ANOVA дисперсионный анализ STATISTICA #05 | СТАТИСТИКА STATISTICA
HTML-код
- Опубликовано: 22 авг 2024
- ANOVA дисперсионный анализ STATISTICA. Как проводить ANOVA дисперсионный анализ в программе STATISTICA?
Требования к исходным данным при применении ANOVA дисперсионного анализа, графическое представление, пример, интерпретация, алгоритм работы дисперсионный анализа anova.
Дисперсионный анализ - метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance)
Суть дисперсионного анализа ANOVA сводится к изучению влияния одной или нескольких независимых переменных, обычно именуемых факторами, на зависимую переменную. Зависимые переменные представлены значениями абсолютных шкал (шкала отношений). Независимые переменные являются номинативными (шкала наименований), то есть отражают групповую принадлежность, и могут иметь две или более градации (или уровня).
В зависимости от типа и количества переменных различают:
однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ ANOVA (одна или несколько независимых переменных);
одномерный и многомерный дисперсионный анализ (одна или несколько зависимых переменных);
дисперсионный анализ с повторными измерениями (для зависимых выборок);
дисперсионный анализ с постоянными факторами, случайными факторами, и смешанные модели с факторами обоих типов.
Исходными положениями дисперсионного анализа ANOVA являются нормальное распределение зависимой переменной;
равенство дисперсий в сравниваемых генеральных совокупностях; случайный и независимый характер выборки.
Простейшим случаем дисперсионного анализа ANOVA является одномерный однофакторный анализ для двух или нескольких независимых групп, когда все группы объединены по одному признаку. В ходе анализа проверяется нулевая гипотеза о равенстве средних. При анализе двух групп дисперсионный анализ тождественен двухвыборочному t-критерию Стьюдента для независимых выборок, и величина F-статистики равна квадрату соответствующей t-статистики.
Для подтверждения положения о равенстве дисперсий обычно применяется критерий Ливена (Levene's test). В случае отвержения гипотезы о равенстве дисперсий основной анализ неприменим. Если дисперсии равны, то для оценки соотношения межгрупповой и внутригрупповой изменчивости применяется F-критерий Фишера.
СТАТИСТИКА STATISTICA
![Eminem - Somebody Save Me (feat. Jelly Roll) [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/Vwa0HenQMi4/mqdefault.jpg)
Это лучшее обучающее видео, которое я видела. Изучила "до дыр" каждое. Спасибо. Как раз для таких "чайников" как я.
Спасибо за отзыв!
Спасибо вам большое,очень нужная информация
Спасибо Вам большое за материал. Я поняла метод, но не совсем разобралась в исходных данных. Если это недельные данные по прибыли, то количество записей (недель) в каждом году должно быть равным. Но раз, например, в 2031 году мы имеем 260 записей, то я понимаю, что это не общее количество недель в году, поэтому я и запуталась. Спасибо.
Большое спасибо! Очень помогло!
Спасибо за ваш труд! Пытаюсь понять, но нужна помощь, не могу понять, какой метод мне применять, у меня есть две группы(разные по количеству), у каждой из них есть признак, например возникновение заболевания. Какой метод применить, чтобы проанализировать значимо или не значимо отличаются группы по частоте возникновения этого признака? Спасибо
Скорее всего критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера.
Здравствуйте! Спасибо, Вы очень помогли! А есть ли у вас видео, как далее рассчитать tukey-kramer multiple comparisons test?
Здравствуйте. В этом же видео. Это HSD тест для неравных по объему выборок.
СТАТИСТИКА STATISTICA спасибо, потом разобралась!
Здравствуйте. Ранее писал про тест Левена под другим видео. Правильно ли я понимаю, если дисперсии не однородны, то ANOVA дисперсионный анализ применять нельзя? Логично ли в данном случае использовать непараметрический критерий Kruskal-Wallis? И еще, насколько я понял в Statistica проверить нормальность распределения остатков можно только графическим способом?
По ANOVA ответ да, по остаткам, если речь о регрессии, то рассчетные варианты оценки нормальности распределения остатков в Statistica мне не известны.
@@statistica8687 Спасибо огромное за восполненные пробелы в моих стат.знаниях.
как обратно включить переменную в расчеты? (после исключения по причине грубой ошибки)
В таблице данных, правой кнопкой мыши по строке с отключенным наблюдением
Здравствуйте. Можете пожайлуста дать ссылку для скачивания этой программы?
Здравствуйте, на сайте statsoft есть 30-дневная пробная версия
Добрый день! Где можно достать исходную выборку?
Добрый день, к сожалению, нет такой возможности