Základy biostatistiky LS 2005/2006
8. cvičení: analýza rozptylu
data: anova.S0, popis v souboru anova.TXT
opakování příkladu z přednášky o
koncentracích mědi na řece (příklad 1)
- Analysis | ANOVA | One-Way ANOVA
- Response Variable(s): lnCu
- Factor Variables: místo
- Reports:
- Variable Names: Labels
- Assumptions Report, ANOVA Report, Means
Report, Means Plot,
Box Plot, Tukey-Kramer Test
- interpretovat výsledky (vynech Effect, Power)
samostatně úlohy ze souboru
anova.txt
- číslo 2) o IQ,
- případně 3) (vadí, že od každé
naměřené hodnoty byla
odečtena hodnota 100?),
- 4)
rozhodněte o tom, zda se svým
věkem
liší skupiny matek podle nejvyššího dosaženého vzdělání (příklad 13)
- Variables
- Response Variable(s):
vek, Factor Variable:
vzdelani
- Reports:
přidat
Kruskal-Wallis Report
- interpretovat
výsledek,
zejména vysvětlit, proč je nevhodné použít klasickou analýzu rozptylu
(Tukeyův test je již nepoužitelný, normalita je pochybná)
náhodné bloky (smíšený
model
analýzy rozptylu)
- Analysis | ANOVA | Analysis of Variance
(POZOR,
tato procedura je vhodná jen pro
vyvážený model, jinak počítá přibližný
test!) - Factors 1-4
- Response
Variable(s): pri
- Factor 1 Variable (A):
vrh, Random
- Factor 2 Variable (B): dieta, Fixed
- Reports:
- Variable Names: Labels
- EMS Report, ANOVA Report,
Friedman Report, Means
Plotr
- interpretovat
výsledek
(čtení EMS - které průměrné čtverce se porovnávají, trochu vysvětlit
Friedmanův test
- porovnejte s výsledkem, který dá nastavení
proměnné vrh jako
pevného efektu
data brusle.S0, liší
se mezi sebou 6 krasobruslařů, když je hodnotí 9 rozhodčích?
- Factors 1-4
- Responce Variable(s): body
- Factor 1 Variable (A): rozhodci,
Random
- Factor 2 Variable (B):
zavodnik, Fixed
Ve výstupu
Friedmanova testu je Kendallův
koeficient konkordance,
pro doplnění:
- ukazuje, nakolik se chovají bloky (rozhodčí) stejně
- čím rozhodují podobněji, tím podobnější jsou permutace pořadí v
blocích (řádcích)
- při ideální shodě bude v každém bloku (řádku) stejná permuace, to
dá maximální možnou variabilitu součtů po sloupcích, je tedy statistika
Q Friedmanova testu maximální
- maximální možná hodnota Qmax je rovna k(r-1) (tj. počet
bloků * počet ošetření zmenšený o 1)
- Kendallův koeficient konkordance W je roven podílu Q/Qmax
- lze dokázat, že W monotonně souvisí s průměrem r(r-1)/2
Spearmanových
korelačních koeficientů:
W = (R(k-1)+1)/k, kde k
je počet bloků a R je onen průměr
060210-KZv.