Учись работать с SPSS!быстрая и профессиональная обработка данных
психологических исследований
Типичные задачи
Легко решаемые
с помощью программы SPSS.
SPSS для профи
Специальные возможности
программы SPSS.
Вопросы и ответы
Часто задаваемые
вопросы по использованию
программы.
  добавить в избранное :: ссылки ::
Изготовление алюминиевые рамки клик. | Смотрите описание aquastream у нас на сайте.
     :: Сравнение средних

Главная страничка
Учебники по SPSS
Сравнение средних <<

 

Сравнение более чем двух зависимых выборок

На основе данных по гипертонии исследуем, значимо ли изменяется содержание холестерина в течение четырёх промежутков времени .

Для достижения этой цели подходит однофакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями. Пользователи SPSS, работавшие с этим пакетом на больших компьютерах, знают, что выполнить эту весьма распространенную операцию можно было только с помощью процедуры MANOVA (многомерный дисперсионный анализ). Ясно, что эта процедура предназначена для разнообразных методов многомерного анализа, но может быть использована при одномерном дисперсионном анализе с повторными измерениями.

Начиная с версии 7 SPSS процедура MANOVA была заменена процедурой GLM (General Linear Model). Однако и в текущей версии процедура MANOVA по прежнему остается доступной при использовании программного синтаксиса.

Разнообразные возможности анализа, предоставляемые этими процедурами (GLM и MANOVA), обеспечиваются ценой уже практически необозримого количества команд, спецификаций, параметров и ключевых слов. Даже при решении такой простой задачи, как рассматриваемая, надо уметь ориентироваться в этом многообразии. Несколько подробнее процедура GLM рассматривается в главе 17; однако в рамках этой книги невозможно охватить всю широту диапазона возможностей, предоставляемых этой процедурой.  Теперь перейдем к решению нашей задачи при помощи однофакторного дисперсионного анализа с повторными измерениями.

  •  Загрузите файл данных.

  • Выберите в меню команды Analyze (Анализ) General Linear Model (Общая линейная модель) Repeated Measures... (Повторные измерения)

Откроется диалоговое окно Repeated Measures Define Factors) (Определить фактор(ы) для повторных измерений).

В данном примере мы подвергнем анализу четыре переменных: cho10, cho11, cho16 и chol12; следовательно, фактор повторных измерений будет задаваться четырьмя уровнями (слоями).

  •  Введите число 4 в поле Number of Levels (Количество уровней). По умолчанию принимается имя фактора faktorl; при желании можно задать для него любое другое i имя (например, "время").

  •  Щелкните на кнопке Add. Других факторов повторных измерений у нас нет, поэтому можно сразу закрыть этот диалог кнопкой Define (Определить). Появится диалоговое окно Repeated Measures (Повторные измерения) (см. рис. 13.7).

  •  Перенесите переменные cho10, choll, cho16 и chol12 в список Within-Subject Variables (Переменные внутри субъекта); далее кнопками, которые находятся внизу диалогового окна, можно установить дополнительные параметры но мы не будем их рассматривать.

  •  Запустите вычисления, щелкнув на ОК.

Диалоговое окно Repeated Measures Define Factor(s)

Диалоговое окно Repeated Measures

  •  Проанализируйте результаты, появившиеся в окне просмотра.

Вы убедитесь, что для неподготовленного пользователя толкование полученных результатов расчёта может составить большие трудности. Подробнее о них мы поговорим в главе 17. Теперь же мы ограничимся указанием, что результаты обычного дисперсионного анализа содержатся в строке "Sphericity assumed" (Предположение о сферичности) таблицы вывода, приведенной ниже:

Tests of Within-Subjects Effects (Тест эффектов внутри субъекта)

Measure: MEASURE_1

Source (Источник)

Type III Sum of Squares (Сумма квадратов типа III)

df

Mean Square (Среднее квадратов)

F

Sig. (Значи-мость)

FACTOR1

Sphericity Assumed (Прини- мается гипотеза о сферич- ности)

3381,822

3

1127,274

2,653

,048

Greenhouse- Geisser

3381,822

2,509

1347,779

2,653

,058

Huynh-Feldt

3381 ,822

2,549

1326,675

2,653

,058

Lower Bound

3381,822

1,000

3381,822

2,653

,105

Error (FACTOR1)

Sphericity Assumed (Прини- мается гипотеза о сферич- ности)

220504,678

519

424,865

Greenhouse- Geisser

220504,678

434,088

507,972

Huynh-Feldt

220504,678

440,994

500,018

Lower Bound

220504,678

173,000

1274,594

Вероятность ошибки р составляет 0,048, что указывает на значимое различие между отдельными моментами времени. К сожалению, даже в 10-й версии SPSS отсутствует возможность провести апостериорный тест для повторных измерений, чтобы выяснить, какие именно промежутки времени значимо отличаются друг от друга. В случае, если выявлены значимые отличия, как в рассмотренном примере, пользователю не остается ничего другого, кроме выполнения парного t-теста.

назад :: оглавление :: дальше


 
© 2005 learnSPSS.ru. Все права защищены.