ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.11.2021
Просмотров: 3498
Скачиваний: 4
47
OLAP Кубы
указывает
,
что хвосты распределения длиннее
,
чем у нормального
;
отрицательное значение
эксцесса указывает на более короткие хвосты
(
как у равномерного распределения
).
Стандартная ошибка асимметрии.
Отношение асимметрии к ее стандартной ошибке
можно использовать как критерий нормальности
(
то есть
,
можно отвергнуть нормальность
,
если это отношение меньше
,
чем
–2,
или больше
,
чем
+2).
Большое положительное
значение асимметрии указывает на длинный правый хвост
(
распределения
);
большое
отрицательное значение
-
на длинный левый хвост
.
Сумма.
Сумма или итог для всех значений по всем наблюдениям
,
имеющим
непропущенные значения
.
Дисперсия.
Мера разброса относительно среднего значения
.
Равна сумме квадратов
отклонений от среднего
,
деленной на число
,
на единицу меньшее числа наблюдений
.
Дисперсия измеряется в единицах
,
которые равны квадратам единиц измерения самой
переменной
.
OLAP Кубы: Разности
Рисунок 8-3
Диалоговое окно OLAP Кубы: Разности
Это диалоговое окно позволяет вычислять разности в процентах и арифметические
разности между подытоживаемыми переменными или между группами
,
задаваемыми
группирующей переменной
.
Разности вычисляются для всех мер
,
выбранных в диалоговом
окне
OLAP
Кубы
:
Статистики
48
Глава 8
Разность между переменными.
Вычисляет разности между парами переменных
.
В
каждой паре значения итожащих статистик для второй переменной
(
Минус переменная
)
вычитаются из значений итожащих статистик для первой переменной
.
Для разностей в
процентах значение подытоживаемой переменной для Минус переменной используется в
качестве знаменателя
.
Перед тем как задать разности между переменными
,
в главном
диалоговом окне необходимо выбрать
,
по крайней мере
,
две подытоживаемые переменные
.
Разность между группами наблюдений.
Вычисляет разности между парой групп
,
заданной группирующей переменной
.
В каждой паре значения итожащих статистик для
второй категории
(
Минус категория
)
вычитаются из значений итожащих статистик для
первой категории
.
Разности в процентах используют значение итожащей статистики для
Минус категории в качестве знаменателя
.
Перед тем как задать разности между группами
,
в главном диалоговом окне необходимо выбрать одну или несколько группирующих
переменных
.
OLAP Кубы: Заголовок
Рисунок 8-4
Диалоговое окно OLAP Кубы: Заголовок
Вы можете изменить заголовок вывода или добавить подпись
,
которая появится ниже
выведенной таблицы
.
Можно управлять переходом на следующую строку в заголовках и
подписях
,
вводя
\n
там
,
где вы хотите разорвать строку
.
Глава
9
T-критерии
Доступны
t
-
критерии трех типов
:
T-критерий для независимых выборок (двухвыборочный t-критерий).
Сравнивает
средние значения одной переменной для двух групп наблюдений
.
Выдаются описательные
статистики для каждой группы и критерий равенства дисперсий Ливиня
,
а также значения
t
как для предположительно равных
,
так и для предположительно неравных дисперсий
,
а
также
95%-
й доверительный интервал для разности средних значений
.
T-критерий для парных выборок (зависимый t-критерий).
Сравнивает средние значения
двух разных переменных для одной группы наблюдений
.
Этот критерий предназначен
также для пар сочетаемых индивидуумов или планов исследования типа
“
случай
-
контроль
”.
Выводятся описательные статистики для проверяемых переменных
,
корреляция между
ними
,
описательные статистики для парных разностей
,
t
-
критерий и
95%-
й доверительный
интервал
.
Одновыборочный t-критерий.
Сравнивает среднее значение одной переменной с известным
или гипотетическим значением
.
Помимо
t
-
критерия
,
выдаются описательные статистики
для проверяемых переменных
.
По умолчанию выдается
95%-
й доверительный интервал
для разности между средним значением проверяемой переменной и гипотетическим
проверяемым значением
.
T-критерий для независимых выборок
Процедура
T-
критерий для независимых выборок сравнивает средние значения для двух
групп наблюдений
.
В идеале объекты для этого критерия должны быть случайным образом
приписаны двум группам
,
чтобы любое различие в отклике определялось рассматриваемым
воздействием
,
например лечением
, (
или его отсутствием
),
а не другими факторами
.
Это не выполняется
,
если Вы сравниваете средний доход для мужчин и женщин
.
Пол
не приписывается индивидууму случайным образом
.
В подобных ситуациях следует
убедиться
,
что различия в других факторах не снижают и увеличивают значимые различия
средних значений
.
На различие средних доходов может оказывать влияние такой фактор
,
как образование
,
а не только пол
.
Пример.
Пациенты с высоким давлением случайным образом делятся на контрольную
группу и группу испытуемых
.
Пациенты в контрольной группе получают плацебо
(
фармакологически неактивные таблетки
),
а пациенты в группе испытуемых получают
лекарство
(
исследуемые таблетки
,
которые предположительно понижают давление
).
Пациенты наблюдаются в течение двух месяцев
,
после чего для сравнения средних
значений кровяного давления пациентов контрольной группы и группы испытуемых
применяют двухвыборочный
t
-
критерий
.
Давление каждого пациента измеряют один раз
,
и
каждый пациент принадлежит только к одной группе
.
© Copyright IBM Corporation 1989, 2011.
49
50
Глава 9
Статистики.
Для каждой переменной
:
объем выборки
,
среднее значение
,
стандартное
отклонение и стандартная ошибка среднего значения
.
Для разности средних
:
среднее
значение
,
стандартная ошибка и доверительный интервал
(
Вы можете задать доверительный
уровень
).
Критерии
:
Критерий равенства дисперсий Ливиня
,
а также
t
-
критерий равенства
средних как для объединенной
,
так и для раздельной дисперсии
.
Данные.
Значения изучаемой количественной переменной находятся в одном столбце
файла данных
.
Чтобы разбить наблюдения на две группы
,
в процедуре используется
группирующая переменная с двумя значениями
.
Эта переменная может быть числовой
(
например
,
со значениями
1
и
2
или
6.25
и
12.5)
или короткой текстовой
(
например
,
со
значениями
да
и
нет
).
Возможно также использовать количественную переменную
,
такую
как
возраст
,
чтобы разбить наблюдения на две группы путем задания пороговой точки
(
пороговая точка
21
разбивает
возраст
на группы
:
до
21
года и
21
год или более
).
Предположения.
Для
t
-
критерия
,
предполагающего равенство дисперсий
,
наблюдения
должны быть независимыми случайными выборками из нормальных распределений с
одинаковыми дисперсиями
.
Для
t
-
критерия
,
не предполагающего равенство дисперсий
,
наблюдения должны быть независимыми случайными выборками из нормальных
распределений
.
Двухвыборочный
t
-
критерий довольно устойчив к отклонениям
от нормальности
.
Проверяя распределения графически
,
следите
,
чтобы они были
симметричными и не содержали выбросов
.
Чтобы получить t-критерий для независимых выборок
E
Выберите в меню
:
Анализ > Сравнение средних > T-критерий для независимых выборок...
Рисунок 9-1
Диалоговое окно T-критерий для независимых выборок
E
Выберите одну или несколько количественных переменных для проверки
.
T
-
критерий будет
применен к каждой переменной в отдельности
.
E
Выберите группирующую переменную и щелкните мышью по кнопке
Задать группы
,
чтобы
задать два кода для определения сравниваемых групп
.
E
Можно щелкнуть мышью по кнопке
Параметры
и выбрать способ работы с пропущенными
значениями
,
а также задать уровень для доверительного интервала
.
51
T-критерии
Задание групп, сравниваемых процедурой T-критерий для независимых
выборок
Рисунок 9-2
Диалоговое окно Задать группы для числовых переменных
Для числовых группирующих переменных две группы для
t
-
критерия формируются путем
задания двух значений или порога
:
Заданные значения.
Введите одно значение в поле Группа
1,
а другое значение
-
в поле
Группа
2.
Наблюдения с любыми иными значениями будут исключены из анализа
.
Числа не обязаны быть целыми
(
например
,
вполне подходят значения
6.25
и
12.5).
Порог.
Введите число
,
разбивающее значения группирующей переменной на два
множества
.
Все наблюдения со значениями
,
меньшими значения порога
,
составляют
одну группу
,
а наблюдения со значениями
,
большими или равными значению порога
,
составляют другую группу
.
Рисунок 9-3
Диалоговое окно Задать группы для текстовых переменных
Для короткой текстовой группирующей переменной введите текстовое значение в поле
Группа
1,
а другое текстовое значение
-
в поле Группа
2,
например
,
да
и
нет
.
Наблюдения с
другими значениями будут исключены из анализа
.