<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />mi conjunto de datos consiste en las respuestas al cuestionario de varios cientos de profesores.
alrededor de un tercio son primaria, secundaria y secundaria
cada uno calificó la importancia de 15 artículos en una escala de 0-3
Me siento cómodo tratando estas clasificaciones como datos de nivel de intervalo, u ordinal está bien si eso funciona
No tengo ningún interés en los efectos principales: los elementos no van juntos; Cada uno es independiente, por lo que la puntuación total no es de interés
Además, la combinación de las puntuaciones de cualquier artículo entre grupos tampoco tiene sentido
en cambio, mis preguntas son estas:
1-para el grupo de maestros de primaria, ¿cuáles de los 15 ítems tienen una calificación significativamente más alta que los otros?
2- Lo mismo para los maestros de secundaria.
3- Lo mismo para los profesores de secundaria.
4-¿Uno de los 3 grupos de maestros califica el ítem 1 significativamente diferente de los otros dos grupos?
5- igual para los artículos 2—15
Me doy cuenta de que voy a tener que cortar alfa bastante delgado
Mi primer pensamiento fue ANOVA para medidas repetidas con pruebas de seguimiento, y simplemente ignorar los efectos principales para llegar a las pruebas de seguimiento.
pero la prueba de esfericidad de Mauchly fue significativa, lo que aparentemente indica la necesidad de un MANOVA con pruebas de seguimiento (?)
¿Cómo hago las comparaciones de medias de seguimiento después de un MANOVA en JMP?
Todavía quiero responder las preguntas 1 a 5 anteriores.
alternativamente, ¿debería mirar un análisis diferente, ya que no estoy interesado en los efectos principales?
