Porownanie zmiennej (k wieksze 2), studia, 4 rok, biostatystyka
[ Pobierz całość w formacie PDF ]
//-->Porównanie zmiennej wtrzech lub więcejpopulacjach lubw jednej populacji pomiartrzy lub więcej krotnySKALA INTERWAŁOWA`Testy parametryczneTest Levene’aTest służy do weryfikacji hipotezy o równości wariancji badanej zmiennej wewszystkich badanych populacjach.Warunki stosowania testu:Badana zmienna we wszystkich badanych populacjach ma rozkład zgodny zrozkładem normalnym ( sprawdzić korzystając z testu normalności)H: δi2= δ2jδi2, δ2j- wariancje w i-tej i w j-tej populacjiH1: δi2δ2jJeżeli p<=0,05 to Hodrzucamy, przyjmując H1Jeżeli p>0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia HAnaliza wariancji(ANOVA) dla prób niepowiązanychTest służy do weryfikacji hipotezy o równości średnich badanej zmiennej wewszystkich populacjach.Warunki stosowania testu:Badana zmienna we wszystkich populacjach ma rozkład zgodny z rozkłademnormalnym ( sprawdzić korzystając z testu normalności)Wariancje badanej zmiennej we wszystkich populacjach są równe (sprawdzićkorzystając z testu Levene’a)H: μi =μjdla i≠j ( wszystkie średnie wartości cechy w populacjach są równe)H1: μi ≠μj( co najmniej dwie średnie różnią się pomiędzy sobą)Jeżeli p<=0,05 to Hodrzucamy, przyjmując H1Jeżeli p>0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia HJeżeli w analizie wariancji odrzucimy H, przyjmując H1o istotnych różnicachpomiędzy średnimi, to należy jeszcze sprawdzić, pomiędzy którymi średnimiróżnice są istotne. Dalszą analizę wykonujemy testami „post-hoc” (testywielokrotnych porównań), pozwalającymi wyznaczyć istotne różnice pomiędzyparami średnich. Jest wiele testów „post-hoc”, mających zastosowanie w analiziewariancji, ze względu na swą dość dużą konserwatywność zalecany jest testTuckey’a. Im bardziej konserwatywny test, tym rzadziej uzyskujemy istotne różnicepomiędzy parami średnich.Analiza wariancji(ANOVA) dla prób powiązanychTest służy do weryfikacji hipotezy o nieistotności wszystkich średnich różnic badanejzmiennej w populacji.Warunki stosowania testu:Badana zmienna ma rozkład zgodny z rozkładem normalnym w populacjisprawdzić korzystając z testu normalności)H: μi-j=0 (wszystkie średnie różnic cechy w populacji są równe zero)H1: μi-j ≠0 (co najmniej jedna średnia różnic cechy w populacji różni się od zera)Jeżeli p<=0,05 to Hodrzucamy, przyjmując H1Jeżeli p>0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia HJeżeli w analizie wariancji odrzucimy H, przyjmując H1o istotnych różnicachpomiędzy średnimi, to należy jeszcze sprawdzić, pomiędzy którymi średnimiróżnice są istotne. Dalszą analizę wykonujemy testami „post-hoc” (testywielokrotnych porównań), pozwalającymi wyznaczyć istotne różnice pomiędzyparami średnich. Jest wiele testów „post-hoc”, mających zastosowanie w analiziewariancji, ze względu na swą dość dużą konserwatywność zalecany jest testTuckey’a.Testy nieparametryczneSKALA PORZĄDKOWATest Kruskala – Wallis’aTest służy do weryfikacji hipotezy o zgodności rozkładów badanej zmiennej wewszystkichpopulacjach.Jestnieparametrycznymodpowiednikiemjednoczynnikowej analizy wariancji dla skali porządkowej.Warunki stosowania testu:pomiar cechy na skali porządkowej lub na skali interwałowej z brakiemnormalności rozkładuH: Rozkłady zmiennej we wszystkich populacjach są takie sameH1: Rozkłady zmiennej, w co najmniej dwóch populacjach różnią sięJeżeli p<=0,05 to Hodrzucamy, przyjmując H1Jeżeli p>0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia HJeżeli w teście Kruskala-Wallis’a odrzucimy H, przyjmując H1o istotnychróżnicach pomiędzy rozkładami, to należy jeszcze sprawdzić, pomiędzy którymi rróżnice są istotne. Dalszą analizę wykonujemy testami „post-hoc” (testywielokrotnych porównań). W przypadku testów nieparametrycznych zalecany jesttest Dunna.Test FriedmanaTest służy do weryfikacji hipotezy o zgodności rozkładów badanej zmiennejw populacji Jest nieparametrycznym odpowiednikiem analizy wariancji dla skaliporządkowej.Warunki stosowania testu:pomiar cechy na skali porządkowej lub na skali interwałowej z brakiemnormalności rozkładuH: Mediana różnic pomiędzy wszystkimi pomiarami jest równa zeroH1: Mediana różnic pomiędzy co najmniej dwoma pomiarami jest różna od zeraJeżeli p<=0,05 to Hodrzucamy, przyjmując H1Jeżeli p>0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia HJeżeli w teście Friedmana odrzucimy H, przyjmując H1o istotnych różnicachpomiędzy medianami różnic, to należy jeszcze sprawdzić, pomiędzy którymi różnicesą istotne. Dalszą analizę wykonujemy testami „post-hoc” (testy wielokrotnychporównań). W przypadku testów nieparametrycznych zalecany jest test Dunna.
[ Pobierz całość w formacie PDF ]