8.5 Агрегирование данных
На базе значений одной или нескольких группирующих переменных (переменных разбиения) можно объединить наблюдения в группы (агрегировать) и создать новый файл данных, содержащий по одному наблюдению для каждой группы разбиения. Для этого SPSS предоставляет большое количество функций агрегирования.
В сельскохозяйственном исследовании рассматривалось содержание свиней в двух различных типах свинарников. При этом в каждом из двух свинарников осуществлялся мониторинг поведения восьми свиней в течение двадцатидневного периода. На протяжении этого периода фиксировалась длительность определенных действий животных (то есть сколько времени свиньи рылись, ели, чесали голову и туловище). Данные хранятся в файле schwein.sav, содержащем следующие переменные:
Имя переменной |
Пояснение |
stall |
Тип свинарника (1 или 2) |
nr |
Порядковый номер свиньи (от 1 до 8) |
zert |
Номер дня (от 1 до 20) |
wuehlen |
Длительность рытья (в секундах) |
fressen |
Длительность кормежки (в секундах) |
massage |
Длительность чесания (в секундах) |
Следует выяснить, значительно ли различается по длительности эти три действия в свинарниках обоих типов, для чего необходимо применить соответствующий статистический текст, например, тест Стьюдента (см. главу 13).
В каждой из двух выборок для каждого из трех действий имеется по 8 + 20=160 измерений. Однако выполнение статистического тест на основе этих данных будет не совсем корректно, так как они относятся к восьми особям, для каждой из которых было проведено по двадцать измерений.
Поэтому мы просуммируем длительности для каждой отдельной свиньи и для каждого отдельного действия. Затем полученные наборы сумм мы сравним при помощи теста Стьюдента. Это типичный пример агрегирования данных.
Загрузите файл schwein.sav.
Выберите в меню команды Data (Данные) Aggregate... (Агрегировать)
Откроется диалоговое окно Aggregate Data (Агрегировать данные).
В качестве переменных разбиения перенесите переменные stall и nr в поле Break Variable(s), а в качестве переменных агрегирования (Aggregate Variable(s)) выберите wuehlen, fressen и massage. Диалоговое окно приобретет вид, показанный на рис. 8.8.
Будут показаны три новые переменные wuehle_l, fresse_l и massag_l, имена которых состоят из первых шести букв имен соответствующих переменных агрегирования и комбинации символов _1. По умолчанию в качестве функции агрегирования принято среднее значение. Мы должны выбрать вместо него сумму.
Для этого щелкните на первой переменной, а затем на кнопке Funktion... (Функция). Откроется диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function (Агрегировать данные: Функция агрегирования) (см. рис. 8.9).
Можно выбрать одну из шестнадцати функций агрегирования, имена которых не требуют особых пояснений.
Выберите пункт Sum of values (Сумма значений) и щелчком на кнопке Continue вернитесь в первое диалоговое окно.
Выполните те же действия для двух других переменных агрегирования. Агрегированные данные будут сохранены в новом файле.
Щелкните на кнопке File... и выберите для нового файла имя pigaggr.sav.
Рис. 8.8: Диалоговое окно Aggregate Data
Рис. 8.9: Диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function
После щелчка на кнопке Отбудет создан новый файл, содержащий 2 х 8=16 наблюдений и переменные stall, nr, wuehle_l, fresse_l и massag_l.
Загрузите этот файл и просмотрите его содержимое в редакторе данных.
Как описано в разделе 13.1, проведите тест Стьюдента для независимых выборок с группирующей переменной stall и тестируемыми переменными fresse_l, massag_l и wuehle_l. Вы получите следующий результат:
Group Statistics (Статистика группы)
STALL |
N |
Mean (Среднее значение) |
Std. Deviation (Стандартное отклонение) |
Std. Error Mean (Стандартная ошибка среднего значения) |
FRESSE 1 1 2 |
8 8 |
339,0125 231,6750 |
98,2384 109,5381 |
34,7325 38,7276 |
MASSAG 1 1 2 |
8 8 |
2,2875 40,3625 |
3,3689 54,1795 |
1,1911 19,1553 |
WUEHLE 1 1 2 |
8 8 |
1996,587 1964.600 |
326,3919 642,5314 |
115,3970 227,1692 |
Independent Samples Test (Тест для независимых выборок)
Levne's Test forEquality of Variancies (Tecт Левена на равенство дисперсий) |
Т-Test for Equality of Means (Тест Стьюдента на равенство средних) |
|||||||||
F |
Значи-мость |
Т |
df |
(дву сторон-няя) |
Разность средних |
Стан-дартная ошибка разницы |
95% доверительный интервал разности Нижняя и Верхняя |
|||
FRES-SE_.1 |
Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) |
.128 |
.726 |
2,063 2,063 |
14 13, 837 |
,058 ,058 |
107 ,3375 107 ,3375 |
52, 0209 52 ,0209 |
-4,2362 -4,3594 |
218, 9112 219, 0344 |
MAS-SAG 1 |
Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) |
7.390 |
,017 |
-1,984 -1,984 |
14 7,054 |
,067 ,087 |
-38, 0750 -38,0750 |
19, 1923 19. 1923 |
-79,2385 -83,3872 |
3,0885 7,2372 |
WU-EHLE_1 |
variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны) |
2,274 |
,154 |
,126 ,126 |
14 10 ,387 |
,902 ,902 |
31, 9875 31 ,9875 |
254 ,7985 254 ,7985 |
-514 ,5010 -532, 8844 |
578. 4760 596 ,8594 |
В первом свинарнике свиньи ели в продолжение наблюдаемого периода в среднем 339,0 секунд в день, а в другом — только 231,7 секунд. Это различие является почти статистически значимым (р= 0,058).