ANOVA DE 2 VÍAS CON SPSS

En el Anova de 2 vías con el software SPSS, análisis factorial de la varianza o análisis de 2 factores intersujetos, se trata de comprobar si cada uno de los 2 o más factores afectan de manera independiente (como efectos principales) a la medición numérica continua de la variable de respuesta en estudio, y por otro lado, corroborar si la interacción de los factores de manera conjunta es estadísticamente significativa. El factor cultivo presenta 3 niveles o tratamientos, el segundo factor tan solo 2 grupos.

Prueba de Normalidad

En primer lugar se segmenta por las categorías de cada factor para poder llevar a cabo test de normalidad con todos los cruces:

En segundo lugar, se procede a realizar la prueba no paramétrica de NORMALIDAD a través del test de Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors:

El test de normalidad es estadísticamente significativo para el Cultivo B, Factor1, puesto que el p-valor asociado al estadístico del contraste de K-S-L e menor de 0,001.

*recordar desactivar la segmentación (botón Restablecer) para continuar con siguientes análisis

Menú de comandos ANOVA de 2 vías

Además de apreciarse significatividad en el modelo corregido, es decir, hay diferencias en la medición de la variable dependiente en las categorías/niveles/tratamientos de cultivo/factor. Además resulta estadísticamente significativo (p-valor<0,05) cada factor de manera individual como efecto principal, no resultando significativa la interacción de ambos factores, todos estos resultados se visualizan en la Tabla ANOVA de 2 factores o vías (ANOVA bifactorial). No se cumple el supuesto de que la varianza del error es la misma en los niveles o tratamientos, puesto que la probabilidad asociada al estadístico de Levene es en cualquier caso significativa, en este tipo de ANOVA también se parte del supuesto de que las varianzas sean homogéneas, así como normalidad en la variable dependiente, de no cumplir con tales premisas, los resultados pueden considerarse inconsistentes y por lo tanto carecer de rigor,  aunque este tipo de ANOVA no cuenta con un modo de proceder alternativo no paramétrico, aunque algunos estudios consideran que el contraste de rangos alineados puede actuar como alternativa.

Si la interacción hubiera sido estadísticamente significativa, los efectos principales se deben mantener aunque no lo sean de manera individual.

Pruebas Post de comparaciones múltiples en Anova de 2 factores

*clic en la imagen para maximizar

Resultado de significatividad de comparaciones múltiples de 1 factor

*no se llevan a cabo pruebas Post-Hoc si el factor tiene solo 2 grupos

Todas las comparaciones 2 a 2 resultan estadísticamente significativas, el valor de probabilidad asociado es siempre menor del 5%. El signo de las ‘Diferencias de medias’ apunta hacia cual de las 2 es mayor/menor, lo que se puede comprobar descriptivamente con el estadístico media de cada cultivo:

Gráficos

Gráfico de Barras

Gráfico de líneas incluidas barra de error

La interacción de ambos factores no es significativa en cuanto estas líneas (las 2 de cada uno de los factores), no se cruzan en algún punto.

Modificar sintaxis cuando factores solo tienen 2 categorías