Выполнение в пакете STATiSTICA

Будем выполнять в модуле Basic Statistics and Tables (можно выполнять также в модуле ANOVA/MANOVA). Создадим таблицу с двумя столбцами Р и Т и 30 строками; в Р занесем данные по производительности, в Т - уровни Т: технологии Т 0, Т 1, Т 2. Далее выполним:

One - Way ANOVA (Analys Of Variances) - Analysis: Detailed Analysis Of Individual tables, Variabbles: Grouping variabbles (группирующие переменные): T, Dependent variabbles (зависимые переменные - отклики): P - OK - OK - отметив Statistics: Number of observations (количество наблюдений), Standart deviations (стандартные отклонения) и Variances (дисперсии), получим Summary table of means (таблицу средних); видно, как отличаются средние в каждой из групп (при фиксированном уровне фактора Т) - Возвращаемся в окно Descriptive Stats and... Results и выполняем Analysis of Variance - Наблюдаем таблицу: в столбце SS (Sum of Squares) Effect указана сумма квадратов (4), умноженная на (k - 1), df = 2 = k - 1 - число степеней свободы, MS (Mean Square) = 839.0 - оценка (4), SS = 2711 - сумма квадратов (3), умноженная на (N - k), df = 27 = N - k, Ms Error = 100.4 - оценка (3), F = 8.35 - значение статистики (5), p = 0.0015 - вероятность в (7); последняя слишком мала, чтобы поверить в истинность гипотезы Н об отсутствии влияния фактора Т. Вывод: фактор Т (технология) влияет на Р (производительность).

Возникает вопрос: какие технологии можно считать значимо различными? Для ответа на этот вопрос возвращаемся в окно Descriptive Stats and... Results и выполняем Post - hoc comparasion of means (сравнение средних) по методу Шеффе Sheffe test. Наблюдаем таблицу, в которой указаны уровни значимости гипотез о равенстве средних для всех пар уровней фактора Т; видим, что технологии Т 0 и Т 1 следует считать различными (вероятность 0.0015 слишком мала, чтобы поверить в равенство средних по Т 0 и Т 1).