Армацевтическая
Реализация однофакторного дисперсионного анализа в среде Statistica 10
жүктеу/скачать 12,32 Mb.
|
Биостатистика-МПД.рус
6,7,8 псих документтегі, доклад оз 3003 (2) (1) (копия), кариесогенді жағдай, 1 ГИ,заттар,жіктелуі, тапсырма 2 Внутренние болезни Берикбай Бауыржан, псих барлығы, Лекция 2 Рецепт, Нұрланұлы Арман, 8, 4-019 жм Әбілқасым Назерке инф, Карл Ландштейнер, реферат, 3191534219, Лекция 6
- Бұл бет үшін навигация:
- Тест на нормальность распределения
- Однофакторный анализ в Statistica 10
Реализация однофакторного дисперсионного анализа в среде Statistica 10Разнообразие роста 12 взрослых человек: 7 женщин и 5 мужчин заданы в таблице:
Провести однофакторный дисперсионный анализ: сравнить, значимо ли отличаются мужчины и женщины в охарактеризованной группе по росту. Создадим таблицу в программе Statistica, куда внесем данные из примера. Тест на нормальность распределения Дальнейшие рассуждения основываются на том, что распределение в рассматриваемой выборке нормальное или близкое к нормальному. Если распределение далеко от нормального, дисперсия не является адекватной мерой его изменчивости. Впрочем, дисперсионный анализ относительно устойчив к отклонениям распределения от нормальности. Тест этих данных на нормальность можно провести двумя способами: Первый способ – Statistics/Basic Statistics/Descriptive Statistics (Рис.7.1) Вкладка Normality (Рис.7.2). Во вкладке Normality можно выбрать используемые тесты нормальности распределения. При нажатии на кнопку Frequency tables появится частотная таблица, а на кнопку Histograms — гистограмма. На таблице и гистограмме будут приведены результаты различных тестов. Рис.7.1 Окно Basic Statistics and Tables Рис. 7.2 Окно Descriptive Statistics 2) Второй способ связан с использованием соответствующих возможностей при построении гистограмм. В диалоге построения гистограмм (Graphs/Histograms...) следует выбрать вкладку Advanced (Рис.7.3). В ее нижней части есть блок Statistics. Отметим на ней Shapiro-Wilk test и Kolmogorov-Smirnov test, как это показано на рисунке. Рис.7.3 Статистические тесты на нормальность распределения в диалоге построения гистограмм Рис.7.4 Гистограмма, построенная с параметрами, указанными на предыдущем рисунке Как видно по гистограмме (Рис.7.4), распределение роста в нашей выборке отличается от нормального (в середине — «провал»). Третья строка в заголовке графика указывает параметры нормального распределения, к которому оказалось ближе всего наблюдаемое распределение. Генеральное среднее составляет 173, генеральное стандартное отклонение — 10,4. Внизу во врезке на графике указаны результаты тестов на нормальность. D — это критерий Колмогорова-Смирнова, а SW-W — Шапиро-Вилка. Как видно, для всех использованных тестов отличия распределения по росту от нормального распределения оказались незначимыми (во всех случаях р>0,05). Дисперсионный анализ относительно устойчив к отклонениям от нормальности, поэтому применяется в статистике. Однофакторный анализ в Statistica 10 Чтобы проанализировать данный пример с помощью простейшего варианта дисперсионного анализа, нужно запустить для файла с соответствующими данными процедуру Statistics/ANOVA и выбрать в окне Type of analysis вариант One-way ANOVA (однофакторный дисперсионный анализ), а в окне Specification method – вариант Quick specs dialog (Рис.7.5). В открывшемся окне быстрого диалога в поле Variables (Переменные) нужно указать те столбцы, которые содержат данные, изменчивость которых мы изучаем (Dependent - Зависимые переменные; в нашем случае: столбец- Рост), а также столбец, содержащий значения, разбивающие изучаемую величину на группы (Categorical factor - Категориальный фактор; в нашем случае: столбец - Пол) (Рис.7.6). В данном варианте анализа, в отличие от многофакторного анализа, может рассматриваться только один фактор. Рис.7.5 Диалог General ANOVA / MANOVA (Дисперсионный анализ) Рис.7.6 Диалог One-Way ANEVA (Однофакторный дисперсионный анализ) В окне Factor codes (Коды факторов) следует указать те значения рассматриваемого фактора, которые нужно обрабатывать в ходе данного анализа. Все имеющиеся значения можно посмотреть с помощью кнопки Zoom; если, как в нашем примере, нужно рассматривать все значения фактора (а для пола в нашем примере их всего два), можно нажать кнопку All (Все). Когда заданы обрабатываемые столбцы и коды фактора, нажимая кнопку OK можно перейти в окно быстрого анализа результатов: ANOVA Results 1, во вкладку Quick (Быстрый) (Рис.7.7). Рис. 7.7 Вкладка Quick (Быстрый) окна результатов дисперсионного анализаКнопка All effects/Graphs (Все эффекты/Графики) позволяет увидеть, как соотносятся средние двух групп. Над графиком указывается число степеней свободы, значения «F» и «p» для рассматриваемого фактора (Рис.7.8). Рис.7.8 Графическое отображение результатов дисперсионного анализа Кнопка All effects (Все эффекты) позволяет получить таблицу дисперсионного анализа (Рис.7.9). Рис.7.9 Таблица с результатами дисперсионного анализа В нижней строке таблицы указана сумма квадратов, количество степеней свободы и средние квадраты для ошибки (внутригрупповой изменчивости). На строку выше – аналогичные показатели для исследуемого фактора (в данном случае: признак – Пол), a также критерий «F», и уровень его значимости. То, что действие рассматриваемого фактора оказалось значимым, показывает выделение красным цветом. В первой строке приведены данные по показателю «Intercept», данные этой строки можно проигнорировать. жүктеу/скачать 12,32 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|