Отчёт 1 (1027177), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Быстрые основные статистики – очень удобный способ быстро получать "общие" сведения об исследуемых переменных. Сюда входит полный набор описательных статистик (включая порядковые статистики), корреляции и таблицы частот вместе с ожидаемыми нормальными частотами и другие числовые характеристики, а также большой набор встроенных статистических графиков. Выходные результаты для всех статистик и графиков могут быть категоризованы (сгруппированы по значениям некоторой переменной).

Блоковые статистики

Кроме того, все входные и выходные таблицы системы STATISTICA поддерживают функции Блоковые статистики и блоковые статистические графики (см. рисунок), выдающие статистики и статистические графики для произвольного выделенного блока ячеек в открытой в данный момент таблице исходных данных или таблице результатов.

Результаты можно выводить по столбцам или по строкам выделенного блока в зависимости от смысла содержащихся в нем данных (исходные данные, нагрузки факторов, средние значения, частоты и т.д.). Например, применив метод Монте-Карло модуля Моделирование структурными уравнениями (SEPATH), можно выделить блок чисел (например, оценок параметров для последовательных испытаний) в таблице результатов и построить для них описательные статистики (средние значения, медианы, квартили), гистограммы, вероятностные графики, диаграммы размаха и т.д.

Интерактивный вероятностный калькулятор

И з любой панели инструментов системы STATISTICA доступен удобный интерактивный Калькулятор вероятностных распределений. Он поддерживает множество типов стандартных распределений (бета, Коши, хи-квадрат, экспоненциальное, экстремальное (Гумбеля), F, гамма, Лапласа, логнормальное, логистическое, Парето, Релея, t (Стьюдента), Вейбулла и Z (нормальное)). Графики (плотности вероятности и функции распределения) отображаются в интерактивном режиме, что позволяет наглядно представить себе то или иное распределение, изменяя его с помощью кнопок микропрокрутки (при нажатии левой кнопки мыши изменится последняя, а при нажатии правой – предпоследняя значащая цифра числа).

Имеется возможность строить составные графики распределений в нужном диапазоне. Таким образом, калькулятор дает возможность интерактивно исследовать структуру распределений (например, зависимость вероятности от параметров).

T-критерии (и другие критерии групповых различий)

В этом окне могут быть вычислены T-критерии для зависимых и независимых выборок, а также многомерный критерий T^2 Хотеллинга (относительно сравнений средних значений для одномерных и многомерных данных смотрите также разделы, посвященные модулямANOVA/ANCOVA, и GLM (Общие Линейные модели).

Как и в других модулях системы STATISTICA, здесь в каждом меню результатов доступны функции подробной диагностики и графические инструменты. Так, например, в случае t-критериев для независимых выборок имеется возможность вычислить t-критерий с раздельными оценками дисперсий и критерий Левена однородности дисперсии, построить различные диаграммы размаха, категоризованные гистограммы, вероятностные графики, категоризованные диаграммы рассеяния и т.д. Специализированные критерии групповых различий реализованы в некоторых других модулях (например, Непараметрическая статистика, Анализ выживаемости, Надежность и позиционный анализ).

Таблицы частот, таблицы сопряженности, таблицы флагов и заголовков, анализ многомерных откликов

В системе имеются разнообразные средства для табуляции непрерывных и категориальных переменных, переменных множественного отклика и многомерных дихотомий. Вид таблиц и формат данных регулируется многочисленными функциями. Так, например, в таблицах для переменных множественного отклика или многомерных дихотомий маргинальные частоты и процентные показатели могут вычисляться по отношению к общему числу респондентов либо числу ответов, переменные множественного отклика можно обрабатывать парами, имеются различные варианты обработки пропущенных данных.

Таблицы частот могут быть вычислены для заданных пользователем логических условий выбора наблюдений (условия могут быть любой степени сложности и связывать любые переменные в текущем файле данных), относящих наблюдения к той или иной категории в таблице. Все таблицы можно настроить для вывода результатов в форме конечного отчета (для печати). Например, не имеющую аналогов в других пакетах "многовходовую итоговую таблицу" можно вывести с группировками и иерархическим упорядочением факторов; в ячейках таблицы сопряженности могут выводиться проценты по столбцу, по строке или проценты от общего числа наблюдений в таблице; для описания категорий в таблице можно использовать длинные метки значений; частоты, превышающие заданный пользователем уровень, можно выделить цветом и т. д.

