background image

Test chi-kwadrat 

porównuje częstości 

Analiza wariancji (ANOVA)

 

- Analiza wariancji (klasyfikacja prosta) 

 czy grupy różnią się? 

- Test 

a posteriori

 Tukeya

  które grupy się różnią? 

- Test Kruskala-Wallisa

  nieprametryczna odmiana ANOVA 

Test t-Studenta 

porównuje różnice między 2 grupami 

Analiza wariancji (ANOVA) 

porównuje różnice między > 2 grupami 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

x

2

 =  

514,55 

x =  64,65 

s

2

 =  514,55 / (20 - 1) = 

27,082 

Źródła zmienności  

Ogólna 

Międzygrupowa 
Wewnątrzgrupowa 

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

514,55 

215,15 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 
18,700 

background image

Średnia z 4 średnich = 

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

Ogólna 

Międzygrupowa 

Wewnątrzgrupowa 

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

514,55 

215,35 

299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 

18,700 

x

2

 =  43,07 

x 5

 = 

215,35 

x = 59,4     68,4     65,8     65,0 

s

2

 =  215,35 / (4 – 1 ) = 

71,783 

64,65 

Jeśli z populacji o wariancji 

2

 pobieramy próby N-elementowe  

i obliczamy średnią z tych prób, to wariancja obliczona z tych średnich 
wynosi 

2

 / N, czyli jest N-krotnie mniejsza 

Aby otrzymać oszacowanie wariancji między pomiarami 

należy tą 

wariancję pomnożyć przez N 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

Źródła zmienności  

Ogólna 
Międzygrupowa 

Wewnątrzgrupowa 

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

514,55 
215,35 

299,20 

19 

16 

27,082 
71,783 

18,700 

x = 59,4     68,4     65,8     65,0 

x

2

 =  123,2   77,2     50,8     48 

s

2

 =  299,2 / (20 – 4) = 

18,7 

Suma 

x

2

 =  

299,20 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  
Ogólna 
Międzygrupowa 
Wewnątrzgrupowa 

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

728,55 
429,35 

299,20 

19 

16 

38,344 
143,117 

18,700 

x = 59,4     

68,4     65,8     65,0 

x

2

 =  123,2   77,2     50,8     48 

s

2

 =  299,2 / (20 – 4) = 

18,7 

Suma 

x

2

 = 

 299,20 

A 

+2 

+4 

-2 

58 

67 

73 

61 

60 

72 

66 

66 

51 

66 

74 

66 

66 

77 

67 

58 

62 

70 

69 

64 

x = 59,4     

70,4     69,8

     

63,0 

x

2

 =  123,2   77,2     50,8     48 

s

2

 =  299,2 / (20 – 4) = 

18,7 

Średnia z 4 średnich = 

64,65 

Średnia z 4 średnich = 

65,65 

Suma 

x

2

 = 

 299,20 

Źródła zmienności  
Ogólna 
Międzygrupowa 
Wewnątrzgrupowa 

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 
71,783 
18,700 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Ogólna SK

 =

 

 

 X

ij

2

 - 

j  i 

a  N

N

 

(

 

 X

ij

)

2

 

j  i 

a  N

(58)

2

 + (60)

2

 + … + (66)

2

 = 

84107 

(58 + 60 + … + 66)

2

 / 20 = (1293)

2

 / 20 = 

83592,45 

84107 – 83592,45 = 

514,55

 

= 514,55

 

Międzygrupowa SK

 =

 

N

 

(

 

 X

ij

)

2

 

j  i 

a  N

N

(

 X

ij

)

2

 

N

 

-

 

= 297   342    329   325 

(297)

2

 / 5 + (342)

2

 / 5 + (329)

2

 / 5 + (325)

2

 / 5 = 

83807,8 

83807,8 – 83592,45 = 

215,35

 

= 215,35

 

Ogólna SK

 = 

Międzygrupowa SK

 + 

Wewnątrzgrupowa SK

 

Wewnątrzgrupowa SK

 = 

Ogólna SK

 – 

Międzygrupowa SK

 

 

= 299,20

 

514,55

 

