SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 19
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Podstawy statystyki dla
    psychologów
  Jednoczynnikowa ANOVA
         Zajęcia 13.
        Karol Wolski
ANOVA – po co nam to?
• Czasami chcemy porównać więcej niż jedna grupę, np.
  siedem grup poddanych różnemu leczeniu. Co możemy
  zrobić?
• Pierwsza myśl, zrobić test t i porównać wszystkie 21
  możliwych par
• Dlaczego nie? Zauważmy, że gdy obierzemy tę strategię, to
  błędy I rodzaju dla wszystkich analiz sumują nam się, a
  prawdopodobieństwo odrzucenia prawdziwej hipotezy
  zerowej rośnie do ok. 0,66
   – ������ = 1 − (0,95)21
• I jeszcze jedno nawet jeśli wykonamy wszystkie 21
  porównań to i tak nie mamy obrazu całości, mamy jego 21
  części
ANOVA – wprowadzenie
• Jednoczynnikowa ANOVA pozwala na
  porównywanie dwóch lub więcej grup
  jednocześnie.
• Jest blisko spokrewniona z testem t. W
  przypadku porównania dwóch grup obie
  techniki dają tożsame oszacowania. Test t
  można więc potraktować jako specyficzny
  przykład ANOVY
ANOVA – wprowadzenie
• Pomimo tego, że mówimy o analizie wariancji
  technika ta posłuży nam do testowania różnic
  pomiędzy średnimi
• Stąd H0 : ������������ = ������������ = ������������ = ⋯ = ������������
  – Gdzie k oznacza liczbę warunków
    eksperymentalnych/grup
  – Oczywiście hipoteza alternatywna zakłada, że mamy
    przynajmniej jedną różnicę, niezależnie pomiędzy,
    który dwie średnimi
  – Może ona być jedna, a może być ich kilka
  – Nie ma sensu mówić o hipotezie kierunkowej jeśli k>2
ANOVA – wprowadzenie
• Całkowite zróżnicowanie między wszystkimi
  wynikami podzielić możemy na:
  – Zróżnicowanie wewnątrzgrupowe (inherentne) – jest
    ono niezależne od warunku eksperymentalnego,
    wynika np. z losowej zmienności próby – inaczej
    nazywane błędem
  – Zróżnicowanie międzygrupowe – zróżnicowanie
    średnich dla różnych warunków eksperymentalnych
    będące efektem zróżnicowania inherentnego oraz
    manipulacji eksperymentalnej
ANOVA – wprowadzenie
• Logika ANOVA
  – W skrócie ANOVA polega na dokonaniu dwóch
    niezależnych oszacowań wariancji populacyjnej
    oraz porównaniu ich ze sobą
  – Pierwsze oszacowanie (wewnątrzgrupowe)
    oszacowanie tzw. wariancji błędu dokonywane jest
    na podstawie oszacowań wariancji w
    poszczególnych grupach oraz wyciągnięciu z nich
              ������ 2
    średniej
             ������
  – Drugie (międzygrupowe)
ANOVA – podział sum kwadratów
• Każdy pojedynczy wynik jak otrzymaliśmy
  możemy zapisać jako:
  – X=średnia generalna + efekt oddziaływań +
    zróżnicowanie inherentne
  – Gdzie: średnia generalna to średnia ze wszystkich
    wyników, oznaczać ją będziemy: ������
  – Czyli: ������ = ������ + ������ − ������ + ������ − ������
     • ������ oznacza średnią z grupy, z której pochodzi dany X
ANOVA – podział sum kwadratów
• Idąc dalej każdy wynik możemy zapisać jako jego
  odchylenie od średniej generalnej:
                     ������ − ������ = ������ − ������ + ������ − ������
• To daje nam już możliwość obliczenia sumy kwadratów
  odchyleń od średniej generalnej oraz dla zróżnicowania
  wew. i międzygrupowego
   – ������������������������ł. = ������������������������������������������������������ (������ − ������)2
   – ������������������������������. = ������������������������������������������������������ (������ − ������)2
                          ������
   – ������������ ������������������������������. =   ������������ (������������   − ������)2
        • Gdzie k – liczba grup, ������������ - liczba wyników i-tej grupie, a ������������ - średnia
          i-tej grupy
ANOVA – podział sum kwadratów
• Zatem:
  – ������������������������ł������. = ������������������������������������������. + ������������������������������.
  – Ponieważ: ������ − ������ = ������ − ������ + ������ − ������
ANOVA – stopnie swobody
– ������������������������ł. = ������������������ł − 1
– ������������������������������. = ������������������ł − ������
– ������������������������������������������. = ������ − 1
– ������������������������ł. = ������������������������������������������. + ������������������������������.
ANOVA – oszacowanie wariancji
• Ogólnie wariancję oszacować możemy według
          2   ������������
  wzoru ������ =
                       ������������
• Mamy więc:
      2          ������������������������������. ������������������������������������������������������������������ 2
•   ������������������������. =                                    ������
                                                    - oszacowanie
                 ������������������������������.
  wariacji wewnątrzgrupowej (błędu)
    2
• ������������������������������������. =
  ������������������������������������������. ������������������������������������������������������������������ 2
                                        ������ + ������������������������������ ������������������������������������ł������������������ń –
  ������������������������������������������.
  oszacowanie wariacji międzygrupowej
ANOVA – stosunek F
• Hipoteza zerowa jest utrzymywana jeśli
  stosunek tych dwóch wariancji jest równy (w
  granicach błędu losowego)
           2
         ������������������������������������.       ������������������.������������ℎ������������������������������������������+������������������������������
• ������ =      2            =
          ������������������������.               ������������������.������������ℎ������������������������������������������
• Jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa to F=1
• Jeśli nie, to stosunek F powinien być większy
  – Skąd wiadomo o ile większy? Odnosimy to do
    rozkładu F (tak jak wcześniej do rozkładu t)
Rozkład F dla różnych df
• Tablica:
  http://pl.wikisource.org/wiki/Tablica_rozk%C5
  %82adu_F_Snedecora




       Wikipedia
Rozkład F dla różnych df
• Rozkład jest zawsze prawoskośny, stąd cały
  obszar odrzucenia znajduje się po jednej
  stronie rozkładu
• Wartość F nie może być mniejsza od zera
  (oszacowania wariancji nie mogą być bowiem
  mniejsze nić zero, w końcu są kwadratami SS)
• Jeśli F<1 to zapewne mamy do czynienia z
  jakimś błędem próby
Założenia ANOVA
•   Rozkład normalny w populacjach
•   Homogeniczność wariancji
•   Dobór do każdej z prób jest niezależny
•   Próby wybierane losowo zgodnie ze
    schematem losowania zwrotnego.
ANOVA – wielkość efektu
• Miara ta należy do rodziny r (nazywamy ją eta
  kwadrat):
               ������������������������������������������.
  –   η2   =
                 ������������������������ł.
Co dalej?
• ANOVA odpowiada nam na pytanie, czy gdzieś
  jest różnica, pytanie co różni się od czego?
• Mamy do wyboru dwie opcje dalszej analizy
  – Porównania post hoc – nie wymagają one
    wcześniejszych założeń
  – Porównania zaplanowane
Porównania post hov
• Aby użyć, któregoś z testów pozwalającego
  dokonać porównań post hoc, musimy najpierw
  otrzymać istotny stosunek F
• Jednym z takich testów jest test HSD Tukeya
• W przypadków tych testów, nie narażamy się na
  sumowanie się błędów I rodzaju, dlaczego?
  – Ponieważ nie używamy tutaj rozkładu, średnie istotne
    stat. to po prostu takie średnie, które będą się różnić o
    daną wartość
  – Różnice te jednak muszą być większe niż te wymagane
    przez test t, aby nie narażać nas na błąd I rodzaju
Porównania zaplanowane
• Planujemy wcześniej co będziemy
  porównywać, nie zawsze interesują nas
  wszystkie porównania
• Nie jest wymagana istotność F
• Aby je wykonać stosujemy test t dla prób
  niezależnych, jednak jako błąd przyjmujemy
            2
  wartość ������������������������. co daje nam dokładniejsze
  oszacowanie, a nie obliczamy go tylko na
  podstawie porównywanych grup

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Statystyka Zajęcia 1
Statystyka Zajęcia 1Statystyka Zajęcia 1
Statystyka Zajęcia 1
Karol Wolski
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVAPodstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
Karol Wolski
 
Psychometria rzetelność testów psychologicznych
Psychometria   rzetelność testów psychologicznychPsychometria   rzetelność testów psychologicznych
Psychometria rzetelność testów psychologicznych
Karol Wolski
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
Karol Wolski
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
Karol Wolski
 
Psychometria trafność
Psychometria   trafnośćPsychometria   trafność
Psychometria trafność
Karol Wolski
 
Diapositivas estadistica
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadistica
lissethperez
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
Karol Wolski
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
Karol Wolski
 

Was ist angesagt? (20)

Statystyka Zajęcia 1
Statystyka Zajęcia 1Statystyka Zajęcia 1
Statystyka Zajęcia 1
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVAPodstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 -ANOVA
 
Psychometria rzetelność testów psychologicznych
Psychometria   rzetelność testów psychologicznychPsychometria   rzetelność testów psychologicznych
Psychometria rzetelność testów psychologicznych
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 5 - kontrola zmiennych zakłócają...
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 7 - Pomiar w psychologii, klasyc...
 
Psychometria trafność
Psychometria   trafnośćPsychometria   trafność
Psychometria trafność
 
Diapositivas estadistica
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadistica
 
Anova spss
Anova spssAnova spss
Anova spss
 
Wielkość próby – podstawowe zagadnienia
Wielkość próby – podstawowe zagadnieniaWielkość próby – podstawowe zagadnienia
Wielkość próby – podstawowe zagadnienia
 
Amostragem mauro grisi21092016
Amostragem mauro grisi21092016Amostragem mauro grisi21092016
Amostragem mauro grisi21092016
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 6 - Dobór próby, trafność wewnęt...
 
Muestreo Estratificado.
Muestreo Estratificado.Muestreo Estratificado.
Muestreo Estratificado.
 
Estimacion puntual
Estimacion puntualEstimacion puntual
Estimacion puntual
 
рядки в C ++
рядки в C ++рядки в C ++
рядки в C ++
 
Distribuciones muestrales diapositivas
Distribuciones muestrales diapositivasDistribuciones muestrales diapositivas
Distribuciones muestrales diapositivas
 
Probability
ProbabilityProbability
Probability
 
Dobór próby i schematy doboru próby - schematy losowe - indywidualny, systema...
Dobór próby i schematy doboru próby - schematy losowe - indywidualny, systema...Dobór próby i schematy doboru próby - schematy losowe - indywidualny, systema...
Dobór próby i schematy doboru próby - schematy losowe - indywidualny, systema...
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...
 
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 2 - operacjonalizacja zmiennych,...
 
Correlação
CorrelaçãoCorrelação
Correlação
 

Andere mochten auch

Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
Karol Wolski
 
E learning - uczenie sie
E learning - uczenie sieE learning - uczenie sie
E learning - uczenie sie
Karol Wolski
 
Użyteczność stron www – wprowadzenie
Użyteczność stron www – wprowadzenieUżyteczność stron www – wprowadzenie
Użyteczność stron www – wprowadzenie
Karol Wolski
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnychPodstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
Karol Wolski
 
E learning – podstawowe pojęcia
E learning – podstawowe pojęciaE learning – podstawowe pojęcia
E learning – podstawowe pojęcia
Karol Wolski
 
E learning – motywacja do uczenia się
E learning – motywacja do uczenia sięE learning – motywacja do uczenia się
E learning – motywacja do uczenia się
Karol Wolski
 
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
Karol Wolski
 
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICAAnaliza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
Karol Wolski
 
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwoPodstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
Karol Wolski
 

Andere mochten auch (12)

Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...
 
E learning - uczenie sie
E learning - uczenie sieE learning - uczenie sie
E learning - uczenie sie
 
Użyteczność stron www – wprowadzenie
Użyteczność stron www – wprowadzenieUżyteczność stron www – wprowadzenie
Użyteczność stron www – wprowadzenie
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnychPodstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 12 - test t dla prób zależnych
 
E learning – podstawowe pojęcia
E learning – podstawowe pojęciaE learning – podstawowe pojęcia
E learning – podstawowe pojęcia
 
Użyteczność stron www
Użyteczność stron wwwUżyteczność stron www
Użyteczność stron www
 
E learning – motywacja do uczenia się
E learning – motywacja do uczenia sięE learning – motywacja do uczenia się
E learning – motywacja do uczenia się
 
Evidence based sales management
Evidence based sales managementEvidence based sales management
Evidence based sales management
 
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...
 
Metodologia badań
Metodologia badańMetodologia badań
Metodologia badań
 
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICAAnaliza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
Analiza regresji - interpretacja wydruku z programu STATISTICA
 
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwoPodstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
Podstawy statystyki dla psychologów - Zajęcia 9 - prawdopodobieństwo
 

Mehr von Karol Wolski (8)

Dane w hr - co warto wiedzieć aby zbierać je właściwie
Dane w hr - co warto wiedzieć aby zbierać je właściwieDane w hr - co warto wiedzieć aby zbierać je właściwie
Dane w hr - co warto wiedzieć aby zbierać je właściwie
 
Case study wynagrodzenia Polaków
Case study wynagrodzenia PolakówCase study wynagrodzenia Polaków
Case study wynagrodzenia Polaków
 
Ćwiczenia - analiza regresji
Ćwiczenia - analiza regresjiĆwiczenia - analiza regresji
Ćwiczenia - analiza regresji
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 8 - model regresji jedno-wieloz...
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 8 - model regresji jedno-wieloz...Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 8 - model regresji jedno-wieloz...
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 8 - model regresji jedno-wieloz...
 
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 8. - feedback
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 8. - feedbackInterpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 8. - feedback
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 8. - feedback
 
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 7 - interpretacja korelacji i r...
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 7 - interpretacja korelacji i r...Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 7 - interpretacja korelacji i r...
Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 7 - interpretacja korelacji i r...
 
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 6 - Attitudes
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 6 - AttitudesInterpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 6 - Attitudes
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 6 - Attitudes
 
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Decision making ...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Decision making ...Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Decision making ...
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Decision making ...
 

Podstawy statystyki dla psychologów - zajęcia 13 - wprowadzenie do ANOVA

  • 1. Podstawy statystyki dla psychologów Jednoczynnikowa ANOVA Zajęcia 13. Karol Wolski
  • 2. ANOVA – po co nam to? • Czasami chcemy porównać więcej niż jedna grupę, np. siedem grup poddanych różnemu leczeniu. Co możemy zrobić? • Pierwsza myśl, zrobić test t i porównać wszystkie 21 możliwych par • Dlaczego nie? Zauważmy, że gdy obierzemy tę strategię, to błędy I rodzaju dla wszystkich analiz sumują nam się, a prawdopodobieństwo odrzucenia prawdziwej hipotezy zerowej rośnie do ok. 0,66 – ������ = 1 − (0,95)21 • I jeszcze jedno nawet jeśli wykonamy wszystkie 21 porównań to i tak nie mamy obrazu całości, mamy jego 21 części
  • 3. ANOVA – wprowadzenie • Jednoczynnikowa ANOVA pozwala na porównywanie dwóch lub więcej grup jednocześnie. • Jest blisko spokrewniona z testem t. W przypadku porównania dwóch grup obie techniki dają tożsame oszacowania. Test t można więc potraktować jako specyficzny przykład ANOVY
  • 4. ANOVA – wprowadzenie • Pomimo tego, że mówimy o analizie wariancji technika ta posłuży nam do testowania różnic pomiędzy średnimi • Stąd H0 : ������������ = ������������ = ������������ = ⋯ = ������������ – Gdzie k oznacza liczbę warunków eksperymentalnych/grup – Oczywiście hipoteza alternatywna zakłada, że mamy przynajmniej jedną różnicę, niezależnie pomiędzy, który dwie średnimi – Może ona być jedna, a może być ich kilka – Nie ma sensu mówić o hipotezie kierunkowej jeśli k>2
  • 5. ANOVA – wprowadzenie • Całkowite zróżnicowanie między wszystkimi wynikami podzielić możemy na: – Zróżnicowanie wewnątrzgrupowe (inherentne) – jest ono niezależne od warunku eksperymentalnego, wynika np. z losowej zmienności próby – inaczej nazywane błędem – Zróżnicowanie międzygrupowe – zróżnicowanie średnich dla różnych warunków eksperymentalnych będące efektem zróżnicowania inherentnego oraz manipulacji eksperymentalnej
  • 6. ANOVA – wprowadzenie • Logika ANOVA – W skrócie ANOVA polega na dokonaniu dwóch niezależnych oszacowań wariancji populacyjnej oraz porównaniu ich ze sobą – Pierwsze oszacowanie (wewnątrzgrupowe) oszacowanie tzw. wariancji błędu dokonywane jest na podstawie oszacowań wariancji w poszczególnych grupach oraz wyciągnięciu z nich ������ 2 średniej ������ – Drugie (międzygrupowe)
  • 7. ANOVA – podział sum kwadratów • Każdy pojedynczy wynik jak otrzymaliśmy możemy zapisać jako: – X=średnia generalna + efekt oddziaływań + zróżnicowanie inherentne – Gdzie: średnia generalna to średnia ze wszystkich wyników, oznaczać ją będziemy: ������ – Czyli: ������ = ������ + ������ − ������ + ������ − ������ • ������ oznacza średnią z grupy, z której pochodzi dany X
  • 8. ANOVA – podział sum kwadratów • Idąc dalej każdy wynik możemy zapisać jako jego odchylenie od średniej generalnej: ������ − ������ = ������ − ������ + ������ − ������ • To daje nam już możliwość obliczenia sumy kwadratów odchyleń od średniej generalnej oraz dla zróżnicowania wew. i międzygrupowego – ������������������������ł. = ������������������������������������������������������ (������ − ������)2 – ������������������������������. = ������������������������������������������������������ (������ − ������)2 ������ – ������������ ������������������������������. = ������������ (������������ − ������)2 • Gdzie k – liczba grup, ������������ - liczba wyników i-tej grupie, a ������������ - średnia i-tej grupy
  • 9. ANOVA – podział sum kwadratów • Zatem: – ������������������������ł������. = ������������������������������������������. + ������������������������������. – Ponieważ: ������ − ������ = ������ − ������ + ������ − ������
  • 10. ANOVA – stopnie swobody – ������������������������ł. = ������������������ł − 1 – ������������������������������. = ������������������ł − ������ – ������������������������������������������. = ������ − 1 – ������������������������ł. = ������������������������������������������. + ������������������������������.
  • 11. ANOVA – oszacowanie wariancji • Ogólnie wariancję oszacować możemy według 2 ������������ wzoru ������ = ������������ • Mamy więc: 2 ������������������������������. ������������������������������������������������������������������ 2 • ������������������������. = ������ - oszacowanie ������������������������������. wariacji wewnątrzgrupowej (błędu) 2 • ������������������������������������. = ������������������������������������������. ������������������������������������������������������������������ 2 ������ + ������������������������������ ������������������������������������ł������������������ń – ������������������������������������������. oszacowanie wariacji międzygrupowej
  • 12. ANOVA – stosunek F • Hipoteza zerowa jest utrzymywana jeśli stosunek tych dwóch wariancji jest równy (w granicach błędu losowego) 2 ������������������������������������. ������������������.������������ℎ������������������������������������������+������������������������������ • ������ = 2 = ������������������������. ������������������.������������ℎ������������������������������������������ • Jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa to F=1 • Jeśli nie, to stosunek F powinien być większy – Skąd wiadomo o ile większy? Odnosimy to do rozkładu F (tak jak wcześniej do rozkładu t)
  • 13. Rozkład F dla różnych df • Tablica: http://pl.wikisource.org/wiki/Tablica_rozk%C5 %82adu_F_Snedecora Wikipedia
  • 14. Rozkład F dla różnych df • Rozkład jest zawsze prawoskośny, stąd cały obszar odrzucenia znajduje się po jednej stronie rozkładu • Wartość F nie może być mniejsza od zera (oszacowania wariancji nie mogą być bowiem mniejsze nić zero, w końcu są kwadratami SS) • Jeśli F<1 to zapewne mamy do czynienia z jakimś błędem próby
  • 15. Założenia ANOVA • Rozkład normalny w populacjach • Homogeniczność wariancji • Dobór do każdej z prób jest niezależny • Próby wybierane losowo zgodnie ze schematem losowania zwrotnego.
  • 16. ANOVA – wielkość efektu • Miara ta należy do rodziny r (nazywamy ją eta kwadrat): ������������������������������������������. – η2 = ������������������������ł.
  • 17. Co dalej? • ANOVA odpowiada nam na pytanie, czy gdzieś jest różnica, pytanie co różni się od czego? • Mamy do wyboru dwie opcje dalszej analizy – Porównania post hoc – nie wymagają one wcześniejszych założeń – Porównania zaplanowane
  • 18. Porównania post hov • Aby użyć, któregoś z testów pozwalającego dokonać porównań post hoc, musimy najpierw otrzymać istotny stosunek F • Jednym z takich testów jest test HSD Tukeya • W przypadków tych testów, nie narażamy się na sumowanie się błędów I rodzaju, dlaczego? – Ponieważ nie używamy tutaj rozkładu, średnie istotne stat. to po prostu takie średnie, które będą się różnić o daną wartość – Różnice te jednak muszą być większe niż te wymagane przez test t, aby nie narażać nas na błąd I rodzaju
  • 19. Porównania zaplanowane • Planujemy wcześniej co będziemy porównywać, nie zawsze interesują nas wszystkie porównania • Nie jest wymagana istotność F • Aby je wykonać stosujemy test t dla prób niezależnych, jednak jako błąd przyjmujemy 2 wartość ������������������������. co daje nam dokładniejsze oszacowanie, a nie obliczamy go tylko na podstawie porównywanych grup