Независимая переменная имеет больше двух уровней

Цели

Что делать, если независимая переменная имеет больше двух уровней?

Независимая переменная имеет больше двух уровней

Действительно ли холерики и сангвиники более

Независимая переменная имеет больше двух уровней

Нашей задачей является избегание ошибки I

Независимая переменная имеет больше двух уровней

6 сравнений:
Вероятность сделать ошибку при каждом

Независимая переменная имеет больше двух уровней

Вероятность не сделать ошибку во всех

Независимая переменная имеет больше двух уровней

Для 10 сравнений вероятность сделать по

Независимая переменная имеет больше двух уровней

Что делать?
Применять специальные критерии!

Основы дисперсионного анализа

В качестве такого критерия для параметрических данных используется
ДИСПЕРСИОННЫЙ

Непараметрические аналоги ДА

Критерий Фридмана
Критерий Краскала-Уоллиса

Критерий Краскала-Уоллиса

Непараметрический аналог однофакторного ДА для независимых выборок.
По идее сходен с

Критерий Краскала-Уоллиса

Чем меньше совпадений, тем больше различаются ряды, соответствующие сравниваемым выборкам

Критерий Краскала-Уоллиса

Основная идея критерия основана на представлении всех значений сравниваемых выборок

Критерий Краскала-Уоллиса

Если выполняется статистическая гипотеза об отсутствии различий, то можно ожидать,

Критерий Краскала-Уоллиса

N – общая численность всех выборок
ni – численность выборки i
k

Критерий χ2 Фридмана

Непараметрический аналог однофакторного ДА для зависимых выборок.
Основан на ранжировании

Критерий χ2 Фридмана

Если выполняется статистическая гипотеза об отсутствии различий между повторными

Критерий χ2 Фридмана

n – число испытуемых
с – количество условий (повторных измерений)
Ti

Непармаетрические аналоги ДА

Действительно ли холерики и сангвиники более агрессивны, чем флегматики

Непараметрические аналоги ДА

Непараметрические аналоги ДА

Подсчитывать апостериорные критерии вручную