66

Глава 11

EДополнительно вы можете использовать поле Взвешенный МНК, чтобы задать переменную весов для анализа взвешенным методом наименьших квадратов. Если значение взвешивающей переменной равно нулю, отрицательно, или пропущено, наблюдение исключается из анализа. Переменная, используемая в модели, не может быть взвешивающей.

Общая линейная модель (ОЛМ)

Рисунок 11-2

Диалоговое окно ОЛМ-одномерная: Модель

Задать модель. Полная факторная модель включает в себя все главные эффекты факторов и ковариат, а также все межфакторные взаимодействия. Она не содержит взаимодействий между ковариатами. Выберите Настраиваемая, чтобы задать только подмножество взаимодействий или взаимодействия типа фактор - ковариата. Вы должны указать все компоненты (члены), включаемые в модель.

Факторы и ковариаты. Перечислены факторы и ковариаты.

Модель. Модель зависит от природы ваших данных. Выбрав Настраиваемая, Вы можете отобрать только интересующие вас главные эффекты и взаимодействия.

Сумма квадратов. Метод вычисления сумм квадратов. Для сбалансированных и несбалансированных моделей без пустых ячеек обычно используется метод сумм квадратов типа III.

Включить в модель свободный член. Обычно в модель включают свободный член. Если Вы предполагаете, что данные проходят через начало координат, свободный член можно исключить.

67

Общая линейная модель: одномерный анализ

Создать члены

Для выбранных факторов и ковариат:

Взаимодействие. Создает член взаимодействия наивысшего уровня для всех выбранных переменных. Это установлено по умолчанию.

Главные эффекты. Создает член главных эффектов для каждой выбранной переменной.

Все 2-факторные. Создает все возможные двухфакторные взаимодействия выбранных переменных.

Все 3-факторные. Создает все возможные трехфакторные взаимодействия выбранных переменных.

Все 4-факторные. Создает все возможные четырехфакторные взаимодействия выбранных переменных.

Все 5-факторные. Создает все возможные пятифакторные взаимодействия выбранных переменных.

Сумма квадратов

Для выбранной модели Вы можете выбрать тип сумм квадратов. Тип III является наиболее часто используемым, и он задан по умолчанию.

Тип I. Этот метод также известен как метод иерархической декомпозиции сумм квадратов. Каждый член корректируется только по предшествующему ему члену модели. Тип l сумм квадратов обычно используется для:

Сбалансированной модели дисперсионного анализа, в которой все главные эффекты определяются до эффектов взаимодействий первого порядка, все эффекты взаимодействий первого порядка определяются до эффектов взаимодействий второго порядка, и так далее.

Полиномиальной регрессионной модели, в которой все члены более низкого порядка определяются раньше, чем любые члены более высокого порядка.

Чисто гнездовой модели, в которой эффект, определенный первым, вложен в эффект, определенный вторым; эффект, определенный вторым, вложен в эффект, определенный третьим, и так далее. (Эту форму вложения можно задать только с помощью языка команд).

Тип II. Этот метод вычисляет суммы квадратов эффекта в модели, скорректированные по всем остальным “подходящим” эффектам. Под “подходящим” понимается тот эффект, который соответствует всем эффектам, не содержащим исследуемый эффект. Метод сумм квадратов типа II обычно используется для:

Сбалансированной модели дисперсионного анализа.

Любой модели, которая содержит только главные эффекты факторов.

Любой регрессионной модели.

Чисто гнездового плана. (Эту форму вложения можно задать с помощью языка команд.)