🧠 MindStat

⚠️ Example not found

This example does not exist or may have been moved.

Browse all examples
🌀
ANOVA متكرر

اختبار كرويّة ماوكلي — مثال محلول لتحليل التباين للقياسات المتكررة

اختبار كرويّة ماوكلي خطوة بخطوة على تصميم قياسات متكررة بأربعة شروط. تباينات متعامدة، W = 0.136، التقريب بمربع كاي، ومتى تطبّق تصحيح Greenhouse-Geisser.

📊 W = 0.136, χ²(5) = 11.41, p = .044 → violated
Step-by-step solution

🌀 ٢٦ · اختبار كرويّة ماوكلي — تحليل التباين للقياسات المتكررة

فحص افتراض الكرويّة قبل تحليل التباين للقياسات المتكررة
ANOVA متكرر
السؤال البحثي: تذوّق 8 مشاركين 4 أطعمة وقيّموا اشمئزازهم. قبل تشغيل تحليل التباين للقياسات المتكررة، يجب فحص افتراض الكرويّة: هل تتساوى تباينات كل الفروق الزوجية بين الشروط؟ اختبار ماوكلي يجيب على ذلك.
المشارك طعام 1 طعام 2 طعام 3 طعام 4
18716
29525
36238
45319
58458
67567
710272
812681
إحصاءة W لماوكلي (عبر تباينات متعامدة)
W = det ( S ) [ tr ( S ) k 1 ] k 1
حيث S مصفوفة تباين درجات الفروق المتعامدة (k−1).
χ 2 = [ n 1 2 ( k 1 ) 2 + ( k 1 ) + 2 6 ( k 1 ) ] ln W , d f = ( k 1 ) k 2 1
  1. 1
    ابنِ التباينات المتعامدة: حوّل الشروط الأربعة إلى k−1 = 3 درجات فروق متعامدة (هيلمرت) لكل مشارك. هذه الخطوة جوهرية — استخدام الفروق المتتالية الخام يعطي W خاطئة.
  2. 2
    مصفوفة التباين S (3×3) لدرجات الفروق:
    tr ( S ) = 21.91 , det ( S ) = 53.1
  3. 3
    W:
    W = 53.1 ( 21.91 / 3 ) 3 = 53.1 389.6 = 0.1362
  4. 4
    التقريب بمربع كاي:
    χ 2 = [ 8 1 2 ( 9 ) + 3 + 2 18 ] ln ( 0.1362 ) = 6.72 × ( 1.994 ) = 11.41 , d f = 5
  5. 5
    قاعدة القرار: p = .044 < .05 → الكرويّة منتهكة → طبّق تصحيح Greenhouse-Geisser أو Huynh-Feldt على درجات حرية ANOVA. لو كانت p > .05 لما لزم أي تصحيح.
0.1362
W
11.41
χ²
5
df
.044
p
🔴 الكرويّة منتهكة — W = 0.136، χ²(5) = 11.41، p = .044. أبلغ عن F المصحّح بطريقة Greenhouse-Geisser.
APA-7
أشار اختبار ماوكلي إلى انتهاك افتراض الكرويّة، χ²(5) = 11.41، p = .044؛ لذلك صُحّحت درجات الحرية باستخدام تقديرات Greenhouse-Geisser للكرويّة (ε = .62).