Математична статистика - Руденко В. М. - Дисперсійний однофакторний аналіз
Основною метою дисперсійного аналізу, фундаментальна концепція якого була запропонована Фішером у 1920 р., є дослідження значущості відмінності між середніми декількох груп даних або змінних. Якщо порівнюються середні двох груп, дисперсійний аналіз дасть той же результат, що і звичайний г-критерій для незалежних або залежних вибірок. Проте використання дисперсійного аналізу має переваги особливо для малих вибірок.
У дисперсійному аналізі перевірка статистичної значущості відмінності між середніми декількох груп здійснюється на основі вибіркових дисперсій. Ця перевірка проводиться за допомогою розбиття загальної дисперсії (варіації) на частини, одна з яких обумовлена випадковою помилкою (тобто внут-рішньогруповою мінливістю), а друга пов'язана з відмінністю середніх значень. Якщо ця відмінність значуща, нульова гіпотеза щодо існування відмінності між середніми значеннями відкидається на певному рівні значущості.
Дисперсійний однофакторний аналіз
Дисперсійний однофакторний аналіз використовується у дослідженнях зміни результативної ознаки під впливом зміни умов або градацій фактора. Суть математичних перетворень дисперсійного методу полягає в тому, щоб зіставити дисперсії за факторами із дисперсією усіх значень, отриманих в експерименті. Однофакторний аналіз вимагає не менше трьох градацій фактора і не менше двох випробовувань у кожній градації. При проведенні дисперсійного аналізу необхідно перевірити нормальність розподілу досліджуваної випадкової величини і відсутність відмінності дисперсій сукупностей. Це можна виконати методами перевірки статистичних гіпотез (див. розділ 5).
Припустимо, що аналізується вплив фактора А на к рівнях А1, ^42, АК. Наприклад, в експерименті це можна реалізувати, якщо задіяти к вибірок з різними градаціями умов. На кожному рівні Лі (для кожної вибірки) проведено П спостереженьх/1, х/2, хІп (див. табл. 6.1).
Таблиця 6.1
Номери спостережень |
Рівні фактора А | ||
А2 |
АК | ||
1 |
ХИ |
Х21 ooo |
Хи |
2 |
Х22 |
Хк2 | |
І |
Х1і |
Х2І O |
ХІ |
П |
Х1п |
Х2п |
ХКп |
Х1 |
Х2 o.. |
Хк |
Розглянемо оцінки різних дисперсій.
Дисперсія я2 для рівня Аі (для певної вибірки) може бути записана як
Дисперсія я0 , що характеризує варіативність поза впливу фактора А
Загальна дисперсія я всіх Пк спостережень дорівнює
Дисперсія я 2А, що характеризує зміну середніх х/ під впливом фактора А:
1 К _ =
К ~ 1 ¡=1
Перевірка впливу фактора А на зміну середніх може бути зведена до порівняння дисперсій я2А і я2 . Вплив фактора А вважатиметься значущим на ріні
А, якщо є значущим відношення 5 1я2, тобто якщо
52Л і^ > ^А[к -1; к(п -1)], де К -1; к(п -1) - ступені вільності ^-розподілу, 5 і Я7] - ^-критерій Фішера. Приклад 6.1. Довести припущення про те, що фактор швидкості пред'явлення слів впливає на показники їх відтворення (дані у таблиці рис. 8.1). Послідовність рішення:
O Формулювання гіпотез.
Н0: фактор швидкості не є більш вираженим, ніж випадковим; Н1: фактор швидкості є більш вираженим, ніж випадковим.
O Перевірка припущень: досліджуваний параметр має Нормальний розподіл; вибірки Незв'язані однакових обсягів; виміри за шкалою відношень.
O Визначення емпіричного критерію ГЕмп базується на зіставленні квадратів сум по стовпцях із сумою квадратів усіх емпіричних значень. Кожний стовпець представляє вибірку і відповідає певній градації фактора швидкості.
O Введені позначення:
П = 6 - кількість спостережень (рядків);
К = 3 - кількість факторів (стовпчиків);
Пк = 6-3 = 18 - загальна кількість індивідуальних значень;
7 - індекс рядків змінюється від 1 до П (7 =1, 2, ..., п);
І - індекс стовпчиків змінюється від 1 до К (і =1, 2, ..., к).
O Математичні розрахунки (див. рис 6.1 і 6.2):
- розрахувати суми в комірках В13:В15 за формулами
І=1 7=1 П М кп ^ і=1 )
А саме
Є1 = 62 + 72 + 62 + 52 +_+52 +52 = 432; й2 = --(342 + 292 + 232) = 421;
6
Й3 ^^(34 + 29 + 23)2 = 410,89; 3 o 6
- розрахувати емпіричний критерій ¥Гмп в комірці В16 за формулою
Рис. 6.1. Результати Рис. 6.2. Розрахункові формули
Дисперсійного аналізу однофакторного дисперсійного аналізу
O Критичне значення ^Кр можна отримати за допомогою функції
=РРАСПОБР() для рівня значущості для а = 0,05 (0,01) і числа ступенів вільності К -1 = 3-1=2 і к(п -1) = 3(6-1)=15. Г0і05 ~ 3,68 і Г0і01 ~ 6,36.