Программа может выводить кумулятивные (суммарные или накопленные) частоты и относительные частоты, логит- и пробит-преобразованные частоты, ожидаемые нормальные частоты (а также значения статистик Колмогорова-Смирнова, Лилиефорса и Шапиро-Уилкса), ожидаемые и остаточные частоты в таблицах сопряженности и др. Среди критериев значимости в таблицах сопряженности реализованы: критерии хи-квадрат Пирсона, максимума правдоподобия и с поправкой Йетса, хи-квадрат МакНемара, точный критерий Фишера (одно- и двухсторонний), Фи, тетрахорическая корреляция; доступны также следующие статистики: тау (a, b ) Кендалла, Гамма, r Спирмена, D Соммера, коэффициенты неопределенности и др.

Графические средства включают простые, категоризованные (множественные) и трехмерные гистограммы, гистограммы кросс-сечений (для любых "срезов" одно-, двух- и многовходовых таблиц) и много других типов графиков, в том числе уникальный в своем роде "частотный график взаимодействий", суммирующий частоты для сложных таблиц сопряженности (подобно диаграмме средних в модели дисперсионного анализа ANOVA). В интерактивном режиме можно просматривать целые каскады графиков (в том числе сложных, например, множественные категоризованные графики и графики взаимодействий). См. также Быстрые основные статистики и блоковые статистики выше, разделы Логлинейный анализ и Анализ соответствий.

Методы множественной регрессии

В модуле Множественная регрессия реализован полный набор методов линейной и фиксированной нелинейной регрессии. Эти методы включают простую, множественную, пошаговую регрессию (с пошаговым/блоковым включением или исключением предикторов), иерархическую, нелинейную (полиномиальную, экспоненциальную, логарифмическую и т.д.) и гребневую (ридж) регрессию, с включением или без включения константы (свободного члена), модели взвешенных наименьших квадратов.

Программа вычисляет полный набор статистик и дополнительных анализов, включая полную таблицу регрессии (со значениями стандартной ошибки для B, Beta и свободного члена, коэффициента детерминации R2 и скорректированного R2 для моделей с константой и без нее и таблицей дисперсионного анализа), матрицы частных и получастных корреляций, корреляции и ковариации коэффициентов регрессии, матрицу выметания (обратную матрицу), статистику Дарбина-Уотсона d, расстояния Махаланобиса и Кука, удаленные остатки, доверительные интервалы для предсказанных значений и многие другие статистики.

Предсказанные значения и остатки

Широкие возможности анализа остатков и выбросов предоставляют многочисленные графики: диаграммы рассеяния, гистограммы, нормальные и полунормальные вероятностные графики, графики с удаленным трендом, графики частных корреляций, различные построчные графики и диаграммы остатков и выбросов и др.

Значения зависимой переменной для отдельных наблюдений можно просмотреть визуально с помощью разведочных пиктографиков и других многомерных графиков, доступных непосредственно из меню таблицы результатов. Остаточные и предсказанные значения можно автоматически добавлять к текущему файлу данных. Процедура прогнозирования позволяет проводить анализ типа "что-если" и интерактивно вычислять предсказанные значения по задаваемым с клавиатуры значениям предикторов.

Внутригрупповые статистики

В системе STATISTICA можно проанализировать чрезвычайно большие планы (более 500 переменных). Кроме того, имеются дополнительные средства (специальный аппарат) для сверхбольших задач регрессии (с тысячами переменных), двуступенчатый метод наименьших квадратов, преобразования Бокса-Кокса и Бокса-Тидвелла.

Система STATISTICA имеет также специальные модули общего нелинейного оценивания (Нелинейное оценивание,Обобщенные Линейные Модели (GLZ), Обобщенные аддитивные модели (GAM), Частные Модели Наименьших Квадратов (PLS), с помощью которых можно оценить практически любую определенную пользователем нелинейную модель и где имеется целый ряд предопределенных моделей, включая логит-, пробит- модели и др. В системеSTATISTICA также имеется дополнительный модуль SEPATH - Моделирование структурными уравнениями, который позволяет анализировать чрезвычайно большие матрицы корреляций, ковариаций и моментов (для моделей со свободным членом).

