質問 |
答え |
ANOVA - założenia I.-III. 学び始める
|
|
I. Zmienna zależna Y - mierzona na co najmniej skali INTERWAŁOWEJ II. LOSOWY dobór o prób III. LOSOWO przypisane do p grup porównawczych (odpowiadających p poziomom czynnika A/kombinacjom poziomów czynników ABC...)
|
|
|
学び始める
|
|
IV. bla bla bla ... jedyne co je różni to niekontrolowane przez badacza zmienne uboczne i zakłócające -> błąd eksperymentalny
|
|
|
ANOVA - założenie V.-VII. 学び始める
|
|
V. Dwa błędy są niezależne od siebie w populacjach / Niezależność pomiarów zmiennej niezależnej Y VI. Oszacowania wariancji międzygrupowej (licznik w F) i wewnątrzgrupowej (mianownik w F) są NIEZALEŻNE VII. Wariancje w p populacjach wprowadzone przez błąd eksperymentatora są jednorodne
|
|
|
Zróżnicowanie całkowite w Anovie - wzór 学び始める
|
|
SScała = SSmiędzy + SSwewnątrz
|
|
|
Stopnie swobody: międzygrupowa 学び始める
|
|
|
|
|
Stopnie swobody: wewnątrzgrupowa 学び始める
|
|
df = p(n-1) [p to liczba grup, n to liczba osób]
|
|
|
学び始める
|
|
|
|
|
Co jest addytywne co nie: MS, SS, df? 学び始める
|
|
|
|
|
学び始める
|
|
|
|
|
学び始める
|
|
|
|
|
Ile wynosi F, gdy H0 jest prawdziwa? 学び始める
|
|
Wynosi 1. Czynnik A nie różnicuje w tej sytuacji grup.
|
|
|
Analiza apriori i aposteriori -? 学び始める
|
|
Apriori - gdy jesteśmy zainteresowani porównywaniem tylko niektórych średnich. Aposteriori (nieplanowane) - gdy chcemy wykryć wszystkie pary średnich różniących się istotnie między sobą.
|
|
|
Przykład testu post hoc (i do jakich grup stosowany - chodzi o specyfikę liczności): 学び始める
|
|
HSD Tuckeya - tylko do grup równolicznych
|
|
|
Transformacja pierwiastkowa (+ wzór): 学び始める
|
|
Yprim = pierwiastek z Y. Stosujemy, gdy rozkład Y jest rozkładem Poissona. Gdy wariancje są proporcjonalne do średnich grupowych (s^2 i Y z kreseczką)
|
|
|
Czym jest ROZKŁAD POISSONA? 学び始める
|
|
rozkład zmiennej losowej skokowej, który stosuje się przy określaniu prawdopodobieństwa zajścia zdarzeń stosunkowo rzadkich i niezależnych o siebie przy występowaniu dużej ilości doświadczeń
|
|
|
Transformacja logarytmiczna: 学び始める
|
|
Yprim = logY. Szczególnie przydatne, gdy wynikami są czasy reakcji lub subiektywne oceny i gdy ich rozkład jest dodatnio skośny. Gdy wariancje są proporcjonalne do kwadratów średnich grupowych (s^2 i Y^2)
|
|
|
学び始める
|
|
Yprim = 1/Y. Gdy zmienną zależną jest czas reakcji lub czas rozwiązywania problemów. Gdy oddch stand. są prop. do kwadratów średnich (s i Y^2)
|
|
|
学び始める
|
|
Y wyrażony pod postacią proporcji
|
|
|
Jakie są właściwości przekształceń? 学び始める
|
|
Poprawienie normalności rozkładu Y. Poprawienie jednorodności wariancji. Eliminowanie pozornych interakcji.
|
|
|
Eta-kwadrat, omega-kwadrat i r-kwadrat służą do wyjaśniania ile wariancji zmiennej zależnej wyjaśnia zmienna niezależna. Do czego stosujemy które? 学び始める
|
|
[odpowiedź sponsorowana przez Joannę Kalkę] Eta-kwadrat stosowane, gdy cośtam jest krzywoliniowe, Omega-kwadrat o Anovy, a r kwadrat do regresji (małe r jednej zmienne, duże R - dwóch zmiennych).
|
|
|