215,35

 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

Ogólna 

Międzygrupowa 
Wewnątrzgrupowa 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 
18,700 

df

 ogólna SK = N - 1 = 20 – 1 = 19   

df

 międzygrupowa SK = a – 1 = 4 – 1 = 

 

df

 wewnątrzgrupowa SK =  

 (N

j

 – 1) = (5 – 1) + (5 – 1) + (5 – 1) + (5 – 1) = 16 

F = wariancja między grupami / wariancja w grupach 

F = 71,783 / 18,700 = 

3,839 

F

0,05; 3; 16 

df

 ogólna SK = 

df

 międzygrupowa SK + 

df

 wewnątrzgrupowa SK 

Wariancja międzygrupowa

 = SK / df = 215,35 / 3 = 

71,783 

Wariancja wewnątrzgrupowa

 = SK / df = 299,2 / 16 = 

18,7 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

F = wariancja między grupami / wariancja w grupach 

F = 71,783 / 18,700 = 

3,839 

F

0,05; 3; 16 

3,24 

Między którymi? 

F> F

0,05; 3; 16

   Między grupami są różnice 

background image

s

x

 

Test 

a posteriori

  Tukeya (metoda T)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

Ogólna 

Międzygrupowa 

Wewnątrzgrupowa 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 

18,700 

NIR = (wartość krytyczna)(błąd standardowy) = 

Q

0,05; a; 

df

  

 

  

1) Obliczamy Najmniejszą Istotną Różnicę (NIR) 

a) wartość krytyczna 

 

Q

0,05; a; 

df 

Q

0,05; 4; 16 

Rozstęp studentyzowany (Tablica H) 

df

 – liczba stopni swobody 

a – liczba grup 

background image

Test 

a posteriori

  Tukeya (metoda T)

 

a) wartość krytyczna  

(rozstęp studentyzowany - Tablica H)

 

 

Q

0,05; a; 

df 

Q

0,05; 4; 16 

4,05

  

 

df

 – liczba stopni swobody = N - a 

a – liczba grup 

background image

Test 

a posteriori

  Tukeya (metoda T)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

Ogólna 

Międzygrupowa 

Wewnątrzgrupowa 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 

18,700 

NIR = (wartość krytyczna)(błąd standardowy) = 

Q

0,05; a; 

df

  

  

a) wartość krytyczna 

 

Q

0,05; a; 

df 

Q

0,05; 4; 16 

4,05 

Rozstęp studentyzowany (Tablica H) 

1) Obliczamy Najmniejszą Istotną Różnicę (NIR) 

b) błąd standardowy 

 

s

n

 

s

x

 =

 

= 4,05  1,934 = 

s

x

 

= 7,8327 

=   (18,7 / 5) = 

1,934 

s

2

 – wariancja 

n – liczba powtórzeń w jednym zabiegu 

df

 – liczba stopni swobody 

a – liczba grup 

 

background image

d =  55,48   64,48    61,88    61,08 

Test 

a posteriori

  Tukeya (metoda T)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

Ogólna 

Międzygrupowa 

Wewnątrzgrupowa 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 

18,700 

NIR = 

7,8327 

1) Obliczamy Najmniejszą Istotną Różnicę (NIR) 

d = X – NIR/2

 

2) Obliczamy średnią i jej zakres 

g = X + NIR/2

 

x = 59,4    68,4    65,8    65,0 

g =  63,32   72,32    69,72    68,92 

50 

60 

70 

80 

d

A

 = 59,4 – 7,8327/2 = 55,48 

 

g

A

 = 59,4 + 7,8327/2 = 63,32 

 

3) Porównujemy zakresy średnich 

         A         B         C         D 

B      

+

          

-

          -         - 

C       -          -                     - 

D       -          -          - 

Jeśli średnie między zakresami z dwóch zabiegów  
zachodzą na siebie, to nie ma między nimi statystycznie 
istotnych różnic

 

background image

Analiza wariancji - założenia

 

- Niezależność prób 

- Losowość prób 

- Addytywność 

(czynnik 

j

 zmniejsza lub zwiększa średnią w danej grupie) 

- Homogeniczność wariancji 

(poszczególne grupy nie różnią się wariancją) 

- Normalność 

(czynnik losowy E

ij 

ma rozkład normalny)  

X

ij

 = 

 + 

j

 + E

ij 

X

ij

 

