
- •Лабораторная работа №10 Дисперсионный анализ Цель работы: Научиться работать с дисперсионным анализом
- •Однофакторный аnоvа
- •Однофакторный anova в пакете Анализ данных
- •Однофакторный anova в spss Statistics
- •Многофакторный аnоvа
- •Двухфакторный anova без повторений в пакете Анализ данных
- •Двухфакторный anova без повторений в spss Statistics
- •Аnоvа с повторными измерениями
- •Одномерная модель двухфакторного anova с повторениями в пакете Анализ данных
- •Одномерная модель двухфакторного anova с повторениями в spss Statistics
- •Многомерная модель двухфакторного anova с повторениями в пакете Анализ данных
- •Многомерная модель двухфакторного anova с повторениями в spss Statistics
- •Многомерный аnоvа
- •Многомерный anova в пакете Анализ данных
- •Многомерный anova в spss Statistics
Лабораторная работа №10 Дисперсионный анализ Цель работы: Научиться работать с дисперсионным анализом
Дисперсионный анализ (ANOVA — ANalysis Of VAriance) — анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В дисперсионном анализе исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие — как следствия. Переменные первого (независимые переменные) рода считаются факторами, а переменные второго рода (зависимые переменные) — результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от прямолинейного корреляционного анализа, в котором мы исходим из предположения, что изменения одного признака просто сопровождаются определенными изменениями другого.
И факторы, и признаки должны иметь не менее двух градаций (уровней). При этом независимая переменная представляет собой качественно определённый (номинативный) признак, а зависимая переменная должна быть представлена в метрической шкале.
В простейшем случае независимая переменная имеет две градации, и тогда задача сводится к сравнению двух выборок по уровню выраженности (средним значениям) зависимой переменной.
В зависимости от типа экспериментального плана выделяют четыре основных варианта ANOVA: однофакторный, многофакторный, ANOVA с повторными измерениями и многомерный ANOVA.
Ограничения АNОVА
если выборки, соответствующие разным градациям фактора, существенно различаются по численности, то их дисперсии должны быть равны между собой;
выборки, соответствующие градациям фактора, должны быть независимы (для межгруппового фактора).
Как указывается в [Error: Reference source not found], перед проведением ANOVA нет необходимости в проверке соответствия выборочных распределений нормальному.
Однофакторный аnоvа
Однофакторный анализ позволяет проверить гипотезу о том, что изучаемый фактор оказывает влияние на зависимую переменную (средние значения, соответствующие разным градациям фактора, различаются).
Нулевая статистическая гипотеза содержит утверждение о равенстве средних значений. При ее отклонении принимается альтернативная гипотеза о том, что по крайней мере два средних значения различаются.
Исходные предположения: распределение зависимой переменной в сравниваемых генеральных совокупностях характеризуется одинаковыми дисперсиями. Выборки являются случайными и независимыми. Проверка исходных предположений сводится к проверке однородности дисперсии в сравниваемых выборках в случае, если они заметно различаются по численности.
Структура исходных данных: изучаемый признак измерен у объектов (испытуемых), каждый из которых принадлежит к одной из нескольких сравниваемых выборок.
Ограничения: если дисперсии выборок различаются статистически достоверно, то метод неприменим. Для проверки однородности дисперсии применяется критерий Ливена.
Альтернативой метода являются непараметрические критерии χ2 Фридмана (п. Error: Reference source not found), H Крускала–Уоллеса (п. Error: Reference source not found), S тенденций Джонкхира (п. Error: Reference source not found).
Задача 11.11. В четырёх группах испытуемых, по 17 человек в каждой, проводилось время изучения реакции на звуковой стимул. Интенсивность стимула составила 40, 60, 80 и 100 дБ, причём в каждой группе предъявлялись стимулы только одной интенсивности. Проверялась гипотеза о том, что среднее время реакции уменьшается по мере увеличения громкости звука.
Данные исследования приведены в таблице.
Таблица 11.1
N |
Группа 1 |
Группа 2 |
Группа 3 |
Группа 4 |
40 дБ |
60 дБ |
80 дБ |
100 дБ |
|
1 |
304 |
272 |
202 |
180 |
2 |
268 |
264 |
178 |
160 |
3 |
272 |
256 |
181 |
157 |
4 |
262 |
269 |
183 |
167 |
5 |
283 |
285 |
187 |
180 |
6 |
265 |
247 |
186 |
167 |
7 |
286 |
250 |
190 |
187 |
8 |
257 |
245 |
167 |
156 |
9 |
279 |
251 |
156 |
159 |
10 |
275 |
261 |
183 |
171 |
11 |
268 |
250 |
167 |
155 |
12 |
254 |
228 |
176 |
158 |
13 |
245 |
257 |
186 |
163 |
14 |
253 |
214 |
192 |
161 |
15 |
235 |
242 |
168 |
157 |
16 |
260 |
222 |
176 |
150 |
17 |
246 |
234 |
192 |
158 |
Зависимой переменной в данном случае является время реакции на стимул, независимой переменной (фактором) — интенсивность звука, имеющая четыре градации.
Сформулируем гипотезы.
H0: Среднее время реакции не зависит от интенсивности звука.
H1: Среднее время реакции уменьшается по мере увеличения громкости звука.