Analiza wariancji ANOVA efekty główne

1. Analiza wariancji ANOVAefekty główne

2. Analiza wariancji ANOVA ANOVA: ANalysis Of VAriance Nazwa: wywodzi się z faktu, że w celu testowania statystycznej istotności różnic pomiędzy średnimi w rzeczywistości przeprowadzamy porównanie (tzn. analizę) wariancji

3. Analiza wariancji ANOVA Przeznaczenie: • badanie obserwacji, które zależą od jednego lub wielu działających równocześnie czynników • wyjaśnia, z jakim prawdopodobieństwem wyodrębnione czynniki mogą być powodem różnic między obserwowanymi średnimi grupowymi

4. Schemat postępowania Grupy o rozkładzie normalnym 2 grupy Więcej niż 2 grupy ANOVA da takie same wyniki jak test t-studenta Tylko ANOVA !!!

5. Założenia analizy ANOVA • normalność rozkładu zmiennych zależnych w poszczególnych podgrupach • jednorodność wariancji zmiennych zależnych w poszczególnych podgrupach • normalność reszt

6. Typy analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Przykład: Testowano sprawność działania różnych szczurów w labiryncie o kształcie litery "T". Jest to przykład prostego labiryntu, a zadaniem szczurów jest nauczenie się bezbłędnego biegania wprost do pożywienia, umieszczonego w danym położeniu. Do doświadczenia wykorzystano trzy rasy szczurów, których ogólną zdolność do rozwiązywania zadania w labiryncie można określić jako inteligentne, mieszane i głupie.Dodatkowo, w przypadku każdej z ras hodowano po 4 zwierzęta w środowisku zbliżonym do warunków na wolności oraz 4 zwierzęta w środowisku z ograniczeniami.Zmienną zależną jest liczba błędów popełnianych przez każdego ze szczurów podczas rozwiązywania zadania w labiryncie a zmiennymi niezależnymi (grupującymi) środowisko (wolne, ograniczone) i rasa. Naszym zadaniem jest zbadanie, czy istnieją statystycznie istotne różnice w liczbie popełnianych błędów pomiędzy trzema badanymi rasami oraz pomiędzy szczurami w środowisku wolnym i w środowisku ograniczonym.

7. Typy analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Czynnik grupujący Zmienna zależna RASA BŁĘDY inteligentna 5 inteligentna 2 …………….. …………….. Czy są statystycznie istotne różnice pomiędzy tymi podgrupami? inteligentna 3 mieszana 6 mieszana 5 …………….. …………….. mieszana 5 głupia 8 głupia 9 …………….. …………….. głupia 10

8. Typy analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Czynniki grupujące Zmienna zależna ŚRODOWISKO RASA BŁĘDY inteligentna wolne …………….. 5 wolne inteligentna 2 …………….. wolne mieszana …………….. …………… mieszana 3 głupia wolne …………….. 6 głupia 5 …………….. inteligentna ograniczone …………….. 5 ograniczone inteligentna ograniczone mieszana 8 …………….. 9 …………… mieszana …………….. głupia ograniczone …………….. 10 głupia

9. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Jednowymiarowe testy istotności Jeśli p<0,05 to dany efekt jest istotny

10. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Statystyki opisowe Średnia wartość zmiennej zależnej w poszczególnych podgrupach

11. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Test SS dla pełnego modelu Parametry określające, jaki % wariancji wyjaśnia ŚRODOWISKO i RASA (czyli jak mocno ilość popełnianych błędów zależy od środowiska i rasy)

12. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Etykiety kolumn Określa, pomiędzy jakimi podgrupami zachodzą porównania

13. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Oceny parametrów Jeśli p<0,05 to wyniki są podświetlone na czerwono i dla tej pary podgrup występują statystycznie istotne różnice

14. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych wykresy Pokazuje, w której grupie średnia ilość popełnianych błędów była wyższa

15. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych wykresy Pokazuje, w której grupie średnia ilość popełnianych błędów była wyższa

16. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Sprawdzenie założeń Normalność reszt

17. Interpretacja wyników analizy ANOVA ANOVA efektów głównych Sprawdzenie założeń Jeśli p>0,05 to wariancje są równe i założenie jednorodności wariancji jest spełnione

18. Analiza wariancji ANOVAczynnikowa ANOVA

19. Typy analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Przykład: Testowano sprawność działania różnych szczurów w labiryncie o kształcie litery "T". Jest to przykład prostego labiryntu, a zadaniem szczurów jest nauczenie się bezbłędnego biegania wprost do pożywienia, umieszczonego w danym położeniu. Do doświadczenia wykorzystano trzy rasy szczurów, których ogólną zdolność do rozwiązywania zadania w labiryncie można określić jako inteligentne, mieszane i głupie.Dodatkowo, w przypadku każdej z ras hodowano po 4 zwierzęta w środowisku zbliżonym do warunków na wolności oraz 4 zwierzęta w środowisku z ograniczeniami.Zmienną zależną jest liczba błędów popełnianych przez każdego ze szczurów podczas rozwiązywania zadania w labiryncie a zmiennymi niezależnymi (grupującymi) środowisko (wolne, ograniczone) i rasa. Naszym zadaniem jest zbadanie, czy istnieją statystycznie istotne różnice w liczbie popełnianych błędów pomiędzy trzema badanymi rasami oraz pomiędzy szczurami w środowisku wolnym i w środowisku ograniczonym.

20. Typy analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Czynniki grupujące Zmienna zależna ŚRODOWISKO RASA BŁĘDY inteligentna wolne …………….. 5 wolne inteligentna 2 …………….. wolne mieszana …………….. …………… mieszana 3 głupia wolne …………….. 6 głupia 5 …………….. inteligentna ograniczone …………….. 5 ograniczone inteligentna ograniczone mieszana 8 …………….. 9 …………… mieszana …………….. głupia ograniczone …………….. 10 głupia

21. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Jednowymiarowe testy istotności Dodatkowo: interakcja środowisko*rasa!!! Jeśli p<0,05 to dany efekt jest istotny

22. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Statystyki opisowe Średnia wartość zmiennej zależnej w poszczególnych podgrupach

23. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Test SS dla pełnego modelu Parametry określające, jaki % wariancji wyjaśnia ŚRODOWISKO, RASA oraz interakcja „ŚRODOWISKO*RASA” (czyli jak mocno ilość popełnianych błędów zależy od środowiska i rasy)

24. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Etykiety kolumn Określa, pomiędzy jakimi podgrupami zachodzą porównania

25. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Oceny parametrów Jeśli p<0,05 to wyniki są podświetlone na czerwono i dla tej pary podgrup występują statystycznie istotne różnice

26. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA wykresy Pokazuje, w której podgrupie średnia ilość popełnianych błędów była wyższa

27. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA efektów głównych Sprawdzenie założeń Normalność reszt

28. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Sprawdzenie założeń Jeśli p>0,05 to wariancje są równe i założenie jednorodności wariancji jest spełnione

29. Interpretacja wyników analizy ANOVA Czynnikowa ANOVA Testy post-hoc Tukey’a Pokazują dokładnie, pomiędzy którymi podgrupami (dla interakcji) są statystycznie istotne różnice (czyli, gdzie p<0,05)