– pojedynczy pomiar 

 – ogólna średnia z populacji generalnej  

– wpływ zabiegu eksperymentalnego 

j

 

E

ij 

– losowe odchylenie każdego z pomiarów 

Założenia analizy wariancji: 

background image

Test Kruskala-Wallisa

 

A 

 B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

60 

 

 

 

13 

 

6,5 

11,5 

 

18,5 

 

10 

 

20 

 

15 

17 

 

6,5 

 

18,5 

 

8,5 

 

11,5 

8,5 

 

15 

 

15 

 

 

H

 =

 

N

N(N + 1)

 

 

12

 

R

j

- 3(N + 1)

 









4  


6,5 

6,5 




N

j

 – liczba pomiarów w grupie j-tej 

N – liczba pomiarów we wszystkich (a) 

grupach łącznie 
a – liczba grup 
R

j

 – suma rang 

background image

Test Kruskala-Wallisa

 

A 

 B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

60 

 

 

 

13 

 

6,5 

11,5 

 

18,5 

 

10 

 

20 

 

15 

17 

 

6,5 

 

18,5 

 

8,5 

 

11,5 

8,5 

 

15 

 

15 

 

 

H

 =

 

N

N(N + 1)

 

 

12

 

R

j

- 3(N + 1)

 

R

j

 = 26,5      75         62      46,5 

(26,5)

2

/5 + (75)

2

/5 + (62)

2

/5 + (46,5)

2

/5 = 

2466,7

  

3(20 + 1) 

63 

H

 = 0,0286  2466,7 – 63 = 

7,477  

12/(20 

 21) 

0,0286 

t – ranga wiązana 

D

 = 1 -

 

N

3

 - N

 

 (t

3

 – t) 

 (t

3

 – t) = 4 (2

3

 – 2) + 2 (3

3

 – 3) = 46 + 324 = 

72 

N

3

 – N = 20

3

 – 20 = 

7980

  

D

 = 

N

j

 – liczba pomiarów w grupie j-tej 

N – liczba pomiarów we wszystkich (a) 

grupach łącznie 
a – liczba grup 
R

j

 – suma rang 

background image

Test Kruskala-Wallisa

 

A 

 B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

60 

 

 

 

13 

 

6,5 

11,5 

 

18,5 

 

10 

 

20 

 

15 

17 

 

6,5 

 

18,5 

 

8,5 

 

11,5 

8,5 

 

15 

 

15 

 

 

H

 =

 

N

N(N + 1)

 

 

12

 

R

j

- 3(N + 1)

 

R

j

 = 26,5      75         62      46,5 

(26,5)

2

/5 + (75)

2

/5 + (62)

2

/5 + (46,5)

2

/5 = 

2466,7

  

3(20 + 1) 

63 

H

 = 0,0286  2466,7 – 63 = 

7,477  

12/(20 

 21) 

0,0286 

D

 = 1 -

 

N

3

 - N

 

 (t

3

 – t) 

 (t

3

 – t) = 4 (2

3

 – 2) + 2 (3

3

 – 3) = 46 + 324 = 

72 

N

3

 – N = 20

3

 – 20 = 

7980

  

D

 = 1 – 72/7980 = 1 – 0,009023 = 

0,9909775 

H

 = 7,477 / 0,9909775 = 

7,545

 

N

j

 – liczba pomiarów w grupie j-tej 

N – liczba pomiarów we wszystkich (a) 

grupach łącznie 
a – liczba grup 
R

j

 – suma rang 

t – ranga wiązana 

background image

Test Kruskala-Wallisa

 

H

 = 

7,545

 

2

0,05; 3

 = 

7,815

 

 brak różnic między grupami

 

background image

Obserwowane zmienne 

mają charakter normalny 

Test t       

dla prób 

zależnych 

TAK 

Test  Cochrana-

Coxa 

Test t       

dla prób 

niezależnych 

wariancje 

równe 

różne 

próby 

zależne 

niezależne 

skala 

interwałowa, 

ilorazowa 

Test chi-

kwadrat 

nominalna, 

porządkowa 

Liczba prób 

założenia ANOVA:      

 równość wariancji      

 normalność rozkładu 

test Kruskala-

Wallisa 

test Tukeya 

Analiza 

wariancji 

ANOVA 

spełnione 

niespełnione 

Czy są różnice? 

