Получить таблицу средних значений в группах дисперсионного комплекса;

1. Построить графики средних значений и их доверительных интервалов для исследуемых зависимостей

Процедура 1. Подготовка данных

До проведения однофакторного дисперсионного анализа необходимо провести предварительную подготовку данных, т.е. преобразовать значения фактора, отнести его к той или иной градации. Диаметры на высоте груди могут быть заменены значением соответствующей ступени толщины. Для этого над каждым членом вектора D произведем следующую модификацию, используя формулу:

Gr_D=ROUND(((D + a/2)/a)-0,5)*a.

В нашем случае величина ступени толщины равняется 4 см, поэтому формулу запишем в следующем виде:

ROUND(((D + 4/2)/4)-0,5)*4.

Данную формулу используйте для преобразования данных и введите в поле Expression (Рис.52) окна диалога Generate Data, которое появляется после вызова команды контекстного меню с одноименным именем.

Рис. 52. Окно преобразования данных при проведении дисперсионного анализа

В результате получили данные следующего вида Рис.53:

Рис. 53. Вид файла с данными

Процедура 2. Проведение однофакторного дисперсионного анализа

Для проведения однофакторного дисперсионного анализа выполните следующую команду Compare ® Analysis of Variance ® One-Way ANOVA (Сравнение ® Анализ варианс ® Однофакторный дисперсионный анализ) (Рис.54). Появится окно диалога однофакторного дисперсионного анализа (Рис.55).

Рис. 54. Команда вызова однофакторного дисперсионного анализа

Заполните поля в окне (Рис. 55): Dependent Variable: – зависимый признак, Factor: – фактор или независимый признак. Нажмите [OK], анализ пошел на обработку.

Рис.55. Окно ввода данных для проведения однофакторного дисперсионного анализа

На экране появится сводка однофакторного дисперсионного анализа, в которой подтверждается, что к обработке принято 75 наблюдений, для которых зафиксированы значения одного фактора (Рис.56). Внизу под этими сведениями включено сообщение StatAdvisor с рекомендациями по проведению дальнейшего анализа.

Рис.56. Окно однофакторного дисперсионного анализа

Вызовите окно табличных опций, нажав вторую слева кнопку в нижнем ряду кнопок. Установите флажок околопроцедур ANOVA Table (Таблица дисперсионного анализа) и Table of Means (Таблица средних значений в группах дисперсионного комплекса), нажмите [ОК] (Рис. 57). Появятся окна с новыми процедурами. В первом окне ANOVA Table (Рис.58), приведена таблица Analysis of Variance, где рассчитаны суммы квадратов (Sum of Squares), степени свободы (Df), средние квадраты (Mean Square), F-отношения и уровень значимости р-Value для трех источников варьирования (Source) факториального (Between groups), случайного (Within groups) и общего (Total). Оценка достоверности связи между исследуемыми переменными производится путем сравнения критерия Фишера вычисленного Fвыч. (Рис.58) с Fтабл., который находится по Прил.3 и 4 (для различных уровней значимости).

Рис.57. Окно дополнительных процедур дисперсионного анализа

Рис.58. Исходная таблица однофакторного дисперсионного анализа

В окне Table of Means представлена таблица средних значений в группах дисперсионного комплекса (Рис. 59).

Рис. 59. Таблица средних значений в группах дисперсионного комплекса

Процедура 3. Графическое отображение результатов однофакторного дисперсионного анализа

Рис. 60. Вызов графика средних значений

Нажав кнопку [Graphical Options] (см. рис. 56), откроете окно выбора процедур графического отображения дисперсионного анализа (Рис.60), выберите процедуру Means Plot (График средних) (Рис.61).

Рис. 61. График средних значений и их доверительных интервалов

График (Рис.61) является графической интерпретацией таблицы Table of Means (см. рис. 59), на нем указаны средние в группах и их границы верхняя и нижняя.

В ходе проведения дисперсионного анализа необходимо исследовать и другие пары переменных, согласно заданию: H (высота) и D (диаметр на высоте груди), V (объем) и H. Для этого высоту каждого учетного дерева необходимо отнести к градации по высоте, используя следующую формулу:

ROUND(((H + а/2)/a-0,1))*а,

где а = 1 м. В результате получим следующий вид файла с данными (Рис. 62).

Рис. 62. Данные после изменения

Процедура 4. Сохранение файла статистического анализа

Сохраните статистический пакет анализа и файл с данными в свою личную папку.

Лабораторная N5

Тема: Корреляционный анализ

Задание: