Студопедия — Агрегирование данных
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Агрегирование данных






На базе значений одной или нескольких группирующих переменных (переменных разбиения) можно объединить наблюдения в группы (агрегировать) и создать новый файл данных, содержащий по одному наблюдению для каждой группы разбиения. Для этого SPSS предоставляет большое количество функций агрегирования.

В сельскохозяйственном исследовании рассматривалось содержание свиней в двух различных типах свинарников. При этом в каждом из двух свинарников осуществлялся мониторинг поведения восьми свиней в течение двадцатидневного периода. На протяжении этого периода фиксировалась длительность определенных действий животных (то есть сколько времени свиньи рылись, ели, чесали голову и туловище). Данные хранятся в файле schwein.sav, содержащем следующие переменные:

Имя переменной Пояснение
stall Тип свинарника (1 или 2)
nr Порядковый номер свиньи (от 1 до 8)
zert Номер дня (от 1 до 20)
wuehlen Длительность рытья (в секундах)
fressen Длительность кормежки (в секундах)
massage Длительность чесания (в секундах)

Следует выяснить, значительно ли различается по длительности эти три действия в свинарниках обоих типов, для чего необходимо применить соответствующий статистический текст, например, тест Стьюдента (см. главу 13).

В каждой из двух выборок для каждого из трех действий имеется по 8 + 20=160 измерений. Однако выполнение статистического тест на основе этих данных будет не совсем корректно, так как они относятся к восьми особям, для каждой из которых было проведено по двадцать измерений.

Поэтому мы просуммируем длительности для каждой отдельной свиньи и для каждого отдельного действия. Затем полученные наборы сумм мы сравним при помощи теста Стьюдента. Это типичный пример агрегирования данных.

· Загрузите файл schwein.sav.

· Выберите в меню команды Data (Данные) Aggregate... (Агрегировать)

Откроется диалоговое окно Aggregate Data (Агрегировать данные).

· В качестве переменных разбиения перенесите переменные stall и nr в поле Break Variable(s), а в качестве переменных агрегирования (Aggregate Variable(s)) выберите wuehlen, fressen и massage. Диалоговое окно приобретет вид, показанный на рис. 8.8.

Будут показаны три новые переменные wuehle_l, fresse_l и massag_l, имена которых состоят из первых шести букв имен соответствующих переменных агрегирования и комбинации символов _1. По умолчанию в качестве функции агрегирования принято среднее значение. Мы должны выбрать вместо него сумму.

· Для этого щелкните на первой переменной, а затем на кнопке Funktion... (Функция). Откроется диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function (Агрегировать данные: Функция агрегирования) (см. рис. 8.9).

Можно выбрать одну из шестнадцати функций агрегирования, имена которых не требуют особых пояснений.

· Выберите пункт Sum of values (Сумма значений) и щелчком на кнопке Continue вернитесь в первое диалоговое окно.

· Выполните те же действия для двух других переменных агрегирования. Агрегированные данные будут сохранены в новом файле.

· Щелкните на кнопке File... и выберите для нового файла имя pigaggr.sav.

Рис. 8.8: Диалоговое окно Aggregate Data

Рис. 8.9:Диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function

После щелчка на кнопке Отбудет создан новый файл, содержащий 2 х 8=16 наблюдений и переменные stall, nr, wuehle_l, fresse_l и massag_l.

· Загрузите этот файл и просмотрите его содержимое в редакторе данных.

· Как описано в разделе 13.1, проведите тест Стьюдента для независимых выборок с группирующей переменной stall и тестируемыми переменными fresse_l, massag_l и wuehle_l. Вы получите следующий результат:

Group Statistics (Статистика группы)

STALL N Mean (Среднее значение) Std. Deviation (Стандартное отклонение) Std. Error Mean (Стандартная ошибка среднего значения)
FRESSE 1 1   339,0125 231,6750 98,2384 109,5381 34,7325 38,7276
MASSAG 1 1   2,2875 40,3625 3,3689 54,1795 1,1911 19,1553
WUEHLE 1 1   1996,587 1964.600 326,3919 642,5314 115,3970 227,1692

Independent Samples Test (Тест для независимых выборок)

  Levne's Test forEquality of Variancies (Tecт Левена на равенство дисперсий) Т-Test for Equality of Means (Тест Стьюдента на равенство средних)
F Значи-мость Т df (дву сторон-няя) Разность средних Стан-дартная ошибка разницы 95% доверительный интервал разности Нижняя и Верхняя
FRES-SE_.1 Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) .128 .726 2,063 2,063 14 13, 837 ,058,058 107,3375 107,3375 52, 0209 52,0209 -4,2362 -4,3594 218, 9112 219, 0344
MAS-SAG 1 Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) 7.390 ,017 -1,984 -1,984 14 7,054 ,067,087 -38, 0750 -38,0750 19, 1923 19. 1923 -79,2385 -83,3872 3,0885 7,2372
WU-EHLE_1 variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) 2,274 ,154 ,126,126 14 10,387 ,902,902 31, 9875 31,9875 254,7985 254,7985 -514,5010 -532, 8844 578. 4760 596,8594

В первом свинарнике свиньи ели в продолжение наблюдаемого периода в среднем 339,0 секунд в день, а в другом — только 231,7 секунд. Это различие является почти статистически значимым (р= 0,058).

 







Дата добавления: 2015-08-30; просмотров: 477. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Задержки и неисправности пистолета Макарова 1.Что может произойти при стрельбе из пистолета, если загрязнятся пазы на рамке...

Вопрос. Отличие деятельности человека от поведения животных главные отличия деятельности человека от активности животных сводятся к следующему: 1...

Расчет концентрации титрованных растворов с помощью поправочного коэффициента При выполнении серийных анализов ГОСТ или ведомственная инструкция обычно предусматривают применение раствора заданной концентрации или заданного титра...

Дезинфекция предметов ухода, инструментов однократного и многократного использования   Дезинфекция изделий медицинского назначения проводится с целью уничтожения патогенных и условно-патогенных микроорганизмов - вирусов (в т...

Машины и механизмы для нарезки овощей В зависимости от назначения овощерезательные машины подразделяются на две группы: машины для нарезки сырых и вареных овощей...

Классификация и основные элементы конструкций теплового оборудования Многообразие способов тепловой обработки продуктов предопределяет широкую номенклатуру тепловых аппаратов...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия