Многомерная модель двухфакторного anova с повторениями в пакете Анализ данных

Двухфакторный анализ с повторениями пакета «Анализ данных» предназначен для одномерных моделей. Данную задачу можно попытаться решить двухфакторным дисперсионным анализом без повторений (п. ). Однако степень доверия полученным результатам автору неизвестна.

Многомерная модель двухфакторного anova с повторениями в spss Statistics

В

Рис. 11.5. Пример организации данных для ОЛМ с повторениями в SPSS Statistics

вести исходные данные исходные данные так, как указано на рисунке.

Переменные Начало, Середина и Конец содержат данные всех измерений подряд, одна группа под другой. Переменная Фактор_А содержит 1, если результаты измерения в ячейках слева относятся к группе, в которой слова зачитывались без интонационного выделения; 2 — если результаты измерения в ячейках слева относятся к группе, в которой слова зачитывались с интонационным выделением серединной восьмёрки.

Вызвать пункт меню Анализ \ Общая линейная модель \ ОЛМ-повторные измерения…. В появившемся окне диалога (Рис. 11 .6) ввести название внутригруппового фактора (любое, кроме уже существующих имён переменных). В поле Число уровней ввести количество градаций нового фактора (в данном случае — 3). Нажать Добавить, а затем Настраиваемая.

Рис. 11.6. Фрагмент окна задания факторов повторных измерений в ОЛМ SPSS Statistics

В диалоговом окне (Рис. 11 .7) добавить переменные Начало, Середина, Конец в раздел внутригрупповых переменных при помощи кнопки . В раздел межгрупповых факторов перенести переменную Фактор_А (интонационное выделение).

Нажать на кнопку Графики и задать вид графиков средних значений. Для этого в поле Горизонтальная ось перенести ту переменную, которая имеет больше градаций (Фактор_В), а в поле Отдельные линии перенести вторую переменную. Нажать Добавить и Продолжить. Нажать ОК.

Если выборки разной численности, то установить флажок Критерий однородности, предварительно нажав на Параметры… В данном случае выборки равной численности, необходимости в проверке однородности нет.

Рис. 11.7. Окно задания межгруппового и уровней внутригруппового факторов в ОЛМ SPSS Statistics

Таблица 11 .12 содержит результаты работы многомерных тестов, которые не показывают статистически достоверного влияния внутригруппового фактора. Однако взаимодействие факторов оказывается достоверным (p-значимость для Фактор_В*Фактор_А меньше 0,05). Таким образом, первая гипотеза отвергается, третья принимается.

Таблица 11.12

Многомерные критерии^b

Эффект		Значения	F	Ст. св. гипотезы	Ст.св. ошибки	Знч.
Фактор_В	След Пиллая	,263	1,250a	2,000	7,000	,343
	Лямбда Уилкса	,737	1,250a	2,000	7,000	,343
	След Хотеллинга	,357	1,250a	2,000	7,000	,343
	Наибольший корень Роя	,357	1,250a	2,000	7,000	,343
Фактор_В * Фактор_А	След Пиллая	,950	66,250a	2,000	7,000	,000
	Лямбда Уилкса	,050	66,250a	2,000	7,000	,000
	След Хотеллинга	18,929	66,250a	2,000	7,000	,000
	Наибольший корень Роя	18,929	66,250a	2,000	7,000	,000
a. Точная статистика
b. План: Свободный член + Фактор_А

Таблица 11 .13 содержит оценку эффекта межгруппового фактора. Как видим, эффект интонационного выделения слов статистически не достоверен.

Таблица 11.13

Оценка эффектов межгрупповых факторов

Многомерное масштабирование: создать меры на основе данных:ИЗМЕРЕНИЕ-1 Преобразуемая переменная: Среднее
Иcточник	Сумма квадратов типа III	ст.св.	Средний квадрат	F	Знч.
Свободный член	700,833	1	700,833	210,250	,000
Фактор_А	,833	1	,833	,250	,631
Ошибка	26,667	8	3,333

График средних значений (Рис. 11 .8) облегчает интерпретацию значимости взаимодействия факторов. Видно, что с интонационным выделением серединная восьмёрка слов запоминается лучше, чем начало и конец ряда. Без интонационного выделения слова в середине ряда запоминаются хуже, чем в начале и в конце.

Рис. 11.8. График средних значений количества запомненных слов