Тема 8. Корреляции
ШАГ 1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Correlate > Bivariate (Корреляция > Двухмерная). На экране появится диалоговое окно Bivariate Correlations (Двухмерные корреляции). ШАГ 2 На этом шаге мы создадим корреляционную матрицу для значений переменных тест1, …, тест5. После выполнения шага 3 должно быть открыто диалоговое окно Bivariate Correlations (Двухмерные корреляции). 1.Дважды щелкните на переменной тест1, чтобы переместить ее в список Variables (Переменные). 2.Повторите предыдущее действие для переменных тест2, …, тест5. 3. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. ШАГ 2а На этом шаге мы создадим корреляционную матрицу Пирсона размером 1×5, предназначенную для оценки степени зависимости переменной отметка2 от переменных тест1, …, тест5. 1. В меню File (Файл) выберите команду New ► Syntax (Новый ► Синтаксис). В открывшееся окно редактора синтаксиса введите следующую команду: correlations variables тест1 тест2 тестЗ тест4 тест5 with отметка2. 2. Выберите команду Ran ► All (Запустить ► Все), или выделите всю команду левой кнопкой мыши и щелкните на кнопке Run Current (Запуск команды) панели инструментов. Команда будет выполнена и откроется окно вывода. В конструкции, приведенной здесь, можно произвольно изменять имена переменных. Допускается любое количество переменных как до, так и после ключевого слова with. Переменные, перечисленные до слова with, составят строки новой корреляционной матрицы, а после него — ее столбцы. Если вы получите на экране сообщение об ошибке, то, скорее всего, вы либо неверно ввели имя переменной, либо забыли указать точку в конце команды. Ниже приведены варианты синтаксиса, позволяющие получать различные результаты обработки. Correlations variables тест1 тест2 тестЗ тест4 тест5 with отметка2 /missing listwise. Вычисление корреляции Пирсона с учетом пропусков путем построчного удаления
nonpar corr тест1 тест2 тестЗ тест4 тест5 with отметка2. Вычисление корреляции r Спирмена (с попарным удалением пропущенных значений)
nonpar corr тест1 тест2 тестЗ тест4 тест5 with отметка2 /print kendall. Вычисление корреляций τ Кендалла.
nonpar corr тест1 тест2 тест3 тест4 тест5 with отметка2/missing listwise /print both. Вычисление r Спирмена и τ; Кендалла с построчным удалением пропусков.
Тема 9. Средние значения Команда Means (Средние) позволяет получить результаты в виде таблиц сопряженности, как и при использовании команды Crosstabs (Таблицы сопряженности). Отличие заключается в том, что для каждой подгруппы вычисляется не только частота, но и среднее значение. Кроме того, с помощью кнопки Options (Параметры) можно задать вывод результатов однофакторного дисперсионного анализа. На экране должно присутствовать окно редактора данных (ex01.sav) со строкой меню.
ШАГ 1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means ► Means (Сравнение средних ► Средние). На экране появится диалоговое окно Means (Средние). Список Dependent List (Зависимые переменные) может содержать несколько переменных, при этом для каждой из переменных можно задавать собственные наборы вычисляемых характеристик. Список Independent List (Независимые переменные) служит для задания неколичественных (номинативных) переменных, градации которых определяют сравниваемые подгруппы объектов (пол, класс, вуз, и т. п.). Чтобы задать несколько переменных в списке Independent List (Независимые переменные), используйте кнопки Previous (Предыдущая) и Next (Следующая) справа и слева от метки Layer 1 of 1 (Слой 1 из 1). ШАГ 2 Мы вычислим средние значения отметок для учащихся каждого из трех классов. 1. Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем - на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent List (Зависимые переменные). 2. Щелкните сначала на переменной класс, чтобы выделить ее, а затем - на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent List (Независимые переменные). 3. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
В следующем примере мы вычислим средние значения и стандартные отклонения для переменных отметка1 и отметка2 с использованием таблицы сопряженности класс×пол.
ШАГ 2а Должно быть открыто диалоговое окно Means (Средние). Если вы уже успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на кнопке Reset (Сброс). 1.Щелкните сначала на переменной отметка1, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent List (Зависимые переменные). 2.Повторите предыдущее действие для переменной отметка2. 3.Щелкните сначала на переменной класс, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent List (Независимые переменные). 4.Щелчком на кнопке Next (Следующая) освободите список Independent List (Независимые переменные) — метка Layer 1 of 1 (Слой 1 из 1) изменится на Layer 2 of 2 (Слой 2 из 2). После этого щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent List (Независимые переменные). 5.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода результатов.
Вычислим средние значения для каждой из шести подгрупп при сопряжении переменных класс и пол. Кроме того, мы проведем дисперсионный анализ с зависимой переменной отметка2 и независимой переменной класс.
ШАГ 2б Должно быть открыто диалоговое окно Means (Средние). Если вы уже успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на кнопке Reset (Сброс). 1.Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent List (Зависимые переменные). 2.Щелкните сначала на переменной класс, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent List (Независимые переменные). 3.Щелчком на кнопке Next (Следующая) освободите список Independent List (Независимые переменные) — метка Layer 1 of 1 (Слой 1 из 1) изменится на Layer 2 of 2 (Слой 2 из 2). После этого щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent List (Независимые переменные). 4.Щелкните на кнопке Options (Параметры), чтобы открыть диалоговое окно Means: Options (Средние: Параметры), и установите флажок ANOVA table and Eta (Таблица ANOVA и коэффициент Эта). 5.Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Means (Средние). 6.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Тема 10. Сравнение двух средних: t -критерий SPSS позволяет применять 3 варианта t -критерия: Independent-Samples Т Test (t -критерий для независимых выборок), Paired-Samples Т Test (t -критерий для зависимых выборок), One-Samples Т Test (t -критерий для одной выборки). Для применения t -критерия мы воспользуемся переменными из файла ex01.sav. Применение t -критерия для независимых выборок
ШАГ 1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means ► Independent-Samples Т Test (Сравнение средних ► t -критерий для независимых выборок).
Правая часть - список Test Variable(s) (Тестируемые переменные). В поле Grouping Variable (Группирующая переменная) указывается имя переменной, градациям которой соответствуют две независимые выборки для t -критерия. После того как имя группирующей переменной задано, необходимо задать ее категории Define Groups (Определение групп). Если установлен переключатель Cut Point (Точка деления), то в поле справа указывается значение, разбивающее диапазон переменной на два интервала.
ШАГ 2 На этом шаге мы применим t -критерий для сравнения градаций переменной пол по переменной отметка2. 1.Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable(s) (Тестируемые переменные). 2.Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Grouping Variable (Группирующая переменная). 3.Щелкните на кнопке Define Groups (Определение групп), чтобы открыть одноименное диалоговое окно. 4.Введите число 1 в поле Group 1 (Группа 1), нажмите клавишу Tab, введите число 2 в поле Group 2 (Группа 2) и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Independent-Samples Т Test (t -критерий для независимых выборок). 5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
В следующем примере в качестве группирующей мы используем переменную вуз. Она имеет 4 уровня, поэтому нам потребуется разбить эти уровни на 2 группы. Для этого мы установим в качестве точки раздела число 3. Это будет означать, что в первую выборку попадут учащиеся, выбирающие гуманитарные и экономические специальности, а во вторую – учащиеся, выбирающие технические и естественнонаучные специальности. Применение t -критерия для зависимых выборок
ШАГ 3 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means ► Paired-Samples Т Test (Сравнение средних ► t -критерий для зависимых выборок).
В следующем примере производится сравнение результатов первого теста (тест1) с результатами остальных 4-х тестов.
ШАГ 3а Открыто диалоговое окно Paired-Samples Т Test (t -критерий для зависимых выборок). 1.Щелкните на переменной тест1. Ее имя появится в области Current Selections (Текущее выделение) рядом с меткой Variable 1 (Переменная 1). 2.Щелкните на переменной тест2. Ее имя появится в области Current Selections (Текущее выделение) рядом с меткой Variable 2 (Переменная 2). 3.Щелкните на кнопке со стрелкой, чтобы переместить выбранную пару переменных в список Paired Variables (Пары переменных).
4. Повторите три предыдущие действия, только вместо переменной тест2 во втором действии последовательно используйте переменные тест3, тест4 и тест5. 5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Применение t -критерия для одной выборки
ШАГ 4 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means > One-Sample Т Test (Сравнение средних ► t -критерий для одной выборки).
ШАГ 4а На этом шаге сравнивается средние значения переменных тест2 и тест3 с числом 10. 1. Щелкните сначала на переменной тест2, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable(s) (Тестируемые переменные). 2. Повторите предыдущее действие для переменной тест3.
3.Нажмите клавишу Tab, чтобы перевести фокус ввода в поле Test Value (Тестовое значение), и введите число 10.
4. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Тема 11. Непараметрические критерии
□ Сравнение двух независимых выборок (критерий Манна-Уитни ) позволяет установить различия между двумя независимыми выборками по уровню выраженности порядковой переменной. □ Сравнение двух зависимых выборок. Критерий Вилкоксона в дополнение к знакам разностей учитывает их величину. □ Критерий серий определяет, является ли последовательность событий (0, 1) случайной или упорядоченной. □ Биномиальный критерий определяет, отличается ли распределение дихотомической величины от заданного соотношения. □ Критерий Колмогорова-Смирнова для одной выборки определяет отличие распределения переменной от нормального (равномерного, Пуассона и т. д.). Альтернатива - процедура Explore... □ Критерий хи-квадрат для одной выборки определяет степень отличия наблюдаемого распределения частот по градациям переменной от ожидаемого распределения. □ Сравнение К независимых выборок (критерий Н Крускала-Уоллеса) позволяет установить степень различия между тремя и более независимыми выборками по уровню выраженности порядковой переменной. □ Сравнение К зависимых выборок (критерий Фридмана) позволяет установить степень различия между тремя и более зависимыми выборками по уровню выраженности порядковой переменной.
Перед выполнением каждого шага на экране должно присутствовать окно редактора данных. Сравнение двух независимых выборок Критерий Манна-Уитни (Маnn-Whitney). Сравним успеваемость юношей и девушек в классе 11.
ШАГ 1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ►2 Independent Samples (Непараметрические методы ►Две независимые выборки)
Для применения метода выполните следующую последовательность действий.
1. Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable List (Список тестируемых переменных).
2. Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем – на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Grouping Variable (Группирующая переменная).
3.Щелкните на кнопке Define Groups (Определение групп). 4.В поле Group 1 (Группа 1) введите значение 1, нажмите клавишу Tab, чтобы переместить фокус ввода в поле Group 2 (Группа 2), введите значение 2 и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Two-lndependenl Samples Test (Критерий для двух независимых выборок). 5.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Сравнение двух зависимых выборок ШАГ 2 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► 2 Related Samples (Непараметрические критерии ► Две зависимые выборки). Для применения критерия Вилкоксона выполните следующую последовательность действий. 1. Щелкните на переменной тест2. Ее имя окажется возле метки Variable 1 (Переменная 1) в области Current Selections (Текущие выделения). 2. Нажмите клавишу Ctrl и щелкните на переменной тест4. Ее имя окажется возле метки Variable 2 (Переменная 2) в области Current Selections (Текущие выделения). 3. Щелкните на кнопке со стрелкой, чтобы переместить выбранную пару переменных в список Test Pair(s) List (Список тестируемых пар). 4. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Критерий серий Рассмотрим применение критерия серий на примере проверки гипотезы о неслучайном чередовании юношей и девушек (переменная пол) в списке испытуемых в файле ex01.sav. Для задания точки раздела значений переменной на 2 категории предназначены флажок и поле Custom (Настройка). шаг3
В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► Runs (Непараметрические критерии ► Серии). Для применения критерия выполните следующую последовательность действий. 1.Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Test Variable List (Список тестируемых переменных). 2.В группе Cut Point (Точка раздела) установите флажок Custom (Настройка), введите в расположенное рядом поле значение 2 и сбросьте флажок Median (Медиана). 3.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Биномиальный критерий
В этом примере мы попытаемся выяснить, является ли распределение мужчин и женщин в выборке биномиальным. шаг 4 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► Binomial (Непараметрические критерии ► Биномиальный критерий). 1.Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable List (Список тестируемых переменных). Обратите внимание, что ожидаемое соотношение, заданное по умолчанию (Test Proportion) равно 0,5. 2.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. При желании можно проверять отличие наблюдаемого распределения от любого другого биномиального распределения, задавая необходимые ожидаемые пропорции в поле Test Proportion (Ожидаемое соотношение).
