- •Общие сведения.
- •Виды переменных в да
- •Виды да
- •Ограничения применения д.А.
- •Структура данных в однофакторном да
- •Задачи да.
- •Модель данных в да.
- •Ода для несвязанных выборок.
- •Ода для связанных выборок.
- •Дда для несвязанных выборок.
- •Трёхфакторный дисперсионный анализ
- •Промежуточные вычисления, построение вспомогательной таблицы.
- •Вычисления сумм квадратов.
- •Оценки дисперсий.
- •Дисперсионный анализ (anova) в пакете statisitica(информация полностью взята с сайта StatSoft Russia 2012)
- •Пример 5. Точность методов дисперсионного анализа (малая дисперсия внутри ячеек по сравнению с межгрупповой дисперсией).
- •Отметим, что набор дополнительных результатов зависит от вида построенной модели, т.Е., от используемого модуля.
Пример 5. Точность методов дисперсионного анализа (малая дисперсия внутри ячеек по сравнению с межгрупповой дисперсией).
Проведём проверку точности вычислений в дисперсионном анализе: был создан файл данных с 10 наблюдениями, 5 группами (2 наблюдения на группу) и 12 зависимыми переменными. Группы в группирующей переменной IV были закодированы числами от 1 до 5. Зависимые переменные DVi (i принимает значения от 1 до 12) были заданы следующим образом:DVi = IV + (номер_наблюдения/10)i. Это привело к малой дисперсии внутри ячеек по сравнению межгрупповой дисперсией.
css/3: general manova |
MAIN EFFECT: IV 1 – IV |
||
depend. variable |
Mean Sqr Effect |
Mean Sqr Error |
F (df1, 2) 4, 5 |
DV1 DV2 DV3 DV4 DV5 DV6 DV7 DV8 DV9 DV10 DV11 DV12 |
5.202000 5.020020 5.002000 5.000200 5.000020 5.000002 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 |
.00005 .0000005 .5E-8 .5E-10 .5E-12 .5E-14 .5E-16 .5E-18 .5E-20 .5E-22 .5E-24 .5E-26 |
104040. 1004E4 10004E5 100004E6 1E13 1E15 1E17 1E19 1E21 99996E18 99996E20 99584E22 |
Отметим, что набор дополнительных результатов зависит от вида построенной модели, т.Е., от используемого модуля.