Материал: Учебнометодическое пособие знакомит студентов с основными понятиями о

Назначение настроек «Выводить значение критерия» и «Выводить только достоверные значения аналогичны настройкам для «Сравнения независимых выборок (см. выше).

Фрагмент исходной базы данных	Выборка для проведения метода

Внимание: Сравниваются каждая переменная с каждой, поэтому перед началом работы через установку фильтра отобрать только необходимые переменные. Например, в данном примере нужно сравнить Вес в начале эксперимента и в конце. Необходимо оставить только эти две переменных. В противном случае ошибки не произойдет, но обрабатываться будет много излишней информации.

Обработка для всей базы	Обработка выборки

Сравнение переменных Вес и Вес2 присутствует в обеих таблицах результатов. Однако, как видно из примера, сравнивать переменные Возраст и Рост бессмысленно, так как они имеют разные единицы измерения. В случае необходимости вычислений для нескольких групп выборка выглядит примерно следующим образом:Затем переменная (в данном случае Пол) указывается как независимая.Результаты выглядят аналогично вышеприведенным, только разнесены по градациям независимой переменной.Дисперсионный анализНеобходимо выбрать пункт меню "Статистика→Дисперсионный анализ" или нажать кнопку .

Предусмотрены следующие виды анализа в зависимости от характера исходных данных и типа распределения изучаемых переменных:

Количественные переменные, имеющие нормальное распределение	Количественные переменные, не имеющие нормальное распределение или порядковые переменные
Дисперсионный анализ Фишера	Дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса

Внимание: Если число градаций независимой переменной две рекомендуется использовать группу методов из раздела «Сравнение независимых выборок».Нажатие кнопки «Вычислить» приводит к переключению в окно результатыРезультаты дисперсионного анализа ФишераВ том случае если в окне настроек установлена галочка «Выводить только достоверные значения»Как видно из примера, в этом случае не отображается колонка «значимо» и результаты отображаются в соответствии с выбранным уровнем значимости. Внимание: Дисперсионный анализ показывает только влияние фактора на переменную, но не его направленность.В вышеприведенном примере, переменная возраст, в принципе не может повлиять на пол обследуемого (это скорее связано с разными частотами юношей и девушек в разных возрастных группах), а влияние на переменную L выявлено, но не ясно в каких возрастах преобладают более высокие или более низкие значения.Внимание: Для изучения направленности влияний рекомендуется использовать критерий Шеффе (см. раздел «Сравнение независимых выборок»Результаты дисперсионного анализа Краскела-УоллисаУстановлена галочка «Выводить только достоверные значения»Внимание: Поскольку дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса выполняется не через расчет межгрупповых и групповых дисперсий, а через суммы рангов, то галочки напротив соответствующих настроек игнорируются. Поэтому при проведении этого анализа рекомендуется их убирать.

Интерпретация результатов аналогична однофакторному дисперсионному анализу Фишера.Корреляционный анализНеобходимо выбрать пункт меню "Статистика→Корреляционный анализ" или нажать кнопку .Предусмотрены следующие виды анализа в зависимости от характера исходных данных и типа распределения изучаемых переменных:

Количественные переменные, имеющие нормальное распределение	Количественные переменные, не имеющие нормальное распределение или порядковые переменные
Корреляционный анализ Пирсона	Корреляционный анализ Спирмена

Внимание: О проверке соответствия переменной нормальному закону распределения см раздел «Проверка типа распределения эмпирических данных». Если проверка не выполнялась рекомендуется использовать корреляции Спирмена.Внимание: Для номинальных переменных см раздел «Частотный анализ» Внимание: Настройка «Считать уравнение регрессии» работает только для корреляции Пирсона. Это связано с тем, что метод наименьших квадратов разработан для количественных переменных.При выборе опции «Считать уравнение регрессии» вычисляются два уравнения вида: y=a+bx и x=a+by, где y – это первая из пары переменных, x – вторая, b – угол наклона, а – свободный член.

	a(xy)	b(xy)	a(yx)	b(yx)
VOZRAST - L	10,73	0,29	1,69	0,23
	VOZRAST=10,73+0,29*L		L=1,69+0,23*VOZRAST

Пример уравнений регрессии и интерпретация. Внимание: Уравнения регрессии считаются только при вычислениях коэффициентов корреляции Пирсона. При вычислении корреляций Спирмена эта опция окна настроек игнорируется.

Все корреляции	Только достоверные
Обозначения: N- число наблюдений R –коэффициент корреляции Р – доверительный уровень

В левом верхнем углу таблицы результатов показано количество статистически значимых прямых, обратных корреляций и их общее число.Вычисление корреляций осуществляется по принципу «каждая переменная с каждой». Результат выводится только один раз. Поэтому взаимосвязи последних переменных как бы размазаны по всей таблице. В приведенном примере корреляция POL – VOZRAST есть вначале таблицы, поэтому корреляция VOZRAST – POL не приводится.Внимание: Если установлена опция выводить только достоверные корреляции, а их нет, таблица результатов будет пустой.По результатам можно построить график взаимосвязей.Внимание: Вне зависимости от настроек на графике будут отображены только достоверные корреляции (-уровень обычно принимается равным 0,05 или 0,01). Если -уровень не указан, он принимается равным 0,05.На графике красным цветом и пунктиром отмечены отрицательные связи, черным цветом и прямыми линиями – положительные. График можно сохранить в формате Windows BITMAP (*.bmp) или скопировать его в буфер обмена для последующей вставки в другие программы.Внимание: Число переменных на графике не должно превышать 30. Иначе на графике они будут сливаться и график утратит информативность.Внимание: Все названия переменных для графика берутся из базы данных. Поэтому рекомендуется называть переменные по-русски и одним или двумя словами.