1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250 | * Тема: Воспроизводство результатов однофакторного дисперсионного анализа (one-way ANOVA).
* Ключевые слова: агрегированная информация, дисперсионный анализ, воспроизводство результатов, ANOVA, однофакторный, one-way.
* Опубликован: ?, перевод: 27.10.2008.
* Автор: Valentim R. Alferes (Университет Коимбра, Португалия), valferes@fpce.uc.pt.
* Перевод: А. Балабанов.
* Размещение: http://www.spsstools.ru/Syntax/T-Test/ANOVA_TablesUsing4Methods.txt (.sps).
* Проверено: SPSS 15.0.0.
**********************************************************************
** Синтаксис воспроизводит стандартную выдачу SPSS для однофакторного дисперсионного анализа
** на основе агрегированной информации из научных публикаций.
** К вашим услугам - четыре метода, которые используются в зависимости от характера имеющиxся данных.
**********************************************************************
** МЕТОД 1: Размеры выборок (N), средние, стандартные отклонения (SD).
* Введите информацию о сравниваемых выборках построчно: N, среднее, SD
* (в примере ниже у вас имеется 3 выборки).
DATA LIST LIST /n(F8.0) m(f8.2) sd(f8.2).
BEGIN DATA
6 10,50 2,30
7 11,34 3,60
8 15,17 4,10
END DATA.
COMPUTE iv=$CASENUM.
LOOP id=1 TO n.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((sd**2*(N-1))/2).
IF (id=1) dv=m+k.
IF (id=2) dv=m-k.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN STDDEV VAR.
ONEWAY dv BY iv.
**********************************************************************
** МЕТОД 2: размеры выборок (N), средние, дисперсии (VAR).
* Введите информацию о сравниваемых выборках построчно: N, среднее, дисперсия
* (в примере ниже дана информация о трёх выборках).
DATA LIST LIST /n(F8.0) m(f8.2) var(f8.2).
BEGIN DATA
6 10,50 5,29
7 11,34 12,96
8 15,17 16,81
END DATA.
COMPUTE iv=$CASENUM.
LOOP id=1 TO n.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((var*(N-1))/2).
IF (id=1) dv=m+k.
IF (id=2) dv=m-k.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN STDDEV VAR.
ONEWAY dv BY iv.
**********************************************************************
** МЕТОД 3: размеры выборок (N), средние (m), дисперсия ошибки (mse).
* Введите информацию о сравниваемых выборках построчно: N и среднее
* (в данном примере имеется 3 выборки).
DATA LIST LIST /n(F8.0) m(f8.0).
BEGIN DATA
6 10,50
7 11,34
8 15,17
END DATA.
* Вводим дисперсию ошибки (Mean Square Error).
COMPUTE mse = 12.32667.
COMPUTE iv=$CASENUM.
LOOP id=1 TO n.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((mse*(N-1))/2).
IF (id=1) dv=m+k.
IF (id=2) dv=m-k.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN.
ONEWAY dv BY iv.
**********************************************************************
** МЕТОД 4: средние, число степеней свободы числителя и знаменателя, дисперсия ошибки.
* Введите информацию о сравниваемых выборках построчно: средние значения
* (в данном примере - средние для трёх выборок).
DATA LIST LIST /m(f8.2).
BEGIN DATA
10,50
11,34
15,17
END DATA.
* Введите число степеней свободы для числителя (межгрупповое).
COMPUTE dfnum=2.
* Введите число степеней свободы для знаменателя (внутригрупповую, для расчёта дисперсии ошибки).
COMPUTE dfden=18.
* Введите дисперсию ошибки.
COMPUTE mse=12.32667.
COMPUTE iv=$CASENUM.
COMPUTE n_tot=dfnum+dfden+1.
COMPUTE n_treat=dfnum+1.
COMPUTE nxi=RND(n_tot/n_treat).
EXECUTE.
CREATE cum=CSUM(nxi).
SORT CASES BY cum(D).
IF ($CASENUM=1) nxi=nxi-(cum-n_tot).
EXECUTE.
SORT CASES BY iv(A).
LOOP id=1 TO nxi.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((mse*(nxi-1))/2).
IF (id=1) dv=m+K.
IF (id=2) dv=m-K.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN.
ONEWAY dv BY iv.
**********************************************************************
** Примечание:
** При использовании метода 4 вы не знаете размеры исходных выборок.
** Если размеры выборок на самом деле равны, вы получите точное воспроизведение таблиц
** дисперсионного анализа. В ином случае, как например, в этом примере,
** вы получите лишь приблизительные результаты, т.к. программа предполагает размеры
** выборок равными во всех выборках (если выражение N_TOT/N_TREAT даёт целое число),
** либо равными во всех, за исключением последней выборки (если N_TOT/N_TREAT не является целым числом).
**
** Синтаксис ниже содержит пример случая с равным числом наблюдений в выборках.
**********************************************************************
** Следующий синтаксис делает дисперсионный анализ на исходных данных из Kirk
**(1995, p. 167, Table 5.2-I) и сравнивает результаты с методами 1 и 4.
** Анализ исходных данных из Kirk (1995, p. 167, Table 5.2-I).
DATA LIST FREE /IV(F8.0) DV(F8.0).
BEGIN DATA
1 4 1 6 1 3 1 3 1 1 1 3 1 2 1 2 2 4 2 5 2 4 2 3 2 2 2 3 2 4 2 3 3 5
3 6 3 5 3 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 3 4 5 4 6 4 5 4 6 4 7 4 8 4 10
END DATA.
ONEWAY dv BY iv/STATISTICS DESCRIPTIVES.
** МЕТОД 1: размеры выборок, средние, стандартные отклонения.
DATA LIST LIST /n(F8.0) m(f8.2) sd(f8.6).
BEGIN DATA
8 3,00 1,511858
8 3,50 0,925820
8 4,25 1,035098
8 6,25 2,121320
END DATA.
COMPUTE iv=$CASENUM.
LOOP id=1 TO n.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((sd**2*(N-1))/2).
IF (id=1) dv=m+k.
IF (id=2) dv=m-k.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN STDDEV VAR.
ONEWAY dv BY iv.
** МЕТОД 4: средние число степеней свободы числителя и знаменателя, дисперсия ошибки.
DATA LIST LIST /m(f8.2).
BEGIN DATA
3,00
3,50
4,25
6,25
END DATA.
* DF числителя.
COMPUTE dfnum=3.
* DF знаменателя.
COMPUTE dfden=28.
* Дисперсия ошибки (внутригрупповая дисперсия).
COMPUTE mse=2.178571.
COMPUTE iv=$CASENUM.
COMPUTE n_tot=dfnum+dfden+1.
COMPUTE n_treat=dfnum+1.
COMPUTE nxi=RND(n_tot/n_treat).
EXECUTE.
CREATE cum=CSUM(nxi).
SORT CASES BY cum(D).
IF ($CASENUM=1) nxi=nxi-(cum-n_tot).
EXECUTE.
SORT CASES BY iv(A).
LOOP id=1 TO nxi.
XSAVE OUTFILE=XOUT1.
END LOOP.
EXECUTE.
GET FILE=XOUT1.
COMPUTE dv=m.
COMPUTE k=SQR((mse*(nxi-1))/2).
IF (id=1) dv=m+K.
IF (id=2) dv=m-K.
EXECUTE.
SUMMARIZE/TABLES=dv BY iv/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Информация о выборках'/CELLS=COUNT MEAN.
ONEWAY dv BY iv.
**********************************************************************
Литература:
Kirk, R. E. (1995). Experimental design: Procedures for the behavioral
sciences (3rd ed.). Pacific Grove, CA: Brooks/Cole.
**********************************************************************.
|