10985

ДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ В СИСТЕМЕ Statistica 6.0

Лекция

Математика и математический анализ

Двухфакторный анализ продолжение ПримерДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Исследуем зависимость частоты самопроизвольного дрожания мышц рук тремора от тяжести специального браслета одеваемого на запястье. Полученные результаты приведены в табл.1 причем каждое значение ср

Русский

2013-04-03

216.58 KB

9 чел.

Двухфакторный анализ (продолжение)

Пример ДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Исследуем зависимость частоты самопроизвольного дрожания мышц рук (тремора) от тяжести специального браслета, одеваемого на запястье. Полученные результаты приведены в табл.1, причем каждое значение – среднее из 5 экспериментальных измерений.

Таблица 1

Обработка

1

2

3

4

5

Вес браслета (фунты)

Испытуемый (блоки)

0

1.25

2.5

5

7.5

1

3.01

2.85

2.62

2.63

2.58

2

3.47

3.43

3.15

2.83

2.70

3

3.35

3.14

3.02

2.71

2.78

4

3.10

2.86

2.58

2.49

2.36

5

3.41

3.32

3.08

2.96

2.67

6

3.07

3.06

2.85

2.50

2.43

Заменив в табл. 1 полученные результаты соответствующими рангами, представим их в табл. 2. В двух последних строках таблицы приведены суммы рангов по каждому столбцу и средние суммы рангов по столбцам.

Таблица 2

Обработка

1

2

3

4

5

Испытуемый (блоки)

1

5

4

2

3

1

2

5

4

3

2

1

3

5

4

3

1

2

4

5

4

3

2

1

5

5

4

3

2

1

6

5

4

3

2

1

30

24

17

12

7

5

4

2.8333

2

1.1667

Подставив данные из табл. 2 в формулу (21.5), вычислим статистику Фридмана (здесь ):

При уровне значимости определим, что . Значит, гипотезу следует отвергнуть (ее можно было бы принять только на уровне значимости ).

Поскольку имеются основания считать, что частота тремора уменьшается с увеличением веса браслета, обосновано применение критерия Пейджа. Чтобы непосредственно применить формулу (21.6), необходимо перенумеровать столбцы в табл.3 в обратном порядке. Статистика Пейджа соответственно равна:

.

Из таблицы критических значений статистики Пейджа для уровня значимости .

Оценим приближенно значение минимального уровня значимости критерия Пейджа. Для этого воспользуемся нормальной аппроксимацией статистики ~ . Здесь

.

Отсюда максимальный уровень значимости, при котором гипотеза могла бы быть принята, равен . Это свидетельствует о том, что для упорядоченных альтернатив критерий Пейджа более мощный, чем критерий Фридмана.

ДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ В СИСТЕМЕ Statistica 6.0

Решим поставленную задачу (см. таб. 1) в статистическом пакете. Следует отметить, что формат таблицы в точности соответствует форме ввода данных в систему Statistica.

Двухфакторный ранговый анализ

Критерий Фридмана

Данный критерий проверяется в модуле (рис. 1): StatisticsNonparametricsComparing Multiple dep. Samples (variables) 

Рис. 1. Тест Фридмана

В закладке Variables выбираем все переменные, нажимая на кнопку Select All, т.к. проводим анализ для всех групп (столбцов) значений влияющего фактора рис.2.

Рис. 2. Таблица данных и модуль теста Фридмана с выбранными переменными

Нажав кнопку Summary, получим результат теста Фридмана, представленный на рис. 3.

Рис. 3 Результаты теста Фридмана

Поясним принятые в таблице обозначения:

Average Rank средний ранг;

Sum of Ranks – сумма рангов по столбцу;

Coeff. of Concordance – коэффициент ранговой корреляции Кендалла;

Std. Dev среднеквадратическое отклонение;

df – число степеней свободы равное k - 1;

Mean – среднее значение по столбцу.

Анализируя средние ранги (суммы рангов), можно говорить о качестве влияния фактора. Очевидно, что величина тремора обратно пропорциональна весу браслета.

В модуле теста Фридмана (рис. 1) нажмем закладку Box & Whisker plot, получим график интересующих нас характеристик по группам (рис.5)

Рис. 5. Характеристики по столбцам при одном уровне главного фактора

Количественно статистика Фридмана показала, что нулевая гипотеза может быть принята с вероятностью p < 0.00016. Так как критерий значимости, по умолчанию, был принят равным 0.05, то нулевую гипотезу отвергнем и примем альтернативную – влияние фактора значимо.

Двухфакторный дисперсионный анализ

При проведении двухфакторного дисперсионного анализа выдвигается гипотеза Н0, говорящая о том, что влияние фактора А при наличии мешающего фактора В не существенно. Для проведения анализа исходные данные (табл. №1) были перегруппированы (рис.6):

Рис. 6. Перегруппированные данные из таб. 1

Дисперсионный анализ проведем в модуле:

StatisticsAnovaMain effects ANOVA + Quick specs dialog (рис. 7).

Рис. 7. Дисперсионный анализ данных

Нажав кнопку ОК, получим следующее окно рис. 8:

Рис. 8 Окно многофакторного анализа.

В закладке Variables выбираем Dependent variable и Categorical predictors (factors) рис. 9:

Рис. 9. Окно выбора переменных

После нажатия кнопки OK, в окне результатов анализа (рис. 10) выберем пункт All effects:

Рис.10. Окно анализа

Результаты анализа представлены на рис. 11.

Рис. 11. Результаты дисперсионного анализа

В таблице приняты следующие обозначения:

SS (Sum of Squares) Effectсумма квадратов факторов;

Degr. of Freedom – число степеней свободы фактора;

MS (Mean Square) Effect – средний квадрат фактора;

F – значение критерия Фишера;  р – вероятность нулевой гипотезы.

Interseptучитывает в исходной модели (21.2) влияние двух факторов;

Errorостатки, обусловленные разностью исходных данных и модели (21.2).

В полученных результатах минимальное значение статистики Фишера равно 22.06, вероятность нулевой гипотезы при этом равно нулю. Следовательно верна гипотеза Н1 – вес браслета влияет на тремор.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

81419. Структурно-функциональные социологические парадигмы в анализе социальной работы 35.85 KB
  Основное внимание социологов данного направления сосредотачивается на исследовании того какой вклад различные части общества структуры вносят в интеграцию целостного социальной системы. Конфликтная модель общества Р. В результате обострение противоречий внутри общества может быть обусловлено рядом причин: диспропорция в распределении власти и отсутствие свободных каналов перераспределения власти. Суть его концепции в следующем: ав каждый момент общество переживает социальный конфликт социальный конфликт вездесущ; б любое общество...
81420. Парадигмы социального поведения при анализе социальной работы 39.02 KB
  Для социального бихевиоризма Скиннера сформировавшегося под влиянием воззрений представителей ортодоксального неопозитивизма и отчасти утилитаризма характерно отождествление механизмов коллективного поведения животных и людей которое рассматривается...
81421. Основные социологические теории и возможность их применения для анализа социальной работы 37.06 KB
  Понимание познание социального действия через его субъективный смысл который вкладывает в данное действие сам субъект. Суть использования понимания состоит в том чтобы поставить себя в положение других людей для того чтобы увидеть какое именно значение они придают своим действиям или каким целям по своему убеждению служат. Исследование значений человеческих поступков это в какойто степени просто развитие наших повседневных попыток понять действия множества различных окружающих нас людей. Действие которое соотносится с действиями...
81422. Конформация пептидных цепей в белках (вторичная и третичная структуры). Слабые внутримолекулярные взаимодействия в пептидной цепи; дисульфидные связи 108.54 KB
  Слабые внутримолекулярные взаимодействия в пептидной цепи; дисульфидные связи. βлисты складчатые слои несколько зигзагообразных полипептидных цепей в которых водородные связи образуются между относительно удалёнными друг от друга 0347 нм на аминокислотный остаток в первичной структуре аминокислотами или разными цепями белка а не близко расположенными как имеет место в αспирали. Стабильность вторичной структуры обеспечивается в основном водородными связями определенный вклад вносят и главновалентные связи пептидные и...
81423. Основы функционирования белков. Активный центр белков и его специфическое взаимодействие с лигандом как основа биологической функции всех белков. Комплементарность взаимодействия молекул белка с лигандом. Обратимость связывания 102.95 KB
  Активный центр белков и его специфическое взаимодействие с лигандом как основа биологической функции всех белков. Каждый индивидуальный белок имеющий уникальную первичную структуру и конформацию обладает и уникальной функцией отличающей его от остальных белков. Набор индивидуальных белков выполняет в клетке множество разнообразных и сложных функций.
81424. Доменная структура и её роль в функционировании белков. Яды и лекарства как ингибиторы белков 106.19 KB
  Яды и лекарства как ингибиторы белков. Некоторые яды попадая в организм человека прочно связываются с определёнными белками ингибируют их и тем самым вызывают нарушения биологических функций. Так лекарства назначаемые в дозах больших чем терапевтические могут действовать как яды т. вызывать серьёзные нарушения обмена веществ и функций организма а яды в микродозах часто используют как лекарственные препараты.
81425. Четвертичная структура белков. Особенности строения и функционирования олигомерных белков на примере гемсодержащего белка - гемоглобина 104.92 KB
  Особенности строения и функционирования олигомерных белков на примере гемсодержащего белка гемоглобина. В частности молекула гемоглобина состоит из двух одинаковых α и двух βполипептидных цепей т. Молекула гемоглобина содержит четыре полипептидные цепи каждая из которых окружает группу гема пигмента придающего крови ее характерный красный цвет. Простетическая группа нековалентно связана с гидрофобной впадиной молекулы гемоглобина.
81426. Лабильность пространственной структуры белков и их денатурация. Факторы, вызывающие денатурацию 100.13 KB
  Под лабильностью пространственной структуры белка понимают способность структуры белковой молекулы претерпевать конформационные изменения под действием различных физикохимических факторов. Под денатурацией следует понимать нарушение общего плана уникальной структуры нативной молекулы белка преимущественно ее третичной структуры приводящее к потере характерных для нее свойств растворимость электрофоретическая подвижность биологическая активность и т. При непродолжительном действии и быстром удалении денатурирующих агентов возможна...
81427. Шапероны - класс белков, защищающий другие белки от денатурации в условиях клетки и облегчающий формирование их нативной конформации 105.78 KB
  Шаперо́ны (англ. chaperones) — класс белков, главная функция которых состоит в восстановлении правильной третичной структуры повреждённых белков, а также образование и диссоциация белковых комплексов. Термин «молекулярный шаперон» впервые был использован в работе Ласкей и других при описании ядерного белка нуклеоплазмина