Hva er MANOVA (Multivariat analyse av varians)?
MANOVA (Multivariat analyse av varians) er en multivariat analyse som utvider ANOVA (Analyse av varians) til å håndtere flere avhengige variabler samtidig. I stedet for å undersøke effekten av uavhengige variabler på én enkelt avhengig variabel, som i ANOVA, undersøker MANOVA effekten på to eller flere avhengige variabler. Dette gjør MANOVA spesielt nyttig i forskningssituasjoner der det er flere utfall som kan være korrelert med hverandre.
I motsetning til ANOVA, som fokuserer på hvordan statistiske forskjeller i en kontinuerlig avhengig variabel påvirkes av en uavhengig variabel (eller grupperingsvariabel), vurderer MANOVA flere avhengige variabler samtidig. MANOVA integrerer disse variablene til en enkelt, sammensatt variabel gjennom en vektet lineær kombinasjon. Dette gir muligheten til å foreta en omfattende analyse av hvordan disse avhengige variablene kollektivt varierer med hensyn til nivåene til den uavhengige variabelen. MANOVA undersøker om grupperingsvariabelen forklarer signifikante variasjoner i de kombinerte avhengige variablene.
Grunnleggende konsepter i MANOVA
- Avhengige variabler : MANOVA involverer flere avhengige variabler som måles samtidig. Disse variablene bør være kontinuerlige og tilnærmet normalfordelte. I en studie av utdanningsmetoder kan f.eks. avhengige variabler være elevenes testresultater i matematikk, lesing, og naturfag.
- Uavhengige variabler : Uavhengige variabler i MANOVA kan være faktorer eller kategoriske variabler, som ofte representerer forskjellige grupper eller betingelser. Uavhengige variabler kan f.els. være forskjellige undervisningsmetoder (tradisjonell, online, blandet læring).
- Kovariansmatrise : MANOVA tar hensyn til korrelasjonene mellom de avhengige variablene. Kovariansmatrisen viser hvordan variablene samvarierer, noe som kan gi en bedre forståelse av deres felles påvirkning fra de uavhengige variablene.