Критерий Колмогорова-Смирнова для одной выборки
В этом примере мы сравним распределение переменной отметка 1 с нормальным распределением.
ШАГ 5 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► 1-Sample K-S (Непараметрические критерии ► Критерий К-С для одной выборки). 1.Щелкните сначала на переменной отметка1, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable List (Список тестируемых переменных). 2.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Критерий хи-квадрат для одной выборки Далее будет приведен пример применения критерия χ2 к переменной вуз из файла ех01.sav.
ШАГ 6 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► Chi-Square (Непараметрические критерии ► Хи-квадрат). 1. Щелкните сначала на переменной вуз, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable List (Список тестируемых переменных).
2. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Сравнение К независимых выборок и критерий Крускала-Уоллеса В этом примере мы проведем сравнение трех групп учащихся, отличающихся внешкольными увлечениями (переменная хобби) по переменной отметка2.
ШАГ 7 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► К Independent Samples (Непараметрические критерии ► К независимых выборок). 1.Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable List (Список тестируемых переменных). 2.Щелкните сначала на переменной хобби, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Grouping Variable (Группирующая переменная). 3.Щелкните на кнопке Define Range (Определение диапазона). 4.В поле Minimum (Минимум) введите значение 1, нажмите клавишу Tab, чтобы переместить фокус ввода в поле Maximum (Максимум), введите значение 3 и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться диалоговое окно Test for Several Independent Samples (Критерии для нескольких независимых выборок).
5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Сравнение К зависимых выборок и критерий Фридмана
В этом примере мы сравним результаты тестов тест1, тест2, тест3, тест4 и тест5 для всех учащихся.
ШАГ 8 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Nonparametric Tests ► K-related Samples (Непараметрические критерии ► К зависимых выборок). 1.Щелкните сначала на переменной тест1, чтобы выделить ее, а затем— на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variables (Тестовые переменные). 2.Повторите предыдущее действие для переменных тест2, тест3, тест4 и тест5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Тема 12. Однофакторный дисперсионный анализ Файл ex01.sav: зависимая переменная тест1, независимая переменная хобби (3 выборки). Перед выполнением каждого шага должно быть открыто диалоговое окно One-Way ANOVA (Однофакторный дисперсионный анализ). Если вы успели поработать с ним, щелкните на кнопке Reset (Сброс).
ШАГ 1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means ► One-Way ANOVA (Сравнение средних ► Однофакторный дисперсионный анализ). 1.Щелкните сначала на переменной тест1, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent List (Зависимые переменные). 2. Щелкните сначала на переменной хобби, чтобы выделить ее, а затем — на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Factor (Фактор). 3.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
Парные сравнения При щелчке на кнопке Post Нос (Постфактум) открывается диалоговое окно One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons (Однофакторный дисперсионный анализ: Множественные сравнения постфактум).
Для парных сравнений воспользуемся критерием Шеффе. Переменные: тест1, хобби.
ШАГ 2 1.Щелкните сначала на переменной тест1, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent List (Зависимые переменные). 2. Щелкните на переменной хобби, и переместите ее в поле Factor (Фактор). 3.Щелкните на кнопке Options (Параметры). 4. Установите флажки Descriptive (Описательные статистики) и Homogelnity of variance test (Критерий однородности дисперсии), а затем щелкните на кнопке Continue (Продолжить). 5.Щелкните на кнопке Post Нос (Постфактум). Откроется окно One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons (Однофакторный дисперсионный анализ: Множественные сравнения постфактум). 6.Установите флажок Sheffe (Шеффе) и щелкните на кнопке Continue (Продолжить). 7. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Контрасты Диалоговое окно One-Way ANOVA: Contrasts (Однофакторный дисперсионный анализ: Контрасты). Для задания контраста предназначены поле и список Coefficients (Коэффициенты). Каждой градации фактора вы должны сопоставить число, определяющее его роль в контрасте: отрицательное число соответствует одной группе, положительное число— другой группе, а ноль означает, что градация в сравнениях не задействована. При этом абсолютные величины коэффициентов не важны, но последние должны вводиться в порядке следования градаций и в сумме давать нулевое значение. Применим контрасты для сравнения учащихся, увлекающихся компьютером, с теми, кто имеет другие увлечения, а также для сравнения увлекающихся спортом с остальными учащимися.
ШАГ3 1. Переместите переменную тест1 в список Dependent List (Зависимые переменные). 2. Переместите переменную хобби в поле Factor (Фактор). 3. Щелкните на кнопке Options (Параметры), чтобы открыть диалоговое окно One-Way ANOVA: Options (Однофакторный дисперсионный анализ: Параметры), 4. Установите флажки Descriptive (Описательные статистики) и Homogeinity of variance test (Критерий однородности дисперсии), а затем щелкните на кнопке Continue (Продолжить). 5. Щелкните на кнопке Post Нос (Постфактум), чтобы открыть диалоговое окно One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons (Однофакторный дисперсионный анализ: Множественные сравнения постфактум). 6. Установите флажок LSD (Наименьшая значимая разность) и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться назад. 7. Щелкните на кнопке Contrasts (Контрасты). 8. Нажмите клавишу Tab, чтобы перевести фокус ввода в поле Coefficients (Коэффициенты), введите число 1 и щелкните на кнопке Add (Добавление), задав первое число в списке. 9. Повторите предыдущее действие сначала для чисел -2 и 1, затем, щелкнув на кнопке Next (Следующий), — для чисел -2, 1, 1, после чего щелкните на кнопке Continue (Продолжить).
10. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Тема 13. Многофакторный дисперсионный анализ
Команда General Linear Models ► Univariate (Общие линейные модели ► Одномерный анализ) Дисперсионный анализ с двумя факторами: Схема анализа ANOVA 2хЗ(«Пол»×«Хобби»), зависимая переменная отметка2. Влияние ковариат: в качестве ковариаты будет использоваться переменная тест_ср. Перед выполнением каждого шага должно быть открыто окно GLM: Univariate... (Данные ex01.sav). Двухфакторный дисперсионный анализ После задания зависимой переменной отметка2 необходимо задать независимые переменные, по очереди помещая их в поле Fixed factor(s) (Постоянные факторы).
ШАГ 1 1.Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем— на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Dependent Variable (Зависимая переменная). 2. Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Fixed Factor(s) (Постоянные факторы). 3.Повторите предыдущее действие для переменной хобби. 4.Щелкните на кнопке Options (Параметры), чтобы открыть диалоговое окно Univariate: Options (Одномерный анализ: Параметры). 5.Установите флажки Descriptive statistics (Описательные статистики) и Estimates of effect size (Оценка величины эффекта), а затем щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Univariate (Одномерный анализ). 6.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Влияние ковариаты. В качестве ковариаты включим переменную тест_ср. Это позволит сравнить результаты дисперсионного анализа с учетом и без учета влияния ковариаты. Повторите Шаг 1 но с включением ковариаты. График средних значений. Повторите Шаг 1, но с выводом графика средних: Щелкните на кнопке Graphs (Графики), чтобы открыть диалоговое окно Univariate: Profile Plots (Одномерный анализ: Диаграммы профилей). Выделите в списке Factors (Факторы) переменную хобби и щелчком на верхней кнопке со стрелкой перенесите ее в поле Horisontal Axis (Горизонтальная ось). Выделите в списке Factors (Факторы) переменную пол и щелчком на второй сверху кнопке со стрелкой перенесите ее в поле Separate Lines (Отдельные линии). Подтвердите правильность введенных параметров щелчком на кнопке Add (Добавление) – в нижнем поле появится строка хобби*пол, обозначающая типа графика средних.
Тема 14. Многомерный дисперсионный анализ Команда General Linear Models ► Multivariate (Общие линейные модели ► Многомерный анализ) Для иллюстрации многомерного дисперсионного анализа используется файл данных ex02.sav. Этот файл содержит гипотетические результаты эксперимента по изучению эффективности запоминания слов в зависимости от частоты их встречаемости и от интонации, с которой они предъявлялись (зачитывались). Ряды из 24 не связанных по смыслу слов одинаковой длины зачитывались 20 испытуемым. Сразу после предъявления испытуемых просили воспроизвести эти слова. Подсчитывалось количество правильно воспроизведенных слов из начала ряда – первых 8 слов (переменная начало1), из середины ряда (переменная средн1) и из конца ряда – завершающих 8 слов (переменная конец1). Переменная ИНТ соответствует делению испытуемых на две группы: первой (ИНТ = 1) все слова читались с одинаковой интонацией; второй (инт = 2) середина ряда интонационно выделялась. Переменной част соответствует деление испытуемых на тех, кому предъявлялся ряд часто встречающихся слов (част = 1) и тех, кому предъявлялся ряд редко встречающихся слов (част = 2). Кроме того, каждый предъявляемый ряд составлялся из слов одинаковой эмоциональной значимости (знач — количественная переменная, отражающая эмоциональную значимость). В рассматриваемом далее примере проводится многомерный дисперсионный анализ (MANOVA) с тремя зависимыми переменными начало1, среди 1, конец1 и двумя независимыми переменными (факторами) инт и част. В начале каждого шага у вас должно быть открыто диалоговое окно Multivariate (Многомерный анализ). Если вы уже успели поработать с этим окном, щелкните на кнопке Reset (Сброс).
ШАГ 1 1. Щелкните на переменной начало1, нажмите клавишу Shift и, не отпуская ее, щелкните на переменной конец1. В результате окажутся выделенными переменные начало1, средн1, конец1. 2. Щелкните на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить выделенные переменные в список Dependent Variables (Зависимые переменные). 3. Щелкните сначала на переменной инт, чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Fixed Factor(s) (Постоянные факторы). 4. Повторите предыдущее действие для переменной част. 5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. 1. Щелкните на переменной начало1, нажмите клавишу Shift и, не отпуская ее, щелкните на переменной конец1. В результате окажутся выделенными переменные начало1, среди 1, конец1. 2. Щелкните на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить выделенные переменные в список Dependent Variables (Зависимые переменные). 3. Щелкните сначала на переменной инт, чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Fixed Factor(s) (Постоянные факторы). 4. Повторите предыдущее действие для переменной част.
5. Щелкните сначала на переменной знач, чтобы выделить ее, а затем — на третьей сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Covariate(s) (Ковариаты). 6.Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. В следующем примере демонстрируется использование нескольких параметров, генерирующих полезную статистическую и графическую информацию.
ШАГ3 1. Щелкните на переменной начало1, нажмите клавишу Shift и, не отпуская ее, щелкните на переменной конец1. В результате окажутся выделенными переменные начало 1, среди 1, конец1. 2. Щелкните на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить выделенные переменные в список Dependent Variables (Зависимые переменные). 3. Щелкните сначала на переменной инт, чтобы выделить ее, а затем - на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Fixed Factor(s) (Постоянные факторы). 4. Повторите предыдущее действие для переменной част. 5. Щелкните на кнопке Plots (Диаграммы), чтобы открыть диалоговое окно Multivariate: Profile Plots (Многомерный анализ: Диаграммы профилей). 6. Щелкните сначала на переменной инт, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Horizontal Axis (Горизонтальная ось). 7. Щелкните сначала на переменной част, чтобы выделить ее, а затем — на средней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Separate Lines (Отдельные линии). 8. Щелкните сначала на кнопке Add (Добавление), чтобы зафиксировать заданные параметры построения диаграмм, а затем— на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Multivariate (Многомерный анализ). 9. Щелкните на кнопке Options (Параметры), чтобы открыть диалоговое окно Multivariate: Options (Многомерный анализ: Параметры). 10. Щелкните сначала на переменной инт, чтобы выделить ее, а затем - на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Display Means for (Отображать средние для). 11. Повторите предыдущее действие для переменной част и установите флажки Descriptive Statistics (Описательные статистики), Estimates of effect size (Оценивать величину воздействия), Homogeneity tests (Критерии однородности). Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Multivariate (Многомерный анализ).
12. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
|
