Цель занятия: изучить методические подходы к сравнению трех и более выборок по количественному признаку (табл. 6.1).
План занятия
I. Рассмотрение теоретических основ оценки различий между тремя и более статистическими совокупностями по количественному признаку. Дисперсионный анализ для связанных и несвязанных совокупностей.
П.Сравнение трех и более групп по количественному признаку методом дисперсионного анализа в программе MS Excel, IBM SPSS.
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
Для сравнения двух, трех и более выборок по количественному признаку применяется дисперсионный анализ для связанных (изучение динамики явления на одном и том же объекте; исследование различных градаций фактора или условий на одну и ту же выборочную совокупность) и несвязанных (группа сравнения - группа наблюдения) выборок.
В случае несвязанных выборок численность наблюдений выборок может быть как равной, так и неравной. Если выборки отличаются по объему, обязательным условием для проведения дисперсионного анализа является равенство дисперсий.
Если различие дисперсий выборок статистически значимо, следует воспользоваться непараметрическим аналогом дисперсионного ана-
Таблица 6.1. Параметрические и непараметрические методы сравнения трех выборок и более по количественному признаку
| |
Сравнение трех независимых выборок и более по одному признаку в программе MS Excel: Однофакторный дисперсионный анализ в программе SPSS Statistics: Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) | Сравнение трех независимых выборок и более по одному признаку в программе IBM SPSS: Дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса |
Сравнение трех независимых групп и более по двум признакам в программе MS Excel: Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений | Сравнение трех зависимых групп и более по одному признаку в программе IBM SPSS: Дисперсионный анализ по Фридмену |
Сравнение трех зависимых групп и более по двум признакам в программе MS Excel: Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями | |
лиза [метод Краскела-Уоллиса (Н)]. Численность выборок не должна быть менее 2 объектов (лучше не менее 5). Параметрический дисперсионный анализ следует применять только тогда, когда доказано, что распределение является нормальным.
Метод дисперсионного анализа позволяет сравнивать выборки, изучить влияние независимой переменной (одной или нескольких) на зависимую. Независимая переменная - признак, имеющий две или более градации. Каждой градации независимой переменной соответствует выборка объектов наблюдения, для которых установлены значения зависимой переменной. Независимая переменная (или фактор) также имеет несколько градаций.