Одномерный дисперсионный анализ

Одномерный дисперсионный анализ исследует влияние одной или нескольких независимых переменных на одну зависимую. Одномерный дисперсионный анализ может быть однофакторным (one-way ANOVA) или многофакторным (n-way Anova):

• — в первом случае есть только одна независимая переменная;
• — во втором — несколько.

Однофакторный одномерный дисперсионный анализ можно проводить двумя способами: при помощи специальной процедуры Оne-way ANOVA (меню Analyze / Compare Means / Оne-way ANOVA) или посредством обобщенной линейной модели (меню Analyze / General Linear Model / Univariate). Второй прием является более универсальным и обладает полным объемом функциональности первого, поэтому в дальнейшем я буду использовать его.

Необходимо отметить, что для проведения одномерного дисперсионного анализа на практике существует одно весьма существенное ограничение. При увеличении количества факторов (т. е., независимых переменных) в модели сложность интерпретации результатов расчета возрастает многократно.

Так, однофакторный анализ является наиболее простым. Его результаты понятны сразу при взгляде на итоговую таблицу.

Двухфакторный анализ намного сложнее в интерпретации — чтобы понять его результаты приходится много времени потратить, разбираясь в таблицах и графиках.

А (четырехи мульти-) факторные модели в большинстве своем могут успешно интерпретироваться только квалифицированными исследователями.

Таким образом, для практических целей лучше воздержаться от исследования большого числа взаимодействий между факторами и ограничиться несколькими наиболее важными.

В этом разделе я рассмотрю однои двухфакторные модели одномерного дисперсионного анализа.

Табл. 1. — Исходные данные:

Табл. 2: