КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Вычисления сумм квадратов
SSобщ = C0- =266- =266– 16=50; SSА = - = (312-412)–216=220.17–216=4.17; SSВ = - = (372 - 352) – 216 = 216.17 – 216 = 0.17; SSС = - = (342 - 382)–216 =216.67–216=0.67; SSab = - SSa–SSb- = (182+132+192+222)– 4.17 – 0.17 – 216 = 223 – 220.33 = 2.66 SSac = - SSa – SSc - = (202 +142+212+172)–4.17–0.67– 216 =221–220.83 = 0.16; SSbc = – SSb – SSc - = (212 + 132 + 162 + 222) – 0.17 – 0.67 – 216 = 225 – 216.84 = 8.16; SSabc = - SSa – SSb – SSc – SSac – SSbc - = 704 – 15.99 – 216 = 234.67 – 231.99 = 2.68; = С0 - =266–234,67 = 31,33 Проверка: = SSобщ – SSa – SSb – SSc – SSab – SSac – SSbc – SSabc = 50 – 18.67 = 31.33 Оценки дисперсий. MSобщ = =2.17; dfобщ = N – 1 = 24 – 1 = 23; MSA = = 4.17; dfa =a –1 =2–1 =1; MSb = = 0.17; dfb = b – 1 = 2 – 1 = 1; MSc = = 0.67; dfc = c – 1 = 2 – 1 = 1; MSab = = 2.66; dfab = (a-1)(b-1) = 1; MSac = = 0.16; dfac = (a-1)(c-1) = 1; MSbc = = 8.16; dfbc = (a-1)(c-1) = 1; MSabc = = 2.68; dfabc = (a-1)(b-1)(c-1)= 1; MSсл = = 1,96; dfсл = N – abc = abc(n-1) = 24 – 8 = 16. Проверка Н0 – гипотез. Fa эмп = = =2.13; Fb эмп = = =0.09; FA (1;16); FB (1;16); FC (1;16); Fc эмп = = = 0.34; Fab эмп = = = 1.36; Fac эмп = = = 0.08; Fbc эмп = = = 4.16; Fabc эмп = = = 1.37. Объединим полученные результаты в таблицу14. Таблица 14. Результаты трехфакторного дисперсионного анализа.
Критическое значение Fтабл определено при , df1 = 1 и df2 = 16; Fтабл = 4,49. Так как Fэмп Fтабл при , df1 = 1 и df2 = 16 то гипотеза Н0 – принимается. Нет необходимости проводить исследование значимости средних признака на отдельных уровнях. Таким образом, ни один из факторов: уровнь квалификации персонала (фактор А), вид психологической помощи (фактор В), декада недели (С) – не не оказывают существенного влияния на объём денежных средств, поступающих от подразделений.
Заметим, что более сложные схемы дисперсионного анализа позволяют анализировать совокупное действие четырех и более факторов и получить еще более глубокие результаты.
Дисперсионный анализ (ANOVA) в пакете STATISITICA(информация полностью взята с сайта StatSoft Russia 2012) В STATISITICA реализованы все известные модели дисперсионного анализа. В данном пакете дисперсионный анализ можно провести с помощью модуля Base (Анализ -> Дисперсионный анализ(ДА)), а также в модулях Общие линейные модели, Обобщённые линейные и нелинейные модели, Общие регрессионные модели, Общие модели частных наименьших квадратов из блока Углубленные методы анализа (STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models) для построения модели специального вида. Проиллюстрируем возможности дисперсионного анализа в STATISITICA, рассматривая пошаговый модельный пример. Пример. Исходный файл данных описывает совокупность людей с разным уровнем дохода, образования, возраста и пола. Рассмотрим, как влияют уровень образования, возраст и пол на уровень дохода. По возрасту все люди были разделены на четыре группы: до 30 лет; от 31 до 40 лет; от 41 до 50 лет; от 51 года. По уровню образования произошло деление на 5 групп: незаконченное среднее; среднее; среднее профессиональное; незаконченное высшее; высшее. Так как данные модельные, то полученные результаты будут носить в основном качественный характер и иллюстрировать способ проведения анализа. 1 шаг. Выбор анализа Выберем дисперсионный анализ из меню: Анализ -> Углубленные методы анализа -> Общие линейные модели.
Рис. 2. Выбор дисперсионного анализа из выпадающего меню STATISTICA
Дата добавления: 2015-06-28; Просмотров: 356; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |