Материал: Однофакторный дисперсионный анализ

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Если F-статистика больше F-критического значения, то можно утверждать, что различия между группами данных носят неслучайный характер. т.е. на уровне значимости α = 0,05 (с надежностью 0,95) нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная: что скорость предъявления слов влияет на объем их воспроизведения. В столбце Р-значение находится значение вероятности того, что расхождение между группами случайно. Так как в таблице данная вероятность очень мала, то отклонение между группами носит неслучайный характер.

Сравнение IBM SPSS Statistics 20 и Microsoft Office 2013

однофакторный дисперсионный случайный программа

Посмотрим на выводы программ, для этого взглянем еще раз на скриншоты.


Однофакторный дисперсионный анализ

группа


Сумма квадратов

ст.св.

Средний квадрат

F

Знч.

Между группами

31,444

2

15,722

7,447

,006

Внутри групп

31,667

15

2,111



Итого

63,111

17





Таким образом программа IBM SPSS Statistics 20 лучше производит счет, может округлять числа, строить наглядный график (см. полное решение) по которому можно определить ответ, в ней более подробно описаны, как условия задачи, так и их решение. В Microsoft Office 2013 есть свои плюсы, во - первых это, конечно, его распространённость так как Microsoft Office 2013 установлен почти в каждом компьютере, он выводит Fкритическое, что не предусмотрено в SPSS Statistics, а также там тоже просто и удобно считать. Все-таки обе этих программы очень хорошо подходят для решения задач на однофакторный дисперсионный анализ, у каждой из них есть свои плюсы и минусы, но если считать большие задачи с большими условиями рекомендовал бы SPSS Statistics.

Заключение

Дисперсионный анализ применяется во всех областях научных исследований, где необходимо проанализировать влияние различных факторов на исследуемую переменную. В современном мире есть множество задач на однофакторный дисперсионный анализ как в экономике, психологии, биологии. В результате изучения теоретического материала было установлено, что основой дисперсионного анализа является теорема о сложении дисперсий, из множество пакетов прикладных программ, в которых реализован аппарат дисперсионного анализа, подобранны самые лучшие и включены в работу. Благодаря появлению новых технологий каждый из нас может проводить исследования (решения), затрачивая при этом меньше времени и усилий на вычисления, при помощи ЭВМ. В процессе работы были поставлены цели, задачи, которые были достигнуты.

писок литературы

Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст] / СПб. 2011. - 256 с.

Математическая статистика для психологов Ермолаев О.Ю [Текст] / Москва_2009 -336с

Лекция 7. Аналитическая статистика [Электронный ресурс]. <http://www.tsput.ru/res/math/mop/lections/lection_7.htm>, Дата доступа: 14.05.14

Теория вероятностей и математическая статистика[Текст] / Гмурман В.Е 2010 -479с