Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11

Одномерный дисперсионный анализ общий многофакторный

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

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
F df1 df2 Sig(Значимость)
4.177 5 21 0.009
  • Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups (Проверяет нулевую гипотезу о том, что дисперсия ошибок зависимых переменных одинакова для всех групп).
  • a. Design: Intercept + GESCHL + ALTER+GESCHL * ALTER (Компоновка: Отрезок + Пол + Возраст + Пол * Возраст)

К сожалению, тест Левене на равенство дисперсий показывает, значимый результат со значением вероятности ошибки р = 0.009. Это означает, что отсутствует однородность дисперсий между группами, которая наряду с нормальным распределением значений выборки, является основной предпосылкой для возможности проведения дисперсионного анализа.

Традиционная схема дисперсионного анализа (еще раз отметим: проводимого на основе общей линейной модели) показывает незначимое влияние пола (р = 0.761), очень значимое влияние возраста (р = 0.001) и незначимое взаимодействие между обоими переменными (р = 0.611).

Tests of Between-Subjects Effects (Тест межсубъектных эффектов)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
Source (Источник) Type III Sum of Squares (Сумма квадратов III типа) Df Mean Square (Среднее значение квадрата) F Sig. (Значимость)
Corrected Model (Подправленная модель) 145.833a 5 29.167 12.049 0.000
Intercept (Отрезок) 4916.763 1 4916.763 2031.187 0.000
GESCHL (Пол) 0.229 1 0.229 0.095 0.761
ALTER (Возраст) 144.273 2 72.137 29.801 0.000
GESCHL * ALTER (Пол * Возраст) 2.446 2 1.223 0.505 0.611
Error (Ошибка) 50.833 21 2.421    
Total (Сумма) 5077.000 27      
Corrected Total 196.667 26      
  • a R Squared = 0.742 (Adjusted R Squared = 0.680) (R-квадрат = 0.742 (смещенный R-квадрат = 0.680))

В случае отсутствия однородности дисперсии границу значимости рекомендуется устанавливать равной не р = 0.05, а р =0.01. Значимое влияние возраста проявляется в любом случае.

Если вы сравните эти результаты с результатами, полученными при методе Фишера (Fisher) (см. гл. 17.1.2), то заметите незначительное отклонение значения р для фактора влияния пол (geschlecht). Далее следует вывод дескриптивных статистик для совокупной выборки и для отдельных слоев факторов.

1. Grand Mean (Общее среднее значение)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
Mean (Среднее значение) Std. Error (Стандартная ошибка) 95% Confidence Interval (95% доверительный интервал)
Lower Bound (Нижний предел) Upper Bound (Верхний предел)
13.828 0.307 13.190 14.466

2. GESCHL (Пол)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
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) 13.922 0.407 13.075 14.769
weiblich (Женский) 13.733 0.459 12.779 14.688

3. ALTER (Возраст)

Dependent Variable: М1 (Зависимая переменная: М1)
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) 16.000 0.594 14.764 17.236
31-50 Jahre (31-50 лет) 14.800 0.522 13.715 15.885
ueber 50 Jahre (Свыше 50 лет) 10.683 0.471 9.704 11.663

Затем следует вывод результатов теста Шеффе по сравнению отдельных возрастных групп.

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.