Дисперсионный анализ для связанных выборок
Назначение метода: применяется втех случаях, когда исследуется влияние разных градаций фактора или разных условий на одну и ту же выборку испытуемых. Градаций фактора должно быть не менее трех. Должно соблюдаться правило равенства дисперсий в каждой ячейке комплекса. Результативный признак должен быть нормально распределен в исследуемой выборке.
Непараметрический вариант этого вида анализа - критерий Фридмана χ2 r .
Описание метода: Вданном случае различия между испытуемыми - возможный самостоятельный источник различий. В схеме однофакторного анализа для несвязанных выборок различия между условиями в то же время отражали различия между испытуемыми. Теперь различия между условиями могут проявиться только вопреки различиям между испытуемыми.
Двухфакторный дисперсионный анализ.
Позволяет нам оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействие.
Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок: применяется в тех случаях, когда исследуется одновременное действие двух факторов на разные выборки испытуемых, т. е. когда разные выборки, испытуемых оказываются под воздействием разных сочетаний двух факторов. Количество выборок определяется количеством ячеек дисперсионного комплекса.
Ограничения:
1. У каждого фактора должно быть не менее двух градаций.
2. В каждой ячейке комплекса должно быть не менее двух наблюдаемых значений для выявления взаимодействия градаций.
|
|
3. Количества значений во всех ячейках комплекса должны быть равны для обеспечения равенства дисперсий в ячейках комплекса и для использования приведенного выше алгоритма расчетов; для неравномерных комплексов можно использовать алгоритмы Н.А. Плохинского (1970).
4. Комплекс должен представлять собой симметричную систему: каждой градации фактора А должно соответствовать одинаковое количество градаций фактора В.
5. Результативный признак должен быть нормально распределен в исследуемой выборке, в противном случае значимые различия будет выявить гораздо труднее и применение метода будет не вполне корректным.
6. Факторы должны быть независимыми. В рассмотренном примере скорость предъявления слов и их длина - внешне независимые факторы. В других случаях независимость факторов может быть подтверждена отсутствием корреляционной связи между переменными, выступающими в качестве факторов.
Суть метода остается прежней, но в двухфакторном дисперсионном анализе мы можем проверить большее количество гипотез. Расчеты гораздо сложнее, чем в однофакторных комплексах.
Сформулируем гипотезы. Это будут гипотезы, касающиеся влияния фактора А отдельно от фактора В (как бы при "усредненных" его значениях), гипотезы о влиянии фактора В отдельно от фактора А игипотезы о влиянии взаимодействия градаций факторов А и В.
|
|
Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок: применяется в тех случаях, когда исследуется действие двух факторов на одну и ту же выборку испытуемых.
Допустим, мы измерили одни и те же показатели у одних и тех же испытуемых несколько раз - в разное время, в разных условиях, с помощью параллельных форм методики и т. п., и нам необходимо провести множественное сравнение показателей, изменяющихся при переходе от условия к условию.
Фактически в данной модели дисперсионного двухфакторного анализа проверяются 4 гипотезы: о влиянии фактора А, о влиянии фактора В, о влиянии взаимодействия факторов А и В и о влиянии фактора индивидуальных различий.
Ограничения: такие же, как и в модели для несвязанных выборок, с одним уточнением. Все испытуемые должны пройти все сочетания градаций двух факторов. Этим достигается равномерность комплекса.
Итак, двухфакторный дисперсионный анализ позволяет нам оценить влияние двух факторов вих взаимодействии.
Дисперсионный анализ позволяет также доказать, что влияние индивидуальных различий может оказаться сильнее экспериментальных или иных факторов.
Более сложные схемы дисперсионного анализа позволяют анализировать совокупное действие трех, четырех и более факторов и получить еще более глубокие результаты.
Дата добавления: 2019-09-02; просмотров: 482; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!