Między którymi są różnice? 

>2 

Test Levene’a 

jak 

sprawdzić? 

Test F 

background image

Statistica: 

Wpisywanie danych 

Typ 1: 
Zmienna grupująca (Grupa)  Zmienna zależna (Pomiar) 

Zastosowanie: 
-

Test chi-kwadrat; 

-

Testy t dla prób niezależnych; 

-

Test Manna-Whitney’a 

-

ANOVA 

-

Test Tukey’a 

-

Test Kruskalla-Wallisa 
 

Typ 2: 
Grupa A  Grupa B 

(dane w parach obok siebie) 
Zastosowanie: 
-

Testy t dla prób zależnych; 

-

Test kolejności par Wilcoxona 

background image

Analiza wariancji (ANOVA) 

Efekt – zmienność międzygrupowa 
Błąd – zmienność wewnątrzgrupowa 
SS – suma kwadratów odchyleń od średniej = SK 
MS – wariancja (s

2

Jak obliczyć: 
> Statystyka > Statystyki podstawowe i tabele > Przekroje, prosta ANOVA > Zmienne > 

wybieramy zmienną grupującą i zmienną zależną > Kody zmiennych grupujących 

(wszystko lub wybieramy kody przez ich zaznaczenie) > Test Levene’a (aby 

sprawdzić, czy wariancje są równe) > Analiza wariancji > Post-hoc > Test rozsądnej 

istotnej różnicy (RIR) Tukey’a. 

background image

Analiza wariancji (ANOVA)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

Źródła zmienności  

SK  

df 

Oszacowanie wariancji 

Ogólna 

Międzygrupowa 
Wewnątrzgrupowa 

514,55 
215,35 
299,20 

19 

16 

27,082 

71,783 
18,700 

F = wariancja między grupami / wariancja w grupach 

F = 71,783 / 18,700 = 

3,839 

F

0,05; 3; 16 

Wariancja międzygrupowa

 = SK / df = 215,35 / 3 = 

71,783 

Wariancja wewnątrzgrupowa

 = SK / df = 299,2 / 16 = 

18,7 

background image

d =  55,48   64,48    61,88    61,08 

Test 

a posteriori

  Tukeya (metoda T)

 

A 

B 

C 

D 

58 

65 

69 

63 

60 

70 

62 

68 

51 

64 

70 

68 

66 

75 

63 

60 

62 

68 

65 

66 

NIR = 

7,8327 

1) Obliczamy Najmniejszą Istotną Różnicę (NIR) 

d = X – NIR/2

 

2) Obliczamy średnią i jej zakres 

g = X + NIR/2

 

x = 59,4    68,4    65,8    65,0 

g =  63,32   72,32    69,72    68,92 

50 

60 

70 

80 

d

A

 = 59,4 – 7,8327/2 = 55,48 

 

g

A

 = 59,4 + 7,8327/2 = 63,32 

 

3) Porównujemy zakresy średnich 

         A         B         C         D 

B      

+

          

-

          -         - 

C       -          -                     - 

D       -          -          - 

Jeśli średnie między zakresami z dwóch zabiegów  
zachodzą na siebie, to nie ma między nimi statystycznie 
istotnych różnic

 

background image

Test Kruskala-Wallisa 

Jak obliczyć: 
> Statystyka > Statystyki nieparametryczne > Porównanie wielu prób niezależnych (grup) 

> Zmienne > wybieramy zmienną grupującą i zmienną zależną > ANOVA Kruskala-

Wallisa i test mediany > 

! Po lewej stronie

 wybrać ANOVA Kruskala-Wallisa. 

background image

Test chi-kwadrat

 

Jak obliczyć: 
> Statystyka > Statystyki podstawowe i tabele > Tabele wielodzielcze > Określ tabele 

(wybierz zmienne) > wybieramy jedną zmienną z jednej listy, a drugą zmienną z 

drugiej listy > Użyj kodów grupujących użytkownika > Kody > Wszystko > OK. > OK. 

> Opcje > Chi-kwadrat Pearsona i NW + Liczności oczekiwane > Więcej > Dokładne 

tabele dwudzielcze.