Дисперсионный анализ данных наблюдений

Общие сведения

Во время эксперимента для каждого объекта часто можно измерить (получить) значения нескольких признаков. В итоге получается многомерная выборка.

Смысл обработки многомерных выборок заключается в установлении связи между признаками. Для этого их делят на факторные и результативные. Факторный признак вызывает изменение других, связанных с ним, признаков. Результативный признак изменяется под действием факторных признаков.

Признаки могут быть количественными и качественными. Качественный признак - признак, характеризующий некоторое свойство или состояние наблюдаемой единицы выборки. Количественным признаком является признак, значения которого выражаются числами.

Для учета в расчетах качественных признаков необходимо их ранжировать. Например, местоположение объекта можно учитывать, присвоив следующие номера:

· центр города – 4;

· вблизи центра – 3;

· середина города – 2;

· окраина – 1.

Дисперсионный анализ предназначен для количественного исследования влияния факторных признаков на результативный признак в случае малых выборок. В зависимости от количества факторных признаков дисперсионный анализ называют однофакторным или многофакторным.

Методы дисперсионного анализа позволяют формировать единую базу данных объектов-аналогов и оценивать величину влияния конкретных факторов на исследуемый результативный признак.