Дисперсионный анализ

1-ая пара гипотез.

H1 (альтернативная): длительность правления монарха зависит от того, в какой стране он правит;

H0 (нулевая): длительность правления монарха не зависит от того, в какой стране он правит;

Проведем анализ с помощью SPSS. Перед непосредственным проведением дисперсионного анализа я провела перекодировку своих данных для признака «Страна»: 1 – Россия, 2- Великобритания, 3 – Франция;

 

ANOVA
Длительность правления
	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
Between Groups	631,938		315,969	1,057	,357
Within Groups	11956,667		298,917
Total	12588,605

 

Вывод:вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу равна 0,357, а это означает, что верной является нулевая гипотез. Так же, данный факт подтверждает полученный график. Хотя на графике чётко видно, что разница в средней длительности правления между Россией и Францией довольно велика (около 10 лет). Однако в масштабе длительности правления такая разница не является такой уж и огромной.

Т.о., с помощью SPSS было доказано, что страна, которой управляет монарх, не особо влияет на его длительность правления. Действительно, если снова обратиться к первичным данным, можно заметить, что большинство смертей монархов, а с ней и окончание периода правления (как правило) происходило из-за болезней. А болезнь могла настигнуть монарха, вне зависимости от места его царствования.

2-ая пара гипотез.

H1 (альтернативная): рост монархов России, Франции, Великобритании различался;

H0 (нулевая): рост монархов трёх стран различался;

Проведем анализ с помощью SPSS. Перед непосредственным проведением дисперсионного анализа я провела перекодировку своих данных для признака «Страна»: 1 – Россия, 2- Великобритания, 3 – Франция;

ANOVA
Рост
	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
Between Groups	7,019		3,510	,027	,974
Within Groups	5271,167		131,779
Total	5278,186

 

 

 

 

Вывод: проведя дисперсионный анализ, выяснилось, что вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу равная 0,974. Таки образом, мы доказали нулевую гипотезу об отсутствии различий. Действительно, глядя на график можно увидеть, что средний рост монархов России и Франции отличается всего лишь на сантиметр.

3-я пара гипотез.

H1 (альтернативная): при мужчинах страна находилась в состоянии войны дольше, нежели при женщинах;

H0 (нулевая): суммарное количество военных лет страны не зависело от пола монарха;

Проведем анализ с помощью SPSS. Перед непосредственным проведением дисперсионного анализа я провела перекодировку своих данных для признака «Пол»: 0 – монарх мужчина, 1- монарх женщина;

 

 

ANOVA
Сколько лет в сумме страна находилась в воинах
	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
Between Groups	6,678		6,678	,141	,709
Within Groups	1938,020		47,269
Total	1944,698

Вывод:проведя дисперсионный анализ, выяснилось, что вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу равная 0,709. Таки образом, мы доказали нулевую гипотезу об отсутствии различий. Как известно, женщины менее воинственны, чем мужчины. Но, когда речь идёт о возможности расширения территории или угрозы войны, монарх остаётся монархом, не взирая на его пол. Тем более, у женщин монархов есть преимущество, так как от женщины противник навряд ли ожидает сильного отпора и будет действовать менее осмотрительно.

Коэффициент ассоциации.

H1 (альтернативная): фавориты /супруги имели большее влияние на женщин-монархов, нежели на мужчины-правителей.

H0 (нулевая): и женщины, и мужчины монархи оказывались под одинаковым влиянием приближенных.

Для того, чтобы найти данный коэффициент я использовала возможности SPSS и построила таблицу сопряженности для наглядности.

Играл ли большую роль супруг/фаворит(ка) в правлении? * Пол Crosstabulation
Count
		Пол	Total
		ж	м
Играл ли большую роль супруг/фаворит(ка) в правлении?	да
нет
Total

 

Вычислим коэффициент ассоциации с помощью SPSS:

Proximity Matrix
	Yule's Q
	Пол	Играл ли большую роль супруг/фаворит(ка) в правлении?
Пол	1,000	,552
Играл ли большую роль супруг/фаворит(ка) в правлении?	,552	1,000
This is a similarity matrix

Вывод: согласно расчётам, коэффициент ассоциации оказался равен 0,552. Данное значение хоть и ненамного, но всё же превышает критическое, равное 0,5. Таким образом, мы доказали альтернативную гипотезу о том, что фавориты, супруги имели больше влияние на женщин, нежели на мужчин монархов. Получается, что женщиной на престоле быть гораздо сложнее, так как давлению и манипуляциям женский пол склонен поддаваться больше, нежели мужской.