O Прийняття рішення. Оскільки ¥Гмп >Р0?01 (6,89 > 6,36), нульова гіпотеза Н0 відхиляється на рівні значущості 0,01.
O Формулювання висновків. Відмінності в обсязі відтворення слів (фактор швидкості) є більш вираженими, ніж випадковим. Цю залежність можна представити графічно на рис. 6.3.
Рис. 6.3. Залежність середнього обсягу відтворених слів від швидкості пред'явлення
Розрахунки однофакторної моделі можна провести за допомогою пакета "Аналіз даних" розділ "Однофакторний дисперсійний аналіз" (рис. 6.4).
Рис. 6.4. Меню пакета "Аналіз даних" Після введення відповідних параметрів (рис. 6.5) можна отримати результати однофакторного дисперсійного аналізу (рис. 6.6).
Рис. 6.5. Діалогове вікно
Рис. 6.6. Результати однофакторного дисперсійного аналізу (а = 0,05)
Комп'ютерний пакет "Аналіз даних" виконує розрахунки основних статистик (суми, середні, дисперсії, значення емпіричних і теоретичних критеріїв тощо), що дає підстави дослідникові для статистичних висновків.
Схожі статті
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 6. ДИСПЕРСІЙНИЙ АНАЛІЗ
Основною метою дисперсійного аналізу, фундаментальна концепція якого була запропонована Фішером у 1920 р., є дослідження значущості відмінності між...
-
Процедури перевірки гіпотез про рівність середніх для двох незалежних (незв'язаних) вибірок на основі критерію Стьюдента І продемонстровано у розділі...
-
Процедури перевірки гіпотез про рівність середніх для двох незалежних (незв'язаних) вибірок на основі критерію Стьюдента І продемонстровано у розділі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість середнього (критерій Z, дисперсія відома)
Гіпотези про чисельні значення параметрів зустрічаються тоді, коли необхідно переконатися, що параметри центральних тенденції або мінливості відповідають...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість дисперсії (критерій х2)
Критерій Стьюдента t використовується для перевірки гіпотез про чисельне значення середнього параметра з нормальним законом розподілу, коли дисперсія...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість середнього (критерій t, дисперсія невідома)
Критерій Стьюдента t використовується для перевірки гіпотез про чисельне значення середнього параметра з нормальним законом розподілу, коли дисперсія...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.4. ПЕРЕВІРКА ГІПОТЕЗ ПРО ЧИСЕЛЬНІ ЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ
Гіпотези про чисельні значення параметрів зустрічаються тоді, коли необхідно переконатися, що параметри центральних тенденції або мінливості відповідають...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Методи статистичного оцінювання параметрів
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Для перевірки гіпотези щодо дисперсій двох сукупностей, які представлені залежними вибірками використовується критерій Стьюдента і, статистика якого має...
-
Для перевірки гіпотези щодо дисперсій двох сукупностей, які представлені залежними вибірками використовується критерій Стьюдента і, статистика якого має...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Точкове оцінювання. Властивості статистичних оцінок
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Рівень статистичної значущості
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Параметричні і непараметричні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри мінливості (ММ)
Обмеженість мір центральної тенденції для характеристики сукупностей можна продемонструвати на прикладі двох вибірок (рис. 2.29), які мають Різні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Крамера-Велча T
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Колмогорова-Смірнова λ
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика...
-
Критерій Бартлета вважається найпотужнішим для перевірки гіпотези щодо рівності дисперсій для ознак з нормальним розподілом. Він не є обмеженим попарними...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Стьюдента t
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.3. ПЕРЕВІРКА ОДНОРІДНОСТІ ВИБІРОК
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Помилки прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Правила прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Ймовірність подій
Випадкову подію можна передбачити лише з деякою ймовірністю. Ймовірність події - це чисельна міра об'єктивної можливості цієї події (інтуїтивне означення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормальний розподіл
Роботи Я. Бернуллі, а також приватні дослідження інших математиків XVII-XVIII ст. з Європи згодом оформилися в теорію ймовірності. У початковий період...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри центральної тенденції (МЦТ)
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.2. ПОКАЗНИКИ ВИБІРКИ
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2. СТАТИСТИЧНІ ПОКАЗНИКИ ВИБІРКИ
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Квантилі
Квантилем Називається значення ранжированої змінної, що відокремлює від варіаційного ряду певну частку обсягу сукупності. Квантиль - загальне поняття. В...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні завдання та методи математичної статистики
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Варіаційні ряди та статистичні розподіли
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
Математична статистика - Руденко В. М. - Дисперсійний однофакторний аналіз