Between-Subjects Factors (Межсубъектные факторы)

		Value Label (Метка значения)	N
GESCHL (Пол)		maennlich (Мужской)
	weiblich (Женский)
ALTER (Возраст)		bis 30 Jahre (До 30 лет)
	31 - 50 Jahre (31 - 50 лет)
	ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)

Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
GESCHL ' (Пол)	ALTER (Возраст)	Mean (Среднее значение)	Std. Deviation (Стандартное отклонение)	N
maennlich (Мужской)	bis 30 Jahre (До 30 лет)	16,00	,82
31 - 50 Jahre (31 - 50 лет)	14,60	1,14
ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)	11,7	2,48
Total (Сумма)	13,60	2,69
weiblich (Женский)	bis 30 Jahre (До 30 лет)	16,00	1,00
31 - 50 Jahre (31 - 50 лет)	15,00	1,41
ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)	10,20	1,10
Total (Сумма)	13,25	2,93
Total (Сумма)	bis 30 Jahre (До 30 лет)	16,00	,82
31 - 50 Jahre (31 - 50 лет)	14,78	1,20
ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)	10,73	1,95

Levene's Test of Equality of Error Variances a (Тест Левене на равенство дисперсии ошибок)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)

F	df1	df2	Sig(Значимость)
4,177			,009

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups (Проверяет нулевую гипотезу о том, что дисперсия ошибок зависимых переменных одинакова для всех групп).

a. Design: Intercept+GESCHL+ALTER+GESCHL * ALTER (Компоновка: Отрезок + Пол + Возраст + Пол*Возраст)

К сожалению, тест Левене на равенство дисперсий показывает, значимый результат со значением вероятности ошибки р = 0,009. Это означает, что отсутствует однородность дисперсий между группами, которая наряду с нормальным распределением значений выборки, является основной предпосылкой для возможности проведения дисперсионного анализа.

Традиционная схема дисперсионного анализа (еще раз отметим: проводимого на основе общей линейной модели) показывает незначимое влияние пола (р = 0,761), очень значимое влияние возраста (р = 0,001) и незначимое взаимодействие между обоими переменными (р = 0,611).

Tests of Between-Subjects Effects (Тест межсубъектных эффектов)

Dependent Variable: M1 (Зависимая переменная: М1)

Source (Источник)	Type III Sum of Squares (Сумма квадратов III типа)	Df	Mean Square (Среднее значение квадрата)	F	Sig. (Значи-мость)
Corrected Model (Подпра- вленная модель)	145,833a		29,167	12,049	,000
Intercept (Отрезок)	4916,763		4916,763	2031,187	,000
GESCHLJOonl	,229		,229	,095	,761
ALTER (Возраст)	144,273		72,137	29,801	,000
GESCHL * ALTER (Пол'Возраст)	2,446		1,223	,505	,611
Error (Ошибка)	50,833		2,421
Total (Сумма)	5077,000
Corrected Total	196,667

a R Squared =,742 (Adjusted R Squared =,680) (R-квадрат = 0,742 (смещённый R-квадрат = 0,680))

В случае отсутствия однородности дисперсии границу значимости рекомендуется устанавливать равной не р = 0,05, а р =0,01. Значимое влияние возраста проявляется в любом случае.

Если вы сравните эти результаты с результатами, полученными при методе Фишера (Fisher) (см. гл. 17.1.2), то заметите незначительное отклонение значения р для фактора влияния пол (geschlecht). Далее следует вывод дескриптивных статистик для совокупной выборки и для отдельных слоев факторов.

Grand Mean (Общее среднее значение)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
Mean (Среднее значение)	Std. Error (Стандартная ошибка)	95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)
Lower Bound (Нижний предел)	Upper Bound (Верхний предел)
13,828	,307	13,190	14,466

GESCHL (Пол)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
GESCHL (Пол)	Mean (Среднее значение)	Std. Error (Стандартная ошибка)	95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)
Lower Bound (Нижний предел)	Upper Bound (Верхний предел)
maennlich (Мужской)	13,922	,407	13,075	14,769
weiblich (Женский)	13,733	,459	12,779	14,688

ALTER (Возраст)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
ALTER (Возраст)	Mean (Среднее значение)	Std. Error (Стандартная ошибка)	95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)
Lower Bound (Нижний предел)	Upper Bound (Верхний предел)
bis 30 Jahre (До 30 лет}	16,000	,594	14,764	17,236
31 - 50 Jahre (31 - 50 лет)	14,800	,522	13,715	15,885
ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)	10,683	,471	9,704	11,663

Затем следует вывод результатов теста Шеффе по сравнению отдельных возрастных групп. На основании частично дублированных результатов, можно сделать вывод, что самая старшая возрастная группа очень значимо отличается от двух других: