• 19 FEB 19
    • 0

    Modele jednowymiarowe i wielowymiarowe

    Kontrola czynnikw. Przypumy, e w przykadzie dwch Grup wprowadzimy Kolejny czynnik grupujcy, NP. Pe. Sobie Wyobramy, e w kadej z Grup Mamy 3 mczyzn i 3 Kobiety. UKAD Ten moglibymy zestawi w tabeli 2×2: Efekty gwne, interakcja dwuczynnikowa. Wyobramy sobie, e Mamy Grup studentw nastawionych na osignicia oraz Drug Grup pozbawion tych “de”. Utwrzmy nastpnie w sposb losowy Dwie podgrupy o rwnej liczebnoci w kadej z PRB je WRD studentw jednej podgrupy przeprowadmy test o wysokim stopniu trudnoci, a WRD studentw Drugiej podgrupy test o niskim poziomie trudnoci. Mierzymy Wyniki uzyskane przez studentw w tecie. Uzyskane w tym (fikcyjnym) badaniu rednie s nastpujce: SS EDR oraz SS efektu.

    Zmienno (SS) w obrbie grupy jest zwykle okrelana jako wariancja BDU. Termin Ten oznacza, e nie moemy jej Adj tech at wyjani lub obliczy w biecym ukadzie. Moemy Jednak wyjani SS efektu. Jest sur Mianowicie spowodowany przez rnice rednich pomidzy grupami. Inacjay mwic, przynaleno do grupy wyjania zmienno, poniewa Wiemy, e powoduje Ona rnice pomidzy rednimi. Konsekwencje powodu zaoe. Lindman (1974) pokaza, e Statystyka F jest cakowicie odporna na powodu Tego zaoenia (problème niejednorodnoci wariancji; patrz Take Box, 1954a, 1954b, HSU, 1938). Ukady midzygrupowe je ukady z powtarzanymi pomiarami kilka rozdziaw w tym podrczniku omawia metody przeznaczone do przeprowadzania analizy wariancji.

    Chocia Wiele SPORD dostpnych statystyk wystpuje w kilku rozdziaach, Kada z nich jest najbardziej uywana dla poszczeglnych zastosowa. Wpyw zmiennej towarzyszcej na test F. W oynatıcı Testu f (patrz prendre rozkad f) ne oceny statystycznej istotnoci Rnic pomidzy rednimi obliczamy iloraz wariancji midzygrupowej (msefektu) do wariancji EDR (msbdu). Jeli MSbdu maleje stosownie do Mocy wyjaniania IQ, wwczas globalna Warto F wzrasta. Patrz prendre oglne MODELE liniowe, oglne MODELE regresji, un ne analizy modeli nieliniowych Uoglnione MODELE liniowe i nieliniowe. Dix rozdzia Zawiera oglne Introduction do ANOVA oraz omwienie tematw zwizanych z technikami analizy wariancji, wczajc w to analiz ukadw z powtarzanymi pomiarami, analiz kowariancji, wielowymiarow Analiz wariancji, analiz ukadw niezrwnowaonych i ukadw niekompletnych, analiz kontrastw i irritable post-hoc, zaoenia, itd. Tematy pokrewne znajdziemy rwnie w rozdziaach: komponenty wariancyjne i modèle mieszany ANOVA (Tematy powizane z estymacj KOMPONENTW wariancyjnych w modelu mieszanym), Planowanie dowiadcze (DOE) (zastosowanie ANOVA w przemyle) oraz Analiza powtarzalnoci i odtwarzalnoci (opis specjalnych ukadw przeznaczonych do oceny rzetelnoci i dokadnoci systemw pomiarowych). Konieczno stawiania niezalenych hipotez. Powszechnym sposobem patrzenia na Metod ANOVA jest traktowanie jej jako procedury dopasowania modelu. W pewnym Sensi e przyjmujemy dla naszych danych zbir hipotez a priori, une nastpnie dokonujemy podziau wariancji (testujemy Efekty gwne i Efekty interakcji), aby zweryfikowa te Hipotezy.

    Obliczeniowo, podejcie à sprowadza si do generowania zbioru kontrastw (porwna pomidzy rednimi ukadu), hasou okrelaj te dotyczce efektu gwnego i efektu interakcji.

    Leave a reply →

Photostream