Analiza OML jednej zmiennej
Ta zmienna wymaga opcji Statistics Base.
Procedura OML jednej zmiennej umożliwia dokonywanie analizy regresji oraz analizy wariancji dla jednej zmiennej zależnej względem dowolnej liczby czynników i/lub zmiennych. Czynniki dzielą populacje na grupy. Przy użyciu tej procedury ogólnego modelu liniowego można sprawdzić hipotezę zerową dotyczącą wpływu innych zmiennych na średnie grupowe pojedynczej zmiennej zależnej. Sprawdzać można interakcje zachodzące między poszczególnymi czynnikami, jak również wpływy poszczególnych czynników, z których niektóre mogą być losowe. Ponadto uwzględnić można wpływ współzmiennych oraz ich interakcje z czynnikami. Dla potrzeb analizy regresji zmienne niezależne (predyktory) mogą być określone jako współzmienne.
Testować można zarówno modele zrównoważone, jak i niezrównoważone. Plan jest zrównoważony, gdy każda komórka modelu zawiera tę samą liczbę obserwacji. Analiza OML jednej zmiennej umożliwia nie tylko testowanie hipotez, lecz również uzyskiwanie oszacowań parametrów.
Do testowania hipotez wykorzystuje się kontrasty a priori. Ponadto, po ustaleniu całkowitej istotności testu F, przeprowadzać można testy post hoc w celu obliczenia różnic między średnimi. Szacowane średnie brzegowe są przybliżeniami przewidywanych wartości średnich dla poszczególnych komórek modelu. Niektóre zależności można w prosty sposób przedstawić przy użyciu wykresów profili (wykresów interakcji) tych średnich.
Reszty, wartości przewidywane, Odległość Cooka i wartości wpływu można zapisać jako nowe zmienne w pliku danych dla celów sprawdzenia założeń.
W polu WNK Waga można określić zmienną używaną w celu nadania obserwacjom różnych wag podczas analizy metodą ważonych najmniejszych kwadratów (WNK), co kompensuje różne poziomy dokładności pomiarów.
Przykład. Zebrane zostały dane dotyczące poszczególnych uczestników biegów maratońskich odbywających się w Chicago w okresie kilku lat. Zmienną zależną jest czas ukończenia biegu. Czynnikami są: pogoda (zimno, komfortowo, gorąco), liczba miesięcy przygotowań, liczba uprzednio ukończonych maratonów oraz płeć. Współzmienną jest wiek. Zauważyć można, że znaczny wpływ na zmienną zależną ma płeć oraz interakcja płci i pogody.
. Poszczególne hipotezy sprawdzać można przy użyciu sum kwadratów typu I, typu II, typu III i typu IV. Typem domyślnym jest typ III.
Statystyki. Testy post hoc rozstępów i porównania wielokrotne: najmniejsza istotna różnica, testy Bonferroniego, Sidaka, Scheffé, 'a, test wielokrotnego F Ryana-Einota-Gabriela-Welscha, test wielozakresowy Ryana-Einota-Gabriela-Welscha, test Studenta-Newmana-Keulsa, test uczciwie istotnej różnicy Tukeya, test b Tukeya, test Duncana, test GT2 Hochberga, test Gabriela, test t Wallera-Duncana, test Dunnetta (jedno- i dwustronny), test T2 Tamhane'a, test T3 Dunnetta, test Gamesa-Howella i test C Dunnetta. Statystyki opisowe: obserwowane średnie, standardowe odchylenia i liczebności dla wszystkich zmiennych zależnych we wszystkich komórkach. Testy Levene'a jednorodności wariancji.
Wykresy. Wykresy rozrzut–poziom, reszt i profili (interakcja).
Wymagania dotyczące danych dla OML jednej zmiennej
Dane. Zmienna zależna jest ilościowa. Czynniki są typu jakościowego. Mogą mieć wartości liczbowe lub łańcuchowe składające się z nie więcej niż ośmiu znaków. Współzmienne są zmiennymi ilościowymi powiązanymi ze zmienną zależną.
Założenia. Dane są próbą losową populacji normalnej; w populacji wszystkie wariancje komórek są takie same. Analiza wariancji jest odporna na odstępstwa od rozkładu normalnego, ale dane powinny być symetryczne. Do sprawdzenia założeń wykorzystać można jednorodność testów wariancji oraz wykresy rozrzut–poziom. Można również analizować reszty i wykresy reszt.
Otrzymywanie tabel OML jednej zmiennej
Ta zmienna wymaga opcji Statistics Base.
- Z menu wybierz:
- Wybierz zmienną zależną.
- Odpowiednio do swoich danych wybierz zmienne, które mają być Czynnikami stałymi, Czynnikami losowymi oraz Współzmiennymi.
- Opcjonalnie można użyć pola WNK Waga w celu określenia zmiennej ważącej do ważonej analizy najmniejszych kwadratów. Jeśli wartość zmiennej ważącej wynosi zero, jest ujemna lub jest brakującą wartością to dana obserwacja zostaje wyłączona z analizy. Zmienna, która już została włączona do modelu nie może być użyta jako zmienna ważąca.
Ta procedura służy do wkleiania składni komendy UNIANOVA .