- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Одновременное сравнение нескольких выборок. Однофакторный ANOVA и критерий Краскела-Уоллиса презентация
Содержание
- 1. Одновременное сравнение нескольких выборок. Однофакторный ANOVA и критерий Краскела-Уоллиса
- 2. Анализ единственной выборки Определение шкалы измерения. Проверка
- 3. Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)
- 4. Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для
- 5. Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для
- 6. Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для
- 7. Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для
- 8. Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для
- 9. Идея ANOVA (Analysis of variation) Сумма
- 10. Идея ANOVA (Analysis of variation) SS → SS/(n – 1) = MS
- 11. Преимущества ANOVA Возможность сложных, более чем парных
- 12. Допущения ANOVA
- 13. Оптимальные действия с выборками/пере-менными для подготовки к
- 14. Где лежит «ANOVA»? «Куда нажимать?» Пример «Пример_тм_токсичность_проверка.xls»;
- 15. Интерпретация общего результата
- 16. Построение графиков средних (невзвешанных)
- 17. Построение графиков средних (взвешанных)
- 18. Проверка предположений. Какой путь избрать далее?
- 19. Как записать результаты использования ANOVA? F(2, 71)=1176,00; P
- 20. Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)
- 21. Критерий Краскела-Уоллиса – непараметрический аналог однофакторного ANOVA: что такое ранги?
- 22. Критерий Краскела-Уоллиса – непараметрический аналог однофакторного ANOVA
- 23. Сравнение трех выборок (критерий Краскела-Уолиса) H (2,
- 24. Сравнение четырех выборок (линии 1- 4) (критерий
Слайд 1Statistica
Одновременное сравнение
нескольких выборок.
Однофакторный ANOVA и критерий Краскела-Уоллиса
Слайд 2Анализ единственной выборки
Определение шкалы измерения.
Проверка «нормальности» распределения для количественных данных /
Попытки преобразования «ненормально» распределенных переменных / анализ и поиск источников гетерогенности в многомодальных распределениях.
Проверка предположения об отличии значения в выборки от какой-либо константы.
Подгонка, т.е. определение типа распределения.
Слайд 4Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для случаев множественных сравнений?
Итого: 10
Слайд 5Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для случаев множественных сравнений?
Ошибка 2
Ошибка 1 рода: вероятность найти различия, где их нет.
Вероятность ошибки первого рода – это уровень значимости
(α или P).
Слайд 6Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для случаев множественных сравнений: разность
На самом деле тут, прежде всего, есть только ОДНО СРАВНЕНИЕ:
H0: μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5
H1: хотя бы одно равенство не выполняется
Слайд 7Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для случаев множественных сравнений: пример
Создаем в EXCEL (*.xls) файл;
15 переменных (var1…var15);
25 строк, которые заполняем [=СЛЧИС()];
Экспортируем в виртуальную машину и в STATISTICA;
Считаем t-критерием (независимым для переменных) попарные различия всех переменных со всеми;
Считаем количество значимых (α=0,05) различий.
Слайд 8Почему НЕЛЬЗЯ использовать комбинации парных сравнений для случаев множественных сравнений?
6 попарных
(1) H0: μсамцы = μсамки; H1: μсамцы ≠ μсамки;
(2) H0: μпопуляц1 = μпопуляц2; H1: μпопуляц1 ≠ μпопуляц2;
(3) Гипотезы относятся к взаимодействию «пол х популяция»
Слайд 9Идея ANOVA (Analysis of variation)
Сумма SS
~Общая дисперсия
Квадрат (SS) эффекта
(межгрупповых
24
(28-(2+2))
Слайд 11Преимущества ANOVA
Возможность сложных, более чем парных сравнений;
Возможность больших, более чем однофакторных
Возможность оценки ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ между факторами;
Устойчивость к малым объемам выборок;
Слайд 13Оптимальные действия с выборками/пере-менными для подготовки к анализу ANOVA
Оптимальное планирование усилий;
Проверка нормальности (хотя бы относительной симметричности распределений);
Преобразование для сильно отклоняющихся переменных;
Анализ равенства дисперсий и скоррелированности «средние – дисперсия» в ходе выполнения ANOVA.
Слайд 14Где лежит «ANOVA»? «Куда нажимать?»
Пример «Пример_тм_токсичность_проверка.xls»;
Организация файла;
Зависимая – независмая переменная;
Интерпретация общего
Построение графиков средних;
Проверка предположений;
Анализ запланированных контрастов;
Анализ незапланированных сравнений – апостериорные сравнения;
Слайд 23Сравнение трех выборок (критерий Краскела-Уолиса) H (2, N=55)=8.5, p=0.01
Попарное сравнение выборок
Линия 1 – линия 2: p=0.04 Линия 1 – линия 3: p=0.01 Линия 2 – линия 3: p=0.74
N=26 N=13 N=16
Удельная активность 90Sr в костной ткани
Apodemus uralensis
Удельная активность 90Sr в костной ткани малой лесной мыши составляет 29±2 Бк/г (указано среднее значение и стандартная ошибка средней, N=55)
Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]
Слайд 24Сравнение четырех выборок (линии 1- 4) (критерий Краскела-Уолиса) H (
Попарное сравнение выборок (тест Манна-Уитни) также не выявило статистически значимых (р<0.05) различий между ними.
Различия между выборками с линий 1-4 и 5 не значимы (тест Манна-Уитни) р=0.13, что может быть связано с малым размером выборки с линии 5.
N = 23 9 16 16 4
Удельная активность 90Sr в костной ткани
Microtus oeconomus
Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]
