Калькулятор двухфакторного дисперсионного анализа (ANOVA)
Двухфакторная ANOVA отвечает сразу на три вопроса: важен ли фактор A, важен ли фактор B и — часто самое интересное — взаимодействуют ли они так, что эффект одного фактора зависит от уровня другого? Выберите число уровней каждого фактора, вставьте наблюдения для каждой ячейки и читайте полную таблицу ANOVA с F, p и частным η² для обоих главных эффектов и взаимодействия. Этот калькулятор работает со сбалансированными планами (одинаковое число наблюдений в каждой ячейке), где классические суммы квадратов однозначны — та же схема, что и aov() в R или стандартная факторная ANOVA в SPSS. Результаты сверены с R с точностью не менее шести значащих цифр.
ИИ-отчёт
Доверьте интерпретацию результатов ИИ: документ Word в формате APA 7 / бизнес-отчёта.
Часто задаваемые вопросы
Как оформить результаты двухфакторной ANOVA по APA 7?
Опишите каждый главный эффект и взаимодействие отдельно, например: "Был значимый главный эффект дозы, F(2, 18) = 157.44, p < .001, ηp² = .95, и значимое взаимодействие доза × пол, F(2, 18) = 11.15, p < .001, ηp² = .55." AI-отчёт напишет полный раздел результатов, включая таблицу ANOVA.
Что означает значимое взаимодействие?
Оно означает, что эффект одного фактора меняется на разных уровнях другого — например, лечение работает для одной группы, но не для другой. Когда взаимодействие значимо, интерпретируйте главные эффекты с осторожностью и смотрите на средние по ячейкам.
Почему этот калькулятор требует сбалансированного плана?
При равных размерах ячеек суммы квадратов типов I, II и III совпадают, и результаты однозначны. Несбалансированные факторные планы требуют выбора между этими типами (обычно тип III в SPSS); такой выбор лучше делать в полноценном статистическом пакете.
Что такое частный эта-квадрат?
Частный η² — доля дисперсии, объясняемая эффектом после исключения дисперсии, объясняемой другими эффектами, — размер эффекта, который SPSS выводит для факторной ANOVA. Ориентиры: .01 — малый, .06 — средний, .14 — большой.