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

Выявление различий в уровне признака для 2-х незав. выборок





(U – критерий Манна - Уитни)

(в модуле Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики))

Шаг 1. В меню пункта Analysis (Анализ) выберите строку Startup Panel (Стартовая панель) (рис. 4.1).

Рис. 4.1.

Шаг 2. В появившемся меню модуля Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики) (рис. 4.2) выберите строку Mann-Whitney U test (U-критерий Манна - Уитни) и нажмите кнопку OK.

Рис. 4.2.

Появится диалоговое окно Mann-Whitney U test (U-критерий Манна - Уитни) (рис. 4.3).

Рис. 4.3.

Шаг 3. Щелчком по кнопке (Переменные) откройте окно выбора переменных (рис. 4.4). В левом списке выберите (независимую) группирующую переменную (допускается выбор только одной переменной), в правом – зависимые (от группирующей) переменные (можно выбрать несколько переменных). Щелкните OK.

Рис. 4.4.

Вернувшись в окно Mann-Whitney U test (рис. 4.3),в строках Code for group 1 (Код для группы 1) и Code for group 2 (Код для группы 2) наберите коды соотвествующих групп (выборок).

Шаг 4. Выполнив все настройки в окне Mann-Whitney U test (рис. 4.3), нажмите OK.

На экране появится таблица результатов (рис. 4.5), в которой будут представлены следующие данные:

Рис. 4.5.

- Rank Sum Group 1 и Rank Sum Group 2 – суммы рангов (по возрастанию) для первой и второй групп соответственно, по которым можно определить в какой из групп выше уровень признака;

- U – значение статистики U-критерия Манна – Уитни;

- (ближайший) p-level – уровень значимости критерия в данном случае (односторонний критерий);

и т.д., в том числе и количество наблюдений в первой и втрой группах (выборках): Valid N Group 1 и Valid N Group 2.

Примечание: В модуле Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики) статистическая значимость различий красным цветом не выделяется, поэтому для решения о принятии альтернативной гипотезы () необходимо обращать внимание на значение p-level,котороев этом случае должно быть меньше 0,05 (p <,05).

Шаг 5. Визуализация данных.

Нажав кнопку (Продолжить…) в левом верхнем углу окна таблицы результатов U-критерия, можно вернуться в диалоговое окно Mann-Whitney U test (рис. 4.3).

Нажмите кнопку (Графики “ящики с усами”). В появившемся окне Box & Wisker Type (рис. 4.6) определите тип графика: выберите Median / Quart. / Range (Медиана / Квартили (25% - 75%) / Размах (MIN – MAX)) и нажмите кнопку OK. На экране появится график “ящики с усами” выбранных для анализа переменных (рис. 4.7).

Рис. 4.6. Рис. 4.7.


4.2. Выявление различий в уровне признака для 3-х и более независимых выборок (H – критерий Крускала - Уоллиса)

(в модуле Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики))

Шаг 1. В меню пункта Analysis (Анализ) выберите строку Startup Panel (Стартовая панель) (рис. 4.8).

Рис. 4.8.

Шаг 2. В появившемся меню модуля Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики) (рис. 4.9) выберите строку Kruskal – Wallis ANOVA, median test (аназиз (межгрупповых) вариаций (ANOVA) Крускала – Уоллиса, медианный критерий) и нажмите кнопку OK.

Рис. 4.9.

Появится диалоговое окно Kruskal – Wallis ANOVA and Median Test (рис. 4.10).

 

Рис. 4.10.

Шаг 3. Щелчком по кнопке (Переменные) откройте окно выбора переменных (рис. 4.11). В левом списке выберите (независимую) группирующую переменную, в правом – зависимые (от группирующей) переменные. Щелкните OK.

Рис. 4.11.

Шаг 4. Вернувшись в окно Kruskal – Wallis ANOVA and Median Test (рис. 4.10), щелчком по кнопке (Коды) откройте окно ввода кодов групп (рис. 4.12).

В случае, когда неоходимо сравнить сразу все имеющиеся группы можно просто нажать кнопку (Все) выбора переменных (рис. 4.12) и ОК.

Рис. 4.12.

В случае выборочного (избирательного) анализа некоторых из имеющихся групп введите (через запятую) соответсвующие коды, при этом кнопка (Обзор) поможет вспомнить их значения, открыв соотвествующее окно (рис. 4.13), в котором будет выведена в том числе и спецификация (описание) группирующей переменной.

 

 

Рис. 4.13.

Шаг 5. Выполнив все настройки в окне Kruskal – Wallis ANOVA and Median Test (рис. 4.10), нажмите OK.

На экране в двух таблицах появятся результаты расчетов, отдельно для критерия Крускалла – Уоллиса и для медианного критерия (рис. 4.14).

Рис. 4.14.

В таблице результатов по критерию Крускала – Уоллиса: Kruscal – Wallis ANOVA by Ranks (рис. 4.15) будут представлены код (Code), количество наблюдений (Valid N) и сумма рангов (Sum of Ranks) для каждой группы, а в заголовке той же таблицы будет приведено расчетное значение критерия =… и соответсвующий ему уровень значимости ….

Рис. 4.15.

Примечание: В модуле Nonparametric Statistics (Непараметрические статистики) статистическая значимость различий красным цветом не выделяется, поэтому для решения о принятии альтернативной гипотезы () необходимо обращать внимание на значение p-level,котороев этом случае должно быть меньше 0,05 (p <,05).

Шаг 5. Визуализация данных.

Нажав кнопку (Продолжить…) в левом верхнем углу окна таблицы результатов медианного критерия (Median Test), можно вернуться в диалоговое окно Kruskal – Wallis ANOVA and Median Test (рис. 4.10).

Нажмите кнопку (Графики “ящики с усами”). В появившемся окне Select variable for box & wisker plot (рис. 4.16) переменныую, по которой будут строиться графики (как правило, это анализирумая переменная), нажмите OK.

Рис. 4.16.

Затем в появившемся окне Box & Wisker Type (рис. 4.17) определите тип графика – выберите Median / Quart. / Range (Медиана / Квартили (25% - 75%) / Размах (MIN – MAX)) и нажмите OK.

Рис. 4.17.

На экране появится график “ящики с усами” выбранных для анализа переменных (рис. 4.18).

Рис. 4.18.


5. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА:

ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ СДВИГОВ







Дата добавления: 2015-08-27; просмотров: 598. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




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...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Разновидности сальников для насосов и правильный уход за ними   Сальники, используемые в насосном оборудовании, служат для герметизации пространства образованного кожухом и рабочим валом, выходящим через корпус наружу...

Дренирование желчных протоков Показаниями к дренированию желчных протоков являются декомпрессия на фоне внутрипротоковой гипертензии, интраоперационная холангиография, контроль за динамикой восстановления пассажа желчи в 12-перстную кишку...

Деятельность сестер милосердия общин Красного Креста ярко проявилась в период Тритоны – интервалы, в которых содержится три тона. К тритонам относятся увеличенная кварта (ув.4) и уменьшенная квинта (ум.5). Их можно построить на ступенях натурального и гармонического мажора и минора.  ...

Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2026 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия