Сравнение связанных выборок

Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Сравнение связанных выборок" или нажать кнопку .

Предусмотрены следующие критерии в зависимости от характера исходных данных и типа распределения изучаемых переменных:

2 сравниваемые группы (независимая переменная имеет две градации)
Количественные переменные, имеющие нормальное распределение	Количественные переменные, не имеющие нормальное распределение или порядковые переменные
T-критерий Стьюдента	Т-критерий Вилкоксона

Внимание: О проверке соответствия переменной нормальному закону распределения см раздел «Проверка типа распределения эмпирических данных»

Назначение настроек «Выводить значение критерия» и «Выводить только достоверные значения аналогичны настройкам для «Сравнения независимых выборок (см. выше).

Фрагмент исходной базы данных	Выборка для проведения метода

Внимание: Сравниваются каждая переменная с каждой, поэтому перед началом работы через установку фильтра отобрать только необходимые переменные.

Например, в данном примере нужно сравнить Вес в начале эксперимента и в конце. Необходимо оставить только эти две переменных. В противном случае ошибки не произойдет, но обрабатываться будет много излишней информации.

Обработка для всей базы	Обработка выборки

Сравнение переменных Вес и Вес2 присутствует в обеих таблицах результатов. Однако, как видно из примера, сравнивать переменные Возраст и Рост бессмысленно, так как они имеют разные единицы измерения.

В случае необходимости вычислений для нескольких групп выборка выглядит примерно следующим образом:

Затем переменная (в данном случае Пол) указывается как независимая.

Результаты выглядят аналогично вышеприведенным, только разнесены по градациям независимой переменной.

Дисперсионный анализ

Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Дисперсионный анализ" или нажать кнопку .

Предусмотрены следующие виды анализа в зависимости от характера исходных данных и типа распределения изучаемых переменных:

Количественные переменные, имеющие нормальное распределение	Количественные переменные, не имеющие нормальное распределение или порядковые переменные
Дисперсионный анализ Фишера	Дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса

Внимание: Если число градаций независимой переменной две рекомендуется использовать группу методов из раздела «Сравнение независимых выборок».

Нажатие кнопки «Вычислить» приводит к переключению в окно результаты

Результаты дисперсионного анализа Фишера

В том случае если в окне настроек установлена галочка «Выводить только достоверные значения»

Как видно из примера, в этом случае не отображается колонка «значимо» и результаты отображаются в соответствии с выбранным уровнем значимости.

Внимание: Дисперсионный анализ показывает только влияние фактора на переменную, но не его направленность.

В вышеприведенном примере, переменная возраст, в принципе не может повлиять на пол обследуемого (это скорее связано с разными частотами юношей и девушек в разных возрастных группах), а влияние на переменную L выявлено, но не ясно в каких возрастах преобладают более высокие или более низкие значения.

Внимание: Для изучения направленности влияний рекомендуется использовать критерий Шеффе (см. раздел «Сравнение независимых выборок»

Результаты дисперсионного анализа Краскела-Уоллиса

Установлена галочка «Выводить только достоверные значения»

Внимание: Поскольку дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса выполняется не через расчет межгрупповых и групповых дисперсий, а через суммы рангов, то галочки напротив соответствующих настроек игнорируются. Поэтому при проведении этого анализа рекомендуется их убирать.

Интерпретация результатов аналогична однофакторному дисперсионному анализу Фишера.