Подробнее о множественной регрессии

Непараметрические статистики

М одуль Непараметрическая статистика содержит полный набор непараметрических статистик, включая все стандартные тесты и некоторые специальные прикладные статистики, в частности, критерий Вальда-Вольфовица, U тест Манна-Уитни (с точными вероятностями вместо нормальных аппроксимаций для малых выборок), критерии Колмогорова-Смирнова, критерий Вилкоксона парных сравнений, ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса, медианный тест, критерий знаков, ранговый дисперсионный анализ Фридмана, Q- критерий Кохрена, критерий МакНемара, коэффициент конкордации Кендалла, тау (b, c) Кендалла, ранговая корреляция Спирмена R, точный критерий Фишера, критерии хи-квадрат, статистики V-квадрат, Фи, Гамма, d Соммера, коэффициенты сопряженности и другие (специальные непараметрические критерии и статистики входят также в состав некоторых других модулей, см., например, Анализ выживаемости, Анализ процессов STATISTICA и др.)

Все (ранговые) критерии могут работать с совпадающими рангами и вносят поправку на малый объем выборки и совпадающие ранги. Как и во всех других модулях системы STATISTICA, процедуры всех критериев снабжены разнообразными графическими инструментами (здесь доступны различные типы диаграмм рассеяния, специальные диаграммы размаха, линейные графики, гистограммы и много других двух- и трехмерных графиков).

Дисперсионный анализ (ANOVA/MANOVA)

В модуле Дисперсионный анализ реализованы методы общего одномерного и многомерного дисперсионного и ковариационного анализа, которые являются частью Общих Линейных Моделей, где можно обрабатывать планы практически неограниченной сложности. Имеется возможность задавать планы непосредственно определив реальные переменные и уровни факторов, поэтому даже не очень опытные пользователи системы STATISTICAмогут анализировать в этом модуле чрезвычайно сложные планы.

По умолчанию в процедурах модуля используется подход, основанный на модели средних, но пользователь может также вычислить суммы квадратов типа I (последовательные, в порядке по умолчанию или заданном пользователем), типа II или типа III; для неполных планов могут также быть исследованы гипотезы типа IV. Для планов любого типа могут использоваться фиксированные или переменные ковариаты.

Можно анализировать неполные планы (вложенные, на латинских квадратах, на греко-латинских квадратах, планы с единственным наблюдением на ячейку, случайные блочные планы и т.д.); пользователь может задать объединенные члены ошибки дисперсионного анализа. Могут быть построены апостериорные критерии для маргинальных средних или для эффектов взаимодействия (включая межгрупповые факторы, факторы повторных измерений, или и те и другие): критерий наименьшей значимой разности (НЗР), критерий Ньюмена-Кеулса, критерий множественных сравнений Дункана, критерий Шеффе, критерий Тьюки достоверно значимой разности (ДЗР), обобщенный Спьотволлом и Столайном критерий Тьюки для выборок неравного размера.

Для всех основных эффектов, взаимодействий и спланированных сравнений могут быть выведены полные статистики дисперсионного анализа; программа вычисляет также множественные таблицы классификации и SSCP-матрицы. Для всех эффектов могут быть выведены таблицы результатов, в которых отмечены цветом все значимые эффекты; в такой таблице, можно исследовать маргинальные средние или просмотреть мгновенные графики отдельных главных эффектов и взаимодействий, для чего достаточно просто дважды щелкнуть по эффекту. Для любых одно- и многомерных планов может быть проведен анализ контрастов неограниченной сложности.

Пользователь может задавать частные эффекты взаимодействия, простые эффекты, полиномиальные контрасты и экспериментировать с произвольными комбинациями коэффициентов контраста. Имеются средства, упрощающие и ускоряющие задание параметров в сложных анализах: в дополнение к функции Быстрое заполнение, позволяющей автоматизировать ввод коэффициентов контраста, имеется широкий выбор предопределенных контрастов, доступных по одному щелчку мыши (включая полиномиальные, отклонение, разность, Хельмерта, простые и повторные). При анализе неполных планов со случайно распределенными пропущенными ячейками процедура анализа контрастов автоматически отмечает все пустые ячейки и помогает пользователю строить проверяемые гипотезы.

Большую помощь при анализе оказывают богатые графические возможности модуля (автоматическое построение графиков взаимодействий, в том числе заданных пользователем каскадов графиков компонент ("срезов") для многофакторных взаимодействий, внутригрупповых распределений переменных и внутригрупповых корреляций, определенные пользователем диаграммы размаха для медиан, квартилей, средних, стандартных отклонений, стандартных ошибок и т.д. для произвольных сочетаний факторов и многие другие, см. далее). Могут быть исследованы гипотезы параллельности (т.е. отсутствия взаимодействий, включающих ковариаты); могут быть подсчитаны полные результаты одномерной и многомерной регрессии и выведены или нарисованы скорректированные средние.

Характеристики

Список файлов лабораторной работы