83415

7.    Czy modele regresji liniowej i regresji logistycznej są stosowane do rozwiązywania tych samych problemów? Jakich?

8.    Czy test Kruskala-Wallisa w pełni zastępuje parametryczną jedoczynnikową analizę wariancji? Uzasadnij krótko.

Tak, ponieważ w najnowszych narzędziach statystycznych uwzględnione już zostały testy porównań wielokrotnych dla testu Kruskala-Wallisa.

9.    Czy w przypadku dwuczynnikowej analizy wariancji z czynnikami dwustanowymi stosuje się ocenę efektów prostych?

Tak, ponieważ wówczas przy ustalonym poziomie jednego z czynników możemy ustalić efekty występujące pomiędzy dwoma stanami drugiego czynnika.

10.    Czym różni się analiza wariancji od analizy kowariancji?

W analizie kowariancji porównywane są średnie skorygowane o oddziaływanie zmiennej zakłócającej.

11.    Czym różni się test porównań wielokrotnych od testu t-Studenta?

Test t-studenta nie gwarantuje stałego poziomu istotności w razie wykorzystywania w jednej analizie efektów więcej niż jednego testowania, natomiast testy porównań wielokrotnych gwarantują stałą alfę. W naszym przypadku najczęściej będzie to 0,05.

12.    Czym różni się współczynnik korelacji liniowej Pearsona od współczynnika korelacji cząstkowej?

Współczynnik korelacji liniowej Pearsona pomiędzy dwiema zmiennymi to kowariancja tych zmiennych podzielona przez iloczyn ich odchyleń standardowych.

Zaś we współczynniku korelacji cząstkowej z obu zmiennych usuwane są efekty liniowe powodowane przez inne zmienne. (Na przykład w regresji liniowej, współczynnik korelacji cząstkowej między Y a Xi korygowany jest o efekty liniowe pozostałych zmiennych X„)

13.    Czym różnią efekty proste i efekty główne?

Efektami głównymi nazywamy w analizie wariancji efekty poszczególnych czynników analizowanych osobno, natomiast efekty proste polegają na porównywaniu wartości oczekiwanych odpowiadających wartościom jednego czynnika przy ustalonej wartości drugiego czynnika.

14.    Czym różnią się hipotezy testowane w analizach wariancji i testowane w analizach kowariancji?

W analizach wariancji hipotezy można wyrazić w terminach średnich, natomiast w analizach kowariancji należy to zrobić w terminach średnich skorygowanych o oddziaływanie zmiennej zakłócającej.