Çok değişkenli anova (Multivariate anova) ya da kısaca manova, bir ya da daha çok faktöre göre oluşan grupların birden fazla bağımlı değişken bakımından anlamlı farklılık gösterip göstermediğini test etmek amacıyla kullanılır. Her bir deneğin bağımlı değişkenlere ait puanlardan oluşan bir bileşen(vektörü) ve bundan elde edilen bir puanı vardır. Gruplar içinde böyledir. Kısaca Manova, bağımlı değişkenlerin bileşeninden elde edilen grup ortalama puanları arasında anlamlı fark olup olmadığını inceleyen bir tekniktir.
manova'nın başlıca varsayımları şunlardır:
1. Bağımlı değişkenlere ilişkin puanlar, tek değişkenli ve çok değişkenli normal dağılım gösterir. Bağımlı değişkenlerin her biri, bağımsız değişkenin her bir düzeyinde(alt grubunda) normal dağılır(tek değişkenli normallik); bağımlı değişkenler bağımsız değişkenin düzeylerinde çok değişkenli normal dağılır (çok değişkenli normallik). (Tek değişkenli normal dağılım durumu, çarpıklık katsayısı kullanılarak ya da bu istatistiğe dayalı olarak hesaplanan z-istatistiği kullanılarak incelenebilir.
2. Bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki vardır. Bağımlı değişkenlerin olası tüm ikili kombinasyonları arasında doğrusal bir ilişki vardır. Bu varsayım saçılma diyagramı kullanılarak ta incelenebilir.
3. Bağımlı değişkene ilişkin puanların varyans-kovaryans matriksleri
homojendir. Bağımlı değişkenlerin her biri için grupların varyanslarının eşitliği ve bağımlı değişkenlerin olası tüm ikili kombinasyonları için kovaryansların eşit olduğu varsayılır.(Bryman, A. and Cramer, d., "Quantative data analysis with SPSS release 10 for windows: A guide for Social scientist." New York: Routledge.2001)
(bkz: spss)
(bkz: faktör analizi)
