Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet,

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet,"— Előadás másolata:

1 Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet, vagy nem célszerű blokk-képzéssel kontrollálni. Tételezzük fel azt is, hogy a szóródás eredetét valamilyen méréssel lehet észlelni, jellemezni, és a függő változó a mért értékkel lineáris összefüggést mutat. A mért értéket kovariánsnak nevezzük. Ebben az esetben a mért értéket az analízisben felhasználhatjuk arra, hogy segítségével kiszámoljuk, hogy ennek az összefüggésnek mekkora szerepe van a szóródásban. A véletlennek csak azt a szóródást tulajdonítjuk, amit a kovariánssal való regresszióval sem lehet megmagyarázni. Ez akkor hasznos, ha a kovariáns, és a kísérlet függő változója között statisztikailag szignifikáns összefüggés észlelhető. Egy modellben több kvalitatív és több kvantitatív (kovariáns) tényező is szerepelhet.

2 A kovarianciaanalízis modellegyenlete egy kvalitatív és egy kvantitatív (kovariáns) tényező esetén: y ij =  +A i +B  (x ij -xátlag)+  ij ahol y ij a függő változóra vonatkozó adat, A i a kvalitatív tényező i-edik szintjének hatása, x ij a kovariáns változó értéke, xátlag az összes x- adat átlaga, a B együttható független i-től,  ij pedig a hibatag (normális eloszlású stb.) Hogy a regressziós egyenes valóban ugyanolyan meredekségű-e minden csoportban, előzetes vizsgálattal kell eldönteni: van-e kölcsönhatás a csoportokat képző kvalitatív tényező és a kovariáns változó között? („Homogenity-of-slopes”) Amennyiben a meredekségek szignifikánsan különböznek, a kovarianciaanalízis helyett más modellt kell alkalmazni. („Separate-slopes model”)

3 A kovarianciaanalízis számításának lépései: Lineáris regresszió az eredeti X és Y változók között. ANOVA X-re, Y-ra és XY-ra a kvalitatív tényező szerinti csoportok figyelembe vételével. Lineáris regresszió az X-re és az Y-ra vonatkozó ANOVA-k hibatagjaira. Ennek reziduális SS-e és modell SS-e kerül az ANCOVA-táblázatba a reziduális, illetve a kovariáns változóhoz, és az eredeti, illetve a hibatagokra végzett regressziók reziduális SS-ének különbsége lesz a kezelés (a kvalitatív tényező) hatását kifejező tag. A regressziós egyenes meredekségét (B) a a hibatagokra elvégzett regresszióanalízisből kell számítani. Ennek ismeretében a függő változó csoportonkénti középértékei a modellegyenlet alapján becsülhetők: y i (korr.átlag)=  y i (átlag)-B  (x i (átlag)-xátlag)


Letölteni ppt "Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet,"

Hasonló előadás


Google Hirdetések