2015-04-01
2251
Рассмотрим более подробно алгоритм реализации дисперсионного анализа на примере однофакторного дисперсионного анализа.
1. Определение зависимой и независимой переменных
Пусть Х - зависимая метрическая переменная, F - независимая категориальная переменная, имеющая р уровней
Построение таблицы исходных данных на основание результатов эксперимента, опроса или наблюдения
В каждой экспериментальной и контрольной группах при реализации какой-либо модели эксперимента существует q - наблюдений Х. Другими словами, объем выборки в каждой группе равен q. Для упрощения допускают, что размеры выборок в группах равны, но это допущение необязательно. Таблица исходных данных при ручной (без использования программы SPSS) обработке данных имеет вид, представленный в таблице 3.1.
Таблица 3.1
Однофакторный дисперсионный анализ
(зависимые и независимые переменные)
| Номер испытания | Значения уровней независимой переменной (категориального фактора F) | |||||
| F1 | F2 | … | Fj | … | Fр | |
| X11 | X12 | … | X1j | … | X1p | |
| X21 | X22 | … | X2j | … | X2p | |
| … | … | … | … | … | … | … |
| i | Xi1 | Xi2 | … | Xij | … | Xip |
| … | … | … | … | … | … | … |
| q | Xq1 | Xq2 | … | Xqj | … | Xqp |
| Групповая средняя | __ Х гр 1 | __ Х гр 2 | … | __ Х гр j | … | __ Х гр p |
q – количество испытаний (наблюдений) в каждой группе
|
|
|
p- количество уровней категориального фактора F
Xij- значение зависимой переменной, складывающееся под влиянием j-го уровня фактора в i-м испытании (наблюдении)
qp – общее количество испытаний (наблюдений)
Fj - значение j-го уровня категориального фактора
