ю регресії було максимально можливе спрощення (графічного) аналізу залишків. br/>
Багатомірний аналіз в SPSS
Багатомірний дисперсійний аналіз застосовується тоді, коли в одному дисперсійному аналізі необхідно одночасно досліджувати вплив факторів і можливих коваріації (незалежних змінних) на кілька залежних змінних. Такий багатовимірний дисперсійний аналіз слід віддати перевагу одномерному тоді (і тільки тоді), коли залежні змінні не є незалежними один від одного, а навпаки корелюють між собою. p align="justify"> Якщо Ви відкриєте дані з дослідження гіпертонії (файл hyper.sav) і розрахуєте кореляції між вихідними значеннями систолічного і діастолічного тисків, то ви помітите, що ці змінні, хоча і не сильно, але завжди значимо корелюють між собою.
Якщо Ви хочете дізнатися, значимо чи відрізняються перераховані змінні для чотирьох заданих вікових груп (змінна ak), то замість чотирьох окремих одновимірних однофакторних дисперсійних аналізів Ви повинні провести один багатовимірний однофакторний аналіз.
В· Відкрийте файл hyper.sav <# "justify"> Відкриється діалогове вікно Multivariate (Багатовимірна) (див. рис.).
Помістіть змінні rs0, rrd0, cho10, і bz0 в полі. передбачене для залежних змінних, а змінній ak надайте статус постійного фактора.
Під вимикачами Contrasts ... (Контрасти), Model ... (Модель) та Options ... (Параметри) Ви знайдете безліч різноманітних можливостей для завдання контрастів, вибору різних варіантів моделей або організації виведення всіляких додаткових результатів розрахунку; наприклад, тут можна активувати тести перевірки дисперсії на однорідність. p align="justify"> Залиште всі установки за замовчуванням і почніть розрахунок натисканням ОК.
В
Рис.: Діалогове вікно Multivariate (Багатовимірна)
З'являться досить великі результати розрахунку. Важливим для нас є насамперед глобальний багатовимірний тест на предмет виявлення значущих відмінностей "де-небудь" між віковими групами:. Exact statistic (Точна статистика). The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level (Статистичної характеристикою є верхній боковий вівтар значення F-розподілу ня, який вказує на нижню межу рівня значущості). br/>
з Design: Intercept + AK (Компонування: Відрізок + АК)
Multivariate Tests c (Багатовимірні тести)
Effect (Ефект) Value (Значення) FHypo-thesis df (Гіпотеза df) Error df (Помилка df) Sig. (Значимість) Inte-rcept Отре-зок) Pillai's Trace (далі Пілл), 9969252, 061а4, 000167,000,000 Wilks 'Lambda (Лямбда Уїлкса), +0049252,061 а4, 000167,000,000 Hotelling's Trace (далі Хоттелінга) 221,6069252, 061а4, 000167,000,000 Roy's Largest Root 'Максимальний характеристичний корінь за методом Роя) 221,6069252,061 ...
