Краткие теоретические сведения

Краткие теоретические сведения изложены в соответствующем разделе лабораторной работы 11.

Проведение анализа

Условия задачи такие же, как в соответствующем разделе лабораторной работы 11.

Введите исходные данные из таблицы 11.1 в созданную таблицу в формате Statistica 6, как показано на рисунке 12.1.

 

Рисунок 12.1 – Исходные данные
Var1 – факторы;
Var2 – независимая переменная.

Проведем анализ в модуле ANOVA(Дисперсионный анализ).

Шаг 1. Из Переключателя модулей Statistica откройте модуль ANOVA. Высветите название модуля и далее щелкните мышью по названию модуля:ANOVA(рисунок 12.2).

Рисунок 12.2 – Основное меню

Шаг 2. На экране появится стартовая панель модуля (рисунок 12.3). Выполнить установки, как показано на рисунке 12.3.

 

Рисунок 12.3 – Стартовая панель модуля

Шаг 3. После нажатия кнопки OK в появившемся окне выберите переменные для анализа (рисунок 12.4).

Рисунок 12.4 – Выбор переменных

Выбор переменных осуществляется с помощью кнопки Variables(Переменные), находящейся в левом верхнем углу панели. После того как кнопка будет нажата, диалоговое окно Select dependent variables and categorical predictor (factor)(Выбрать списки зависимых переменных и факторов) появится на вашем экране (рисунок 12.5).

Шаг 4. В левой части окна имя переменной выберите зависимую переменную, а в правой – фактор. После нажатия кнопки OK в появившемся окне выберите All, нажав кнопку Factor codes
(рисунок 12.6.).

 

Рисунок 12.5 – Окно выбора переменных для анализа

Рисунок 12.6 – Окно выбора факторов

Нажмите кнопку ОК в правом углу стартовой панели.

Шаг 5. На экране перед вами появится диалоговое окно Anova
Results(Результаты)(рисунок 12.7). В данном окне выберите Univariate Results(Результат дисперсионного анализа). Далее нажмите кнопку OK.

 

Рисунок 12.7 – Диалоговое окно результатов

В окне результатов рисунка 12.8 представлены результаты дисперсионного анализа:

- между группами – Var1;

- внутри групп – Error.

Рисунок 12.8 – Результаты дисперсионного анализа

Шаг 6. В диалоговом окне результатов (рисунок 12.7) нажмите кнопку All effects / Grafs, затем в появившемся окне OK. Результат представлен на рисунке 12.9.

В рассмотренном примере F-критерий показывает, что различие между средними статистически значимо (значимо на уровне 0,003, то есть меньше, чем критическое значение 0,05). Поскольку различие между средними значениями значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними (результат в строке: между группами – Var1 подсвечивается красным цветом).

 

Рисунок 12.9 – Результат анализа

Шаг 7. Из основного меню (рисунок 12.10) выберете модуль Graphs(Графика), выберете опцию Box plotsи щелкните мышкой. Затем выполните установки, как это показано на рисунке 12.11.

 

Рисунок 12.10 – Меню запуска

Рисунок 12.11 – Предварительная установка

 

Нажмите кнопку OK и вы получите визуализацию статистических параметров при воздействии факторов aи b (рисунок 12.12), для каждого из которых показаны:

- среднее;

- стандартное отклонение;

- стандартная ошибка.

 

Рисунок 12.12 – График результатов анализа

Результаты, полученные в программном продукте Statistica 6 точно такие же, как и в табличном редакторе MS Excel. Поэтому вывод о действии снотворного аналогичен. Однако в программном продукте Statistica 6 имеется возможность визуализации результатов, что, несомненно, его делает более привлекательным при представлении результатов исследований.

Задания для выполнения

1 Введите в таблицу программного продукта Statistica 6 исходные данные из Приложения Д (таблица Д1).

2 Выполните расчетные процедуры в соответствии с порядком операций, выполненных в настоящем разделе.

Получите результат и сделайте заключение.

 

Лабораторная работа 13
Многофакторный дисперсионный анализ (двухфакторный комплекс в MS Excel)

Цель работы: научиться выполнять многофакторный
дисперсионный анализ в программном продукте MS Excel.