img111

pewnego lub pewnych kontrastów za istotne. Dlatego w przypadku dokonywania wielokrotnych porównań, już po zapoznaniu się z danymi (czyli a posteriori), zaleca się stosowanie bardziej ostrożnego testu Scheffe’go, który uznaje liniowy kontrast L za istotny na poziomic a. gdy jest spełnione

_L_

^S(L)

*V(*-1 )_affr-_U    (7.22)

Przykład 7.1 (dokończenie)

Jak wynika z powyższych stwierdzeń nasze 4 kontrasty powinniśmy testować raczej testem Schet'fe’go, niż klasycznym testem F. Prawa część nierówności (7.22) w naszym przypadku wynosi:

V(4-D -„,05^=2.934

zaś wartości lewych stron (7.22) dla poszczególnych kontrastów przedstawione są w tabeli 7.7. Uzyskaliśmy wiarygodne potwierdzenie istotności trzeciego kontrastu, natomiast istotność kontrastów drugiego i czwartego — wskazywana przez wyodrębnianie odpowiedniego składnika międzygnrpowej sumy kwadratów — nic potwierdziła się.

Tabela 7.7

Wyniki testu Scheffe’go dla czterech kontrastów liniowych dotyczących danych

z tabeli 73

Kontrast		_L_ ^S{L)		Istotność
^(D		1,569		nieistotne
^(2)	2,300			nieistotne
^L(S)	2,995			istotne dla a = 0,05
^LU)	2,477			nieistotne

Metodę Scheffe’go oraz inne „ostrożne” metody wielokrotnego porównywania (np. metodę rozstępu studentyzowanego, często opisywaną w literaturze, np. [Armitage], [Parker]) stosuje się wtedy, gdy dokonujemy wielu porównań dla wykrycia źródeł „zakłóceń”, które zaobserwowaliśmy analizując wyniki doświadczenia lub badania (po ich otrzymaniu) i porównując je z np. pierwotnymi hipotezami o charakterze przyczynowo-skutkowym, modelem zjawiska, itd.

111