Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
В рамках однофакторного дисперсионного анализа предусмотрена процедура One–Way ANOVA, которая заключается в анализе влияния одного качественного фактора на количественную переменную.
Требуется указать список количественных переменных и фактор, от которого они зависят.
Имеем задачу однофакторного дисперсионного анализа с наблюдениями на трех уровнях.
Качественным показателем, влияющим на количественную переменную (прибыль по филиалам), является номер филиала предприятия.
Выполним следующие действия.
· Создадим и загрузим файл данных (рис. 2.5.1).
Рис. 2.5.1. Фрагмент файла данных
· Выберем в меню команды Analyze (Анализ) Compare Means (Сравнение средних) One–Way ANOVA (Однофакторный дисперсионный анализ). Появится диалоговое окно односторонний ANOVA (рис. 2.5.2).
· Перенесем переменную Прибыль в список зависимых переменных, a переменную Филиал – в поле «Фактор».
· Зададим вывод описательной статистики, для этого щелкнем на кнопке «Параметры» и в открывшемся окне (рис. 2.5.3) установим флажок «Описательный».
Рис. 2.5.2. Диалоговое окно «Однофакторный дисперсионный анализ»
Рис. 2.5.3. Диалоговое окно
«Однофакторный дисперсионный анализ: Опции»
Запустим тест, щелкнув на ОК.
Получим следующие результаты.
N | Mean | Std. deviation | Std. Error | 95% Confidence interval for Mean | Minimum | Maximum | ||
Lower Bound | Upper Bound | |||||||
1,00 | 34,1889 | 3,81426 | 1,27142 | 31,2570 | 37,1208 | 30,70 | 43,50 | |
2,00 | 42,4556 | 4,67817 | 1,55939 | 38,8596 | 46,0515 | 31,40 | 48,70 | |
3,00 | 40,2000 | 3,48220 | 1,23114 | 37,2888 | 43,1112 | 32,80 | 45,30 | |
Total | 38,9000 | 5,30434 | 1,04027 | 36,7575 | 41,0425 | 30,70 | 48,70 |
ANOVA
Прибыль
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig | |
Between Groups | 327,049 | 163,524 | 9,993 | ,001 | |
Within Groups | 376,351 | 16,363 | |||
Total | 703,400 |
Рис. 2.5.4. Результат выполнения процедуры
Таким образом, имеем следующие характеристики:
·
· Средние значения переменной на i –м уровне . .
· Среднее значение переменной по всем значениям
· Сумму квадратов отклонений всех наблюдений от общего среднего .
· Сумму квадратов отклонений средних групповых значений
· Остаточную сумму квадратов отклонений
.
Отметим справедливость соотношения
Нулевая гипотеза принимается при.
Проверим гипотезу для уровня 0,05: ; .
Имеем, что , нулевую гипотезу отвергаем и делаем вывод, что работа в каждом из филиалов влияет на месячную прибыль предприятия.
Наглядным представлением результатов являются графики средних значений и их доверительных интервалов (простая диаграмма величины ошибки) (рис.2.5.7).
Построим подобный график, для этого выполним следующие действия:
· Выберем команду «Визуализация/Колонка ошибок» и в открывшемся окне (рис. 2.5.5) выберем вариант «Простой» и нажмем на кнопку «Определ.».
· В появившемся диалоговом окне (рис. 2.5.6) заполним следующие поля. Переменная в рассматриваемом случае это переменная Прибыль. Ось категорий – поле факторной переменной (переменной, содержащей категории), для данного примера это переменная Филиал. Изобразить панели – что следует отразить на графике: доверительный интервал для математического ожидания, стандартную ошибку математического ожидания или среднеквадратичное отклонение. Нас интересует доверительный интервал для математического ожидания. Уровень – пределы доверительного интервала (по умолчанию стоит значение 95%).
Рис. 2.5.5. Диалоговое окно «Колонка Ошибок»
Рис. 2.5.6. Диалоговое окно
Запустим выполнение, щелкнув на ОК.
Получим следующий график (рис. 2.5.7).
Рис. 2.5.7. Результат выполнения процедуры
«Визуализация/Колонка ошибок»
Дата публикования: 2014-11-02; Прочитано: 252 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!