Двух(Трёх-)факторный дисперсионный анализ	Домой
		www.statplus.net.ua

Двух(Трёх-)факторный дисперсионный анализ

Назначение

    Эта процедура проводит двух(трёх-)факторный дисперсионный анализ.

Подготовка

    Для проведения данной процедуры необходимо вызвать команду Статистика→Дисперсионный анализ→Двух(Трёх-)факторный дисперсионный анализ....

    Данная процедура требует платную лицензию.

Результаты

    Двухфакторный дисперсионный анализ (дисперсионный анализ по двум признакам) применяется для зависимых нормально распределённых выборок. Если данные не удовлетворяют предположениям статистической модели двухфакторного дисперсионого анализа, необходимо применять критерий Фридмана. Нулевая гипотеза - утверждение о равенстве эффектов строк и равенстве эффектов между собой.

Апостериорные критерии
Иногда в результате обработки эксперимента обнаруживаются неожиданные различия в средних. Хотя в большинстве случаев творческий исследователь сможет объяснить эти различия, ему сложно провести дальнейший анализ. Эта проблема является одной из тех, для которых используются апостериорные критерии, то есть критерии, не использующие априорные гипотезы. Для иллюстрации рассмотрим следующий эксперимент. Предположим, что на 100 карточках записаны числа от 1 до 10. Опустив все эти карточки в шапку, мы случайным образом выбираем 20 раз по 5 карточек, и вычисляем для каждой выборки среднее значение (среднее чисел, записанных на карточки). Можно ли ожидать, что найдется две выборки, у которых средние значения значимо отличаются? Это очень правдоподобно! Выбирая две выборки с максимальным и минимальным средним, можно получить разность средних значений, сильно отличающуюся от разности средних значений, например, первых двух выборок. Эту разность можно исследовать, например, с помощью анализа контрастов. Если не вдаваться в детали, то существует несколько, так называемых апостериорных критериев, которые основаны в точности на первом сценарии (взятие экстремальных средних из 20 выборок), т. е. эти критерии основаны на выборе наиболее отличающихся средних для сравнения всех средних значений в плане.