Я новичок в статистике. Я провел эксперимент и использовал двухфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями. Расчет производился в SPSS. В большинстве работ, которые я видел, также указывались значение f и степень свободы. нормально ли сообщать и об этих значениях? если да, то какие значения я беру из вывода spss. как мне интерпретировать эти ценности? что они имеют в виду? когда значение f поддерживает значительный результат, а когда нет? каковы хорошие значения для f-значения и степени свободы. в некоторых статьях также читается о критических значениях f, как мне получить это значение? в большинстве статей описывается, как вычислить эти значения, но не объясняется их значение для эксперимента. Приветствуются некоторые разъяснения по этим вопросам.
SPSS двухфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями
Ответы (1)
Я не очень хорошо владею английским, но я постараюсь ответить на ваш вопрос.
Основная цель ANOVA состоит в том, что нам нужно статистическое доказательство того, что измеряемые группы имеют одинаковое среднее значение или нет. Итак, мы делаем нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу, а затем используем статистику проверки данных. Вы можете использовать ANOVA, если группы имеют одинаковую дисперсию (квадрат стандартного отклонения).
Вам нужно это проверить. Это тоже гиптест, нуль-хип. есть ли у групп одинаковая дисперсия, альтернативная гипотеза. они не делают.
Вам нужно принять решение от Sig. value, если значение больше 0,05, мы обычно принимаем nullhyp. Если дисперсии равны, мы можем использовать ANOVA. (Я предполагаю, что данные соответствуют нормальному распределению.) Ошибка nullhyp. состоит в том, что у групп равные средние значения, альтернативный вариант заключается в том, что у нас есть хотя бы одна группа с другим средним. Вы можете принять решение из Sig. value, как я сказал ранее, если значение больше 0,05, мы принимаем nullhyp. F-критическое значение не имеет значения, если вы выполняете вычисления на компьютере. Вы можете сделать интервал приема из нижнего и верхнего F-критического значения, и если F-значение находится в интервале, вы принимаете нулевое значение, но я использовал этот метод только в классе статистики. Вам не нужны значения F и df в отчете, потому что они ничего не объясняют сами по себе.
