slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
ANALIZA ANOVA - KIEDY? PowerPoint Presentation
Download Presentation
ANALIZA ANOVA - KIEDY?

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 15

ANALIZA ANOVA - KIEDY? - PowerPoint PPT Presentation


  • 242 Views
  • Uploaded on

ANALIZA ANOVA - KIEDY?. Wiele przedsięwzięć badawczych zakłada porównanie pomiędzy średnimi z więcej niż dwóch populacji lub dwóch warunków eksperymentalnych. Przykładowo badamy efektywność kilku rodzajów leków lub tez ten sam podajemy w różnych dawkach.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'ANALIZA ANOVA - KIEDY?' - ayoka


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

ANALIZA ANOVA - KIEDY?

  • Wiele przedsięwzięć badawczych zakłada porównanie pomiędzy średnimi z więcej niż dwóch populacji lub dwóch warunków eksperymentalnych. Przykładowo badamy efektywność kilku rodzajów leków lub tez ten sam podajemy w różnych dawkach.
  • Jednoczynnikowa analiza wariancji pozwala na porównanie kilku średnich bez przeprowadzania kilku testów t
slide2

ZADANIE

  • Wyobraźmy sobie, że badamy grupę swoich pacjentów pod względem poziomu cholesterolu, interesować nas będzie czy kategoria wieku (pomiar na poziomie nominalnym): młodzi, średni, starsi wpływa na poziom cholesterolu?
  • Najpierw naszą całą próbę dzielimy na grupy

1 grupa – osoby do 35 roku życia

2 – osoby pomiędzy 35 a 50 rokiem życia

3 – osoby powyżej 50 roku życia

Dane do ćwiczenia znajdują się w pliku kard (plik EXCEL)

slide3

STOSOWANIE PROCEDURY – poziom podstawowy

  • ANALIZA->Porównanie średnich Jednoczynnikowa ANOVA
  • Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA
slide4

DEFINIOWANIE ZMIENNYCH

  • Wybieramy zmienną zależną – nas interesuje cholesterol ZMIENNE ZALEŻNE
  • Zmienną niezależną jest wiek, która powinna być w miejscu CZYNNIK
slide5

ONEWAY cholesterol BY wiek /STATISTICS HOMOGENEITY /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=TUKEY SCHEFFE ALPHA(0.05).

slide6

WYKONYWANIE TESTÓW POST HOC – PORÓWNANIA NIEPLANOWANE

  • Po kliknięciu Opcje możemy dołączyć statystki opisowe oraz konieczne test jednorodności wariancji
  • Klikając pos hoc wybieramy testy – dla braku założenia o równości wariancji i dla założenie o równości wariancji
  • Testy post hoc służą do porównania każdej średniej z każdą – wielokrotne porównania. Dzięki nim możemy uzyskać szczegółowe informacje dotyczące różnic pomiędzy poszczególnymi grupami.
  • Testy post hoc, nazywane również porównaniami a posteriori, możemy wykonywać TYLKO wtedy, gdy analiza wariancji jest istotna.
slide8

RAPORT

  • Po pierwsze interesuje nas test jednorodności wariancji – to znaczy czy nie ma istotnych różnic pomiędzy trzema wariancjami
  • W przykładzie F=0,455 zaś >0,05 a więc zakładamy, ze pomiędzy grupami nie ma różnic istotnych statystycznie, zakładamy równość wariancji
slide9

ANOVA podsumowanie

Wynik przeprowadzonej analizy wariancji. Widać, że jest istotna. Konstrukcja tabeli jest prosta: suma kwadratów dzielona przez stopnie swobody daje nam średni kwadrat, czyli wariancję. Wariancja międzygrupowa dzielona przez wariancję wewnątrzgrupową daje F.

Stopnie swobody międzygrupowe to:

dfB = k – 1 (liczba grup – 1)

Stopnie swobody wewnątrzgrupowe to:

dfW = N – k (liczba osób – liczba grup)

slide10

Oprócz uzyskanych różnic, jest jeszcze jedna miara, która może nam powiedzieć wiele o wyniku, a zwłaszcza pozwala porównać wielkość efektu dwóch analiz. Jest to eta2. Otrzymujemy ją dzieląc międzygrupową sumę kwadratów praz ogólną sumę kwadratów. U nas ta miara wynosi: eta2 = 46856,6 / 82313,0 = 0,57. Oznacza to, że zmienność zmiennej niezależnej wyjaśnia aż 57% wariancji zmiennej zależnej.

slide11

Wynik analizy wariancji

F(2,57) = 37,66; p < 0,001

Najpierw wpisujemy liczbę międzygrupowych stopni swobody, potem, po przecinku, liczbę wewnątrzgrupowych.

Wynik testu F. pamiętajmy, że im jest wyższy, tym większy

stosunek wariancji międzygrupowej do wewnątrzgrupowej.

Istotny wynik analizy wariancji mówi nam, że przynajmniej dwie średni się różnią. Nie wiemy jednak, które. Na to pytanie odpowiedzą na testy post-hoc.

slide12

TESTY POST HOC

  • Interesować nas będzie tabela Porównania wielokrotne
  • Test porównuje nam ze sobą grupy wskazując jednocześnie pomiędzy którymi różnica jest istotna statystycznie i na jakim poziomie
slide13

Testy liberalne: NIR, S-N-K, Duncan

Testy konserwatywne: Scheffe, Bonferroni, Tukey

Testy polecane przy nierównych grupach:

GT2 Hochberga i Gabriel

Testy polecane przy niejednorodnych wariancjach: Gamesa-Howella (liberalny) i T2- Tamahane’a (konserwatywny)

slide14

Interesuje nas istotność, jeśli p<0,05

różnica jest istotna statystycznie,

różnice oznaczone są gwiazdkami

Grupa 1 różni się od 2 i od 3

Zaś 2 nie różni się od 3

slide15

TESTY POST HOC

Średnie umieszczone w tej samej kolumnie nie różnią się istotnie. Umieszczone każda w innej różnią się między sobą. W tym przypadku średnia „osoby do 35 roku życia” różni się od 2 pozostałych a więc jest przedstawiona w oddzielnej kolumnie. Różnice uzyskane testami post hoc można opisać słownie, podając nazwę zastosowanego testu i poziom istotności kolejnych porównań.