17.1.3 Одномерный дисперсионный анализ с повторным измерением

Исследуем вопрос следующего характера: наблюдаются ли в течение четырёх моментов времени значимые изменения показаний теста на внимательность. При этом необходимо учесть влияние двух факторов: пола и возраста.

В общем, в нашем распоряжении имеется три фактора: пол с двумя категориями, возраст с тремя категориями и время с четырьмя категориями. Это приводит к необходимости выполнения трёхфакторного дисперсионного анализа, в котором третий фактор (время) является фактором с повторным измерением. Этот фактор будет представлен не при помощи отдельных групп испытуемых, а при помощи значений переменных ml-m4.

  •  Откройте файл varana.sav.

  •  Выберите в меню Analyze (Анализ) General Linear Model (Общая линейная модель) Repeated Measures... (Повторные измерения)

  •  Как уже было изложено в главе 13.4, отроется диалоговое окно Repeated Measures Define Factors(s) (Повторные измерения: Определение фактора(ов)).

  •  Вместо установленного по умолчанию имени фактора factorl введите новое имя: zeit (время).

  •  В поле Number of Levels (Количество слоев) введите значение 4. Щёлкните на Add (Добавить), и, если больше цет никаких факторов с повторными измерениями, покиньте диалоговое окно посредством нажатия кнопки Define (Определить).

Появится диалоговое окно Repeated Measures (Повторные измерения) (см. рис. 17.7).

  •  Здесь, в первую очередь, последовательно перенесите четыре переменные повторных измерений ml-m4 в поле для внутрисубъектных переменных (Within-Subjects Variables).

  •  Затем, переменные geschl (пол) и alter (возраст) перенесите в поле для межсубъектных факторов (Between-Subjects Factor(s)).

  •  В диалоговом окне Options (Опции) активируйте вывод средних для трёх факторов: geschl (пол), alter (возраст) и zeit (время), в поле отображаемых результатов (Display) активируйте вывод дескриптивных статистик и, помимо этого, сделайте запрос на тест однородности.

Рис. 17.7: Диалоговое окно Repeated Measures (Повторные измерения)

  •  Начните расчёт нажатием ОК.

На экране появятся довольно обширные результаты расчёта. Их расшифровка может оказаться довольно проблематичной для новичка. Поэтому ниже будет рассмотрена только та часть результатов, которая является важной для поиска ответа на вопрос: какой из трёх факторов — пол, возраст или время, оказывает значимое влияние и какие взаимодействия между этими факторами являются значимыми.

Сначала даётся сводная таблица для внутрисубъектных (время) и межсубъектных (пол и возраст) факторов. Затем выводятся дескриптивные статистики (среднее значение, стандартное отклонение, количество наблюдений) для отдельных ячеек, то есть характеристики переменных ml-m4 отдельно для пола и возрастных групп. Вывод этих показателей в книге не приводится.

Далее следуют результаты расчёта для фактора "Zeit" ("Время") и для взаимодействий с этим фактором, в основу которых положен метод общей линейной модели. Для этого были определены различные тестовые величины, которые выводятся под наименованиями: "Pillai's Trace" (След Пиллая), "Wilks' Lambda" (Лямбда Уилкса), "Hotelling's Trace" (След Хоттелинга) и "Roy's Largest Root" (Максимальный характеристический корень по методу Роя). С помощью надлежащих преобразований по этим тестовым величинам восстанавливается рампределения значение F, по которому затем определяется значение р, приводимое в колонке "Значимость" (Sig). Следует отметить, что след Пиллая ("Pillai's Trace") является наиболее сильным и устойчивым (робастным) тестом.

Результаты первых трёх тестов являются практически идентичными. Обнаружено очень значимое влияние временного фактора, а вот взаимодействия других факторов со временем, напротив, оказались не значимыми.

Одни и те же расчёты, то есть проверка временного фактора и взаимодействий со временем, производятся также при помощи традиционного "классического" метода Фишера. Соответствующие результаты можно взять из строки "Предполагается сферичность" во второй из нижеследующих таблиц, которая наряду с ними содержит ещё три варианта проверок.

Multivariate Tests c (Многомерные тесты)

Effect (Эффект)

Value (Значе-ние)

F

Hypothesis df (Гипотеза df)

Error df (Ошибка df)

Sig. (Зна-чимость)

ZEIT (Время)

Pillai's Trace (След Лиллая)

,955]

133,367"

3,000

19,000

,000

Wilks' Lambda (Лямбда Уилкса)

,045

133,367"

3,000

19,000

,000

Hotelling's Trace (След Хоттелинга)

21,058

133,367а

3,000

19,000

,000

Roy's Largest Root (Макси-мальный характе-ристический корень по методу Роя)

21,058

133,367е

3,000

19,000

,000

ZEIT*GESCHL (Время'Пол)

Pillai's Trace (След Пиллая)

,106

,752"

3,000

19,000

,535

Wilks1 Lambda (Лямбда Уилкса)

,894

,752а

3,000

19,000

,535

Hotelling's Trace (След Хоттелинга)

,119

,752а

3,000

19,000

,535

Roy's Largest Root (Макси-мальный характе-ристический корень по методу Роя)

,119

,752"

3,000

19,000

,535

ZEIT * ALTER (Время* Возраст)

Pillai's Trace (След Пиллая

,293

1,145

6,000

40,000

,355

Лямбда Уилкса)

,710

1,183а

6,000

38,000

,336

Hotelling's Trace (След Хоттелинга)

,404

1,213

6,000

36,000

,322

Roy's Largest Root (Макси-мальный характе-ристический корень по методу Роя)

,394

2,625"

3,000

20,000

,079

ZEIT * GESCHL * ALTER (Время'Пол* Возраст)

Pillai's Trace (След Пиллая)

,406

1,699

6,000

40,000

,146

Wilks1 Lambda (Лямбда Уилкса)

,622

1,699а

6,000

38,000

,148

Hotelling's Trace (След Хоттелинга)

,564

1,691

6,000

36,000

,151

Roy's Largest Root (Макси-мальный характе-ристический корень по методу Роя)

,468

3,118Ь

3,000

20,000

,049

a, b, с — см. след. стр.

Tests of Within-Subjects Effects (Тест внутрисубъектных эффектов)

Measure: MEASURE_1 (Мера: MEASURE_1 )

Source Источник)

Type III Sum of Squares (Сумма квадратов III типа)

df

Чеап Square (Среднее значение квадрата)

F

Sig. (Значи-мость)

ZEIT Время)

Sphericity Assumed (Предполагается сферичность)

185,661

3

61,887

83,028

,000

Greenhouse-Geisser (Гринхауз-"айссер)

185,661

2,577

72,055

83,028

,000

Huynh-Feldt (Гин-Фельд)

185,661

3,000

61,887

83,028

,000

Lower-bound (Нижний предел)

185,661

1,000

185,661

83,028

,000

ZEIT* GESCHL Время * Пол)

Sphericity Assumed (Предполагается сферичность)

1,520

3

,507

,680

,568

Greenhouse-Geisser (Гринхауз-"айссер)

1,520

2,577

,590

,680

,547

Huynh-Feldt (Гин-Фельд1

1,520

3,000

,507

,680

,568

.ower-bound (Нижний предел)

1,520

1,000

1,520

,680

,419

ZEIT* ALTER (Время * Возраст)

Sphericity Assumed ^Предполагается сферичность)

4,190

6

,698

,937

,475

Greenhouse-Geisser (Гринхауз-Гайссер)

4,190

5,153

,813

,937

,467

Huynh-Feldt (Гин-Фельд)

4,190

6,000

,698

,937

,475

Lower-bound (Нижний предел)

4,190

2,000

2,095

,937

,408

ZEIT* GESCHL* ALTER Время * Пол* Зозраст)

Sphericity Assumed (Предполагается сферичность)

6,557

6

1,093

1,466

,204

Greenhouse-Geisser (Гринхауз-Гайссер^

6,557

5,153

1,272

1,466

,215

Huynh-Feldt (Гин-Фельд)

6,557

6,000

1,093

1,466

,204

Lower-bound (Нижний предел)

6,557

2.00C

3,278

1,466

,254

Error (ZEIT) (Ошибка (Время))

Sphericity Assumed (Предполагается сферичность)

46,958

63

,745

Greenhouse-Geisser (Гринхауз-Гайссер)

46,958

54,110

,868

Huynh-Feldt (Гин-Фельд)

46,95f

63,000

,745

Lower-bound (Нижний предел)

46,958

21.00C

2,236

a Exact statistic (Точная статистика)

b The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level (Статистической характеристикой является верхний придел значения Е-распределе-ния, который указывает на нижний предел уровня значимости).

c Design: Intercept+GESCHL+ALTER+GESCHL * ALTER (Компоновка: Отрезок + Пол + Возраст + Пол * Возраст )

Within Subjects Design: ZEIT (Компоновка внутри субъектов: Время)

Полученные результаты близки к результатам расчётов по общей линейной модели. Тест Левене на равенство дисперсий демонстрирует однородность дисперсии для моментов времени со второго по четвёртый и неоднородность дисперсии (р = 0,009) для первого момента (см. гл. 17.1.1).

Levene's Test of Equality of Error Variances a (Тест Левене на равенство дисперсии ошибок)

F

df1

df2

Sig. (Значимость)

М1

4,177

5

21

,009

М2

,878

5

21

,513

МЗ

1,751

5

21

,167

М4

2,022

5

21

,117

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups (Проверяется нулевая гипотеза о том, что дисперсия ошибки независимых переменных остаётся постоянной для всех групп). a. Design: Intercept+GESCHL+ALTER+GESCHL * ALTER (Компоновка: Отрезок + Пол + Возраст + Пол * Возраст ) Within Subjects Design: ZEIT (Компоновка внутри субъектов: Время)

Далее идут расчёты для обоих факторов (пол и возраст), для которых не производятся повторные измерения, а также для их взаимодействия.

Tests of Between-Subjects Effects (Тест межсубъектных эффектов)

Measure: MEASURE_1 (Мера: MEASURE_1)

Transformed Variable: Average (Трансформированная переменная: Среднее значение)

Source (Источник)

Type III Sum of Squares (Сумма квадратов III типа)

Df

Mean Square (Среднее значение квадрата)

F

Sig. (Значимость)

Intercept (Отрезок)

25080,367

1

25080,367

2029,299

,000

GESCHL (Пол)

,738

1

,738

,060

,809

ALTER (Возраст)

667,147

2

333,573

26,990

,000

GESCHL * ALTER (Пол * Возраст)

33,571

2

16,785

1,358

,279

Error (Ошибка)

259,542

21

12,359

Получается незначимое влияние пола (р = 0,809), очень значимое влияние возраста (р < 0,001) и незначимое взаимодействие (р = 0,279). Под заголовком "Оцененные пределы средних" (Estimated Marginal Means) выводится информация о средних значениях и стандартных отклонениях для отдельных слоев факторов:

1. GESCHL (Пол)

Measure: MEASURE_1 (Мера: MEASURE_1)

GESCHL (Пол)

Mean (Среднее значение)

Std. Error (Стандартная ошибка)

95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)

Lower Bound (Нижний предел)

Upper Bound (Верхний предел)

maennlich (Мужской)

15,700

,460

14,743

16,657

weiblich (Женский)

15,531

,519

14,452

16,609

2. ALTER (Возраст)

Measure: MEASURE 1 (Мера: MEASURE 1)

ALTER (Возраст)

Mean (Среднее значение)

Std. Error (Стандартная ошибка)

95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)

Lower Bound (Нижний предел)

Upper Bound (Верхний предел)

bis 30 Jahre (До 30 лет)

17,646

,671

16,250

19,042

31 - 50 Jahre (31 - 50 nejr)

16,988

,590

15,761

18,214

ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет)

12,213

,532

11,106

13,319

3. ZEIT (Время)

Measure: MEASURE_1 (Мера: MEASURE_1)

ZEIT

(Время)

Mean (Среднее значение

Std. Error (Стандартная ошибка;

95% Confidence Interval (95 % доверительный интервал)

Lower Bound (Нижний предел)

Upper Bound (Верхний предел)

1

13,828

,307

13,190

14,466

2

14,964

,405

14,121

15,807

3

16,275

,386

15,472

17,078

4

17,394

,400

16,562

18,227

Для факторов, для которых не производятся повторные измерения (межсубъектные эффекты), можно вновь провести дополнительные тесты (Post Hoc), но, к сожалению, их нельзя применить для факторов, для которых производятся повторные измерения.


Новости

Информация

Ispss
Улица Новомосковская 36
500003 Екатеринбург

E-mail: inform@