SPSS Различия между независимыми выборками Несколько групп Анализ результатов однофакторного дисперсионого анализа

Анализ результатов однофакторного дисперсионого анализа

Мы будем комментировать не все результаты в файле Spo, а только наиболее важные из них  и(или) те, которые по своему содержанию или форме являются для нас абсолютно новыми. Если же вас интересуют не описанные здесь результаты, обращайтесь к справочной системе Help или (если не знаете английского) к текстовому файлу «Другие результаты».

Основной результат однофакторного дисперсионного анализа просмотрите в таблице ANOVA. Различия между (between) тремя группами оказались статистически значимыми только по уровню мотивации (Sig=0,021), но не по интеллекту (Sig=0,119).

Контрасты. В таблице Contrast coefficients коэффициенты показаны именно в том порядке, в котором Вы их вводили. Этот порядок важен, т.к. он соответствует порядку следования уровней фактора в соответствии с числовыми значениями, которые Вы этим уровням изначально сопоставили: 1 – «успешно», 2 – «неуспешно», 3 – «сразу отказ». Для первого контраста мы указали коэффициенты 2;-1;-1. Это означает, что надо сравнить группу успешных с объединенной группой, состоящей из неуспешных и отказавшихся. Объединение неуспешных и отказавшихся в одну группу происходит потому, что для них указаны отрицательные коэффициенты. Правило такое: группа, сформированная отрицательными коэффициентами, сравнивается с группой, сформированной положительными коэффициентами. И еще одно обязательное правило: сумма всех коэффициентов должна быть равна 0. Именно поэтому мы выбрали для группы «успешно» коэффициент 2.

Для второго контраста мы указали коэффициенты -1;1;0. То же самое правило: группа, сформированная положительными коэффициентами, сравнивается с группой, сформированной отрицательными коэффициентами. Таким образом, этот контраст предназначен для сравнения успешных с неуспешными. Если для группы выбран коэффициент 0 (в данном случае это группа «сразу отказ»), то она при проверке данного контраста в анализе участвовать не будет.       

В таблице Contrast tests показаны результаты проверки при допущении равенства дисперсий (assume equal variances) и при отсутствии этого допущения (does not assume equal variances). По переменной Интеллект статистически значимые различия выявлены только по контрасту 2 (Sig=0,048; Sig=0,012). Т.е. успешные отличаются от неуспешных, но не отличаются от объединенной группы {неуспешно, сразу отказ} вследствие того, что в группе отказавшихся есть люди с высоким интеллектом. Не забывайте сопоставлять все результаты с построенными ранее Box-диаграммами. По переменной Мотивация наоборот, статистически значимым является только контраст 1 (Sig=0,014; Sig=0,037). Т.е. успешные не превосходят неуспешных по уровню мотивации. Но зато превосходят объединенную группу {неуспешные, отказавшиеся}, поскольку группа отказавшихся здесь состоит только из испытуемых с низким уровнем мотивации.

Post hoc tests – апостериорные проверки. Посмотрите таблицу Multiple comparisons (множественные сравнения). В ней показаны результаты проверки различий для всех возможных пар групп. Рассмотрим одну из таких пар: различия между успешными и неуспешными по интеллекту. Разница между средними значениями этих групп Mean difference=20,583. Эта разница является статистически значимой только по критериям LSD (Sig=0,048) и Dunnett T3 (Sig=0,031). Но давайте учтем следующее: Во-первых, 0,048 – это практически граница незначимости. И во-вторых, в критерии LSD не учитывается повышение вероятности случайно значимого результата по причине выполняемого одновременно большого количества сравнений. Поэтому, при допущении равных дисперсий, эти различия можно считать незначимыми.

  Посмотрите теперь на результаты сравнения успешных и отказавшихся по уровню мотивации.  Эти различия являются значимыми согласно всем критериям.

 О корректности Post hoc проверок. Апостериорные проверки имеет смысл использовать, только если оказался статистически значимым общий результат дисперсионного анализа. В этом и состоит их главное отличие от проверок контрастов. Просмотрите еще раз таблицу ANOVA. Статистически значимых различий по интеллекту здесь не выявлено. Следовательно, нас сейчас интересует только та половина таблицы Multiple comparisons, которая относится к уровню мотивации. Ту ее половину, которая относится к интеллекту, можно было и не просматривать.

 Таблицы Homogeneous subsets (однородные наборы), в общем, предоставляют нам ту же информацию, но только в другой форме. Вы видите, что по мотивации колонка Subset for alpha = 0,05 содержит два столбца. Следовательно, по мотивации выявлено два различающихся между собой набора (subsets). Причем, средние значения групп «сразу отказ» (2,33) и «успешно» (8) попали в разные наборы (в разные столбцы). Т.е. значимо различаются именно эти группы. По переменной Интеллект значимо различающихся групп нет: все они попали в один набор.

Графики средних значений Means plots. Представленная на них информация не является для нас новой. Сравните их с Box-диаграммами. В данном случае они более информативны, т.к. позволяют сравнивать не только средние значения групп, но и величины внутригрупповой изменчивости. Но графики средних значений могут оказаться более удобными для более сложных видов дисперсионного анализа.

SPSS Различия между независимыми выборками Несколько групп Анализ результатов однофакторного дисперсионого анализа

По всем вопросам, связанным с использованием материалов Expect.ru, обращайтесь к Никулину Денису Николаевичу
email