1 / 17

PAKARTOJIMAS

PAKARTOJIMAS. PAKARTOJIMAS. PAKARTOJIMAS. PAKARTOJIMAS. Dispersinė analizė (ANOVA – analysis of variance). Nors dispersinė analizė, lyginami vidurkiai SPSS programoje funkcija: ANOVA (> 2 gr. palyginimui). ANOVA sąvokos. Priklausomas kintamasis (dependant variable) – skaitmeninis ( μ )

hiroko-boyer
Download Presentation

PAKARTOJIMAS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PAKARTOJIMAS Aušra Beržanskytė

  2. PAKARTOJIMAS Aušra Beržanskytė

  3. PAKARTOJIMAS Aušra Beržanskytė

  4. PAKARTOJIMAS Aušra Beržanskytė

  5. Dispersinė analizė(ANOVA – analysis of variance) • Nors dispersinė analizė, lyginami vidurkiai SPSS programoje funkcija: • ANOVA (> 2 gr. palyginimui) Aušra Beržanskytė

  6. ANOVA sąvokos • Priklausomas kintamasis (dependant variable) – skaitmeninis (μ) • Nepriklausomas kintamasis (factor) – kategorinis (pagal jį dalijama į atskirus komponentus) • Principas –nagrinėjamo kintamojo bendros dispersijos išdalijimas į komponentus. Aušra Beržanskytė

  7. PAVYZDYS Aušra Beržanskytė

  8. Kas vyksta, atliekant ANOVA? • Bendra duomenų aibė dalijama į atskirus komponentus: • kiek individualus stebėjimas skiriasi nuo grupės vidurkio (dispersija grupėje – within group) • kiek grupės vidurkis skiriasi nuo bendrojo vidurkio (tarpgrupinė dispersija – between groups) Aušra Beržanskytė

  9. ANOVA – hipotezės tikrinimas • H0: μ1=μ2=μ3 HA: bent vienas jų skiriasi • α=0,05 • F testas (tarpgrupinė dispersija / dispersija grupėje) Aušra Beržanskytė

  10. ANOVA rezultatai Aušra Beržanskytė

  11. ANOVA lentelė Aušra Beržanskytė

  12. ANOVA prielaidos • Normalumas • Dispersijų homogeniškumas (SD panašūs) • Nepriklausomybė ANOVA atsparesnė normalumo bei lygių dispersijų pažeidimams, jei grupių dydžiai vienodesni. Aušra Beržanskytė

  13. Imčių sklaidos vertinimas Aušra Beržanskytė

  14. Imčių sklaidos vertinimas Aušra Beržanskytė

  15. Daugkartiniai lyginimai • Atmetam H0, tačiau kurie μskiriasi..? • T testas kiekvienai gr. porai – nelabai tinka (> klaidingai teigiamų rezultatų) • Lyginant 2 grupes, t testas duoda tą patį atsakymą, ką ir F testas ANOVA’je • 1-(1-α)c atliekant 3 testus 0,05→0,14 atliekant 45 testus 0,05→0,90 Aušra Beržanskytė

  16. Daugkartiniai lyginimai Kiti testai (neaišku kurie skiriasi) • Ad hoc (arba aprioriniai) – iš anksto planuoti (prieš ANOVA) • Jei nebuvo apriori, Post hoc (arba aposterioriniai) po ANOVA Testai: • LSD – liberaliausias, dažniausiai randa. • Bonferroni (konservatyvus 0,05/palyginimų sk. – tai t testo α=0,017, jei 3; netaikomas jei imčių daug), • Dunnet (visų grupių lyginimas su viena grupe; didina galią, tuo atžvilgiu geresnis) ir kt. • Tukey (poriniai lyginimai, vienas galingiausių, tinka kai imčių daug), • Sheffe (labiausiai įvairiapusis) • Kiti.... Aušra Beržanskytė

  17. Post hoc testų REZULTATAI Aušra Beržanskytė

More Related