Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
Вопрос 2.
Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
Назначение метода
Данный вариант двухфакторного дисперсионного анализа 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.
Описание метода
Суть метода остается прежней, но в двухфакторном дисперсионном анализе мы можем проверить большее количество гипотез. Расчеты гораздо сложнее, чем в однофакторных комплексах.
Используемый в данном руководстве алгоритм расчетов предназначен только для равномерных комплексов. Если комплекс получился неравномерным, необходимо случайным образом отсеять несколько испытуемых.
Работу начинаем с построения специальной таблицы, отражающей весь дисперсионный комплекс. Подробности лучше сразу рассматривать на примере.
Рекомендуемые материалы
Пример
Рассмотрим пример из руководства J.Greene, M.D.Olivera (1989).
Четырем группам испытуемых предъявлялись списки из 10 слов:
группе 1 - короткие слова с большой скоростью;
группе 2 - короткие слова с медленной скоростью;
группе 3 - длинные слова с большой скоростью;
группе 4 - длинные слова с медленной скоростью.
В каждой группе было по 4 испытуемых, всего N=16. Предсказывалось, что между факторами длины слов и скоростью их предъявления будет наблюдаться значимое взаимодействие: при большой скорости предъявления лучше будут запоминаться короткие слова, а при медленной скорости - длинные слова. Результаты экспериментов представлены в Табл. 8.1.
Таблица 8.1
Количество воспроизведенных слов при разной длине слов и разной скорости их предъявления (по J.Greene, M.D'Olivera, 1989)
| Переменная (фактор) В скорость предъявления слов | Переменная (фактор) А – длина слов | Суммы по переменной В (ТВ ) | |||
| А1 – короткие слова | А2 – длинные слова | ||||
| В1 (большая скорость) | 9 8 6 7 | 30 | 5 3 3 4 | 15 | 45 |
| В2 (малая скорость) | 4 3 3 5 | 15 | 7 5 6 7 | 25 | 40 |
| Суммы по переменной А (ТА ) | 45 | 40 | 85 |
Заметим, что в отечественных руководствах чаще предлагается другая, более привычная для нас, форма таблиц для двухфакторных дисперсионных комплексов (Табл. 8.2). При такой форме легче "увидеть" комплекс в целом.
Таблица 8.2
Двухфакторный дисперсионный комплекс по оценке влияния
фактора А (длина слов) и фактора В (скорость предъявления слов)
на количество воспроизведенных слов
| Градации фактора А | А1 – короткие слова | А2 – длинные слова | ||
| Градации фактора В | В1 | В2 | В1 | В2 |
| 9 | 4 | 5 | 7 | |
| 8 | 3 | 3 | 5 | |
| 6 | 3 | 3 | 6 | |
| 7 | 5 | 4 | 7 | |
| Суммы по ячейкам | 30 | 15 | 15 | 25 |
| Суммы по градациям фактора А | ТА1=45 | ТА2=40 | ||
| Суммы по градациям фактора В | ТВ1=30+15+=45 | ТВ2=15+25=40 |
Как видим, при такой форме таблицы легче подсчитать суммы по ячейкам (в столбик), но труднее разобраться с суммами по градациям каждого из факторов. В данном случае оказалось, что они совпали: ТА1= ТВ1; ТА2 =Тв2
В дальнейшем при использовании алгоритма расчетов будем опираться на Табл. 8.1.
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 и гипотезы о влиянии взаимодействия градаций факторов А и В.
1 комплект гипотез
Но: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора А, являются не более выраженными, чем случайные различия между показателями.
H1: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора А, являются более выраженными, чем случайные различия между показателями.
2 комплект гипотез
Н0: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора В, являются не более выраженными, чем случайные различия между показателями.
Н1: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора В, являются более выраженными, чем случайные различия между показателями.
3 комплект гипотез
H0: Влияние фактора А на объем воспроизведения слов одинаково при разных градациях фактора В, и наоборот.
H1: Влияние фактора А на объем воспроизведения слов различно при разных градациях фактора В, и наоборот.
Используя экспериментальные значения, представленные в Табл. 8.1, установим некоторые величины, которые будут необходимы для расчета критериев F.
Таблица 8.3
Величины, необходимые для расчета критериев F в двухфакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок
Напомним, что при подсчете ∑хi2 все индивидуальные значения сначала возводятся в квадрат, а потом суммируются, а при подсчете (∑хi)2 все индивидуальные значения сначала суммируются, а затем их общая сумма возводится в квадрат.
Последовательность расчетов представлена в Табл. 8.4.
Таблица 8.4
Последовательность операций в двухфакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок
Вывод: Но принимается в комплектах гипотез 1 и 2.
Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные в отдельности факторами А и В, не являются более выраженными, чем случайные различия между показателями.
H0 отвергается для взаимодействия факторов (3 комплект).
Принимается Н1. Влияние фактора А на объем воспроизведения слов различно при разных градациях фактора В, и наоборот (р≤0,01).
Итак, оказывается, что факторы длины слов и скорости их предъявления в отдельности не оказывают значимого действия на объем воспроизведения. Значимым оказывается именно взаимодействие факторов: короткие слова лучше запоминаются при быстрой скорости предъявления, а длинные - при медленной скорости предъявления (см. Рис. 8.2). Таким образом, предположение, высказанное авторами, нашло статистически значимое подтверждение (р≤0,001).
Рис. 8.2. Кривые изменении объема воспроизведении при повышении скорости предъявления коротких (сплошная линия) н длинных слов (пунктирная линия)
Ограничения двухфакторного дисперсионного анализа для несвязанных выборок
Рекомендация для Вас - 8 Сортировка списков.
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 НА. 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.
