Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11

Одномерный дисперсионный анализ по методу Фишера

Проанализируем теперь пример, приведенный в разделе 17.1.1, при помощи традиционного "классического" метода Фишера. Так как, начиная с 8.0 версии программы, этот вид анализа уже не выводится в диалоговое окно, то нам придется воспользоваться программным синтаксисом (процедура AN OVA).

  • Откройте файл varana.sav.
  • Выберите в меню File (Файл) › New (Новый) › Syntax (Синтаксис). Наберите следующую команду в поле редактора синтаксиса:
ANOVA VARIABLES = ml BY geschl(1.2) Alter(1.3
/STATISTICS MCA MEAN 
/METHOD EXPERIM

SPSS предлагает три метода для разложения квадратов отклонения в МНК для случая, когда объемы отдельных ячеек (количества наблюдений, относящихся к данной ячейке) не равны. При такой "несбалансированной компоновке", которая часто появляется при "непланируемых" (не экспериментальных) исследованиях, без дальнейшей обработки нельзя к общей сумме прибавлять суммы квадратов отдельных эффектов. Вы можете выбрать один из следующих методов обработки:

  • UNIQUE: Вклад каждого из факторов влияния рассматривается одновременно; каждый из них рассчитывается при условии сохранения постоянного значения всех остальных. Так как в этом случае можно сделать неявное предположение о возможном существовании причинной связи между факторами, то этот вариант следует выбирать тогда, когда не должно проводиться весовое сравнение значения отдельных факторов. Этот метод устанавливается по умолчанию.
  • HIERARCHICAL: Очередность расчета эффектов определяется очередностью выбранных факторов. Этот метод следует применять тогда, когда можно заранее предположить иерархическую упорядоченность факторов.
  • EXPERIMENTAL: Эффекты обрабатываются в следующей последовательности: эффекты ковариаций, главные эффекты, взаимодействия в порядке возрастания. При расчете одного эффекта производится вычисление всех предшествующих эффектов и эффектов, находящихся на том же уровне.

При одинаковых объемах ячеек ("ортогональная компоновка") все три метода дают одинаковые результаты.

При помощи вспомогательной команды STATISTICS можно организовать вывод следующих данных:

  • Mean: Выводятся средние значения и количество наблюдений для совокупной популяции, отдельных слоев фактора и каждой ячейки. Удивительно, но если вы выбираете метод UNIQUE для разложения суммы квадратов в МНК, то эта опция становится недоступной.
  • MCA (Множественный классификационный анализ): С помощью специальных коэффициентов (называемых т) (Eta) и Р (Beta)) отображается сила связи между отдельным фактором и зависимой переменной. Это является уместным, если не наблюдается ни каких значимых взаимодействий. Вывод результатов МСА недоступен при выборе метода UNIQUE.
  • Запустите команду ANOVA на исполнение щелчком на знаке Run Current (Запустить синтаксис).

После обычной сводной таблицы обрабатываемых наблюдений, сначала выводятся средние значения и частоты (соответствующие результаты вывода здесь не приводятся). Затем следует сводка дисперсионного анализа с суммами квадратов, степенями свободы, средними значениями сумм квадратов и т.д.:

ANOVAa

  Experimental Method (Экспериментальный метод)
Sum of Squares (Сумма квадратов) df (Степень свободы) Mean Square (Среднее значение квадрата) F Sig. (Значимость)
М1 Main Effects (Главные эффекты) (Combined) (Объединенно) 143.388 3 47.796 19.745 0.000
GESCHL (Пол) 0.458 1 0.458 0.189 0.668
ALTER (Возраст) 142.571 2 71.285 29.449 0.000
2-Way Interactions (2-сторонние взаимодействия) GESCHL * ALTER (Пол * Возраст) 2.446 2 1.223 0.505 0.611
Model (Модель) 145.833 5 29.167 12.049 0.000
Residual (Остатки) 50.883 21 2.421    
Total (Сумма) 196.667 26 7.564    
  • а М1 by GESCHL, ALTER (М1/по полу, возрасту)
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.