Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
108
Добавлен:
19.06.2017
Размер:
47.07 Mб
Скачать

3.2 Проверка на нормальность распределения выборки

Проверка на нормальность распределения вызывается из меню Анализ-Подгонка распределений (рис.3.5). Затем нужно указать распределение, т.е. выбрать Нормальное, нажать на кнопку Переменная (и выбрать переменную). Во вкладке параметры указать число групп гистограммы и, наконец, нажать кнопку График наблюдаемого и ожидаемого распределения (рис.3.2.1 левый).

Результат появится после нажатия кнопки ОК (рис.3.2.1. правый). Кроме гистограммы приводится график нормального распределения и величина критерия Хи –квадрат и вероятность ошибки (значимость). Судя по величине критерия и значимости, на рис.3.2.1 приведено распределение, которое можно считать нормальным с вероятностью ошибки 0,07. В медико-биологических исследованиях значимость не должна превышать значение 0,05.

3.3 Множественная регрессия

Для исследования корреляции необходимо задать минимально две переменные, между которыми исследовать связь. В электронных таблицах ранее определялась связь веса и роста человека (рис.3.3.1)

Для определения корреляции и линейной связи (регрессии) между двумя переменными в программеStatistica10 необходимо воспользоваться меню Анализ (рис.3.5), затем выбрать иконку Множественная регрессия. В открывшемся окне после нажатия на кнопку Переменные (рис.3.3.2) появится окно выбора переменных, состоящее из левого и правого списков. В левом списке нужно отметить одну переменную, а в правом другую. По окончании выбора необходимо нажать кнопку ОК. В появившемся окне (рис.3.3.3) появится значение коэффициента корреляции. Если цвет цифр красный – следовательно, корреляция является значимой, а если цифры черные –корреляция незначима. В данном случае корреляция значима, положительная и сильная.

Построение графика регрессии. Если в итоговом окне (рис.3.3.3) нажать кнопку ОК, а затем выбрать вкладку Диаграммы рассеяния, появится окно для построения разных графиков. Для графика регрессии между переменнымиростивеснужно нажать кнопку Две переменных( рис.3.3.3).

В появившемся окне нужно выбрать какая переменная пойдет вдоль оси Х и оси У, нажать кнопку ОК.

В новом окне появится график регрессии с границами 95% доверительного интервала, а сверху будет уравнение регрессии и коэффициент корреляции (рис.3.3.5)

в

Рис.3.3.5 График регрессии между переменными рост(ось Х) и-вес(ось У) в модуле Множественная регрессия программыStatistica10 :

ет маркеров данных, кривых, надписи можно изменить с помощью изменения свойств графика. Для этого можно дважды кликнуть на графике либо с помощью контекстного меню.

Задание. Попытайтесь сделать график регрессии черно-белым.

3.4. Проверка уровня влияния факторов

3.4.1 Однофакторный анализ

Компьютерная программа Statistica10 содержит модульANOVA, который позволяет оценить уровень влияния факторов с помощью дисперсионного анализа (ДА). Метод можно применять для нормально распределенных переменных.

Вызов дисперсионного анализа осуществляется из меню Анализ-Дисперсионный анализ (ДА)- см. рис. 3.5.

Главным является расположение переменных и факторов в таблице данных: каждый фактор должен находиться в своем столбце. Факторы являются группирующими переменными. Величины, на которые они влияют, зависимыми переменными.

Если нужно определить влияние только одного фактора, например, гендерного признака на вес, достаточно выбрать в модуле дисперсионного анализа Однофакторный анализ. Расположить переменные Вес и Пол в разных столбцах (рис. 3.4.1.1).

Важно, что в столбце Вес имеются данные веса и мужчин и женщин.

Обозначения фактора гендерный признак на рис. 3.4.1.1 цифровые (1- Мужской пол, 2- Женский пол), но можно обозначить и буквами.

После выбора Однофакторный анализ (рис.3.4.1.2 слева вверху), необходимо определить зависимую переменную и категориальный предиктор (фактор). Как видно на рис.3.3.1.2 справа – зависимая переменная – вес, фактор – пол. Выбор заканчивается нажатием кнопки ОК.

Результат можно посмотреть, нажав кнопку Все эффекты (рис.3.4.1.2 слева внизу).

После выполнения указанных действий получаем таблицу, где значимые величины выделены красным цветом (рис. 3.4.1.3)

Однофакторный анализ по исследованию значимости гендерного признака на вес показал, что фактор значим, так как строки «свободный член» и «пол» выделены красным

Группа 6

Группа 6ВГруппа 6предпоследней колонке указано значениеF-критерия Фишера-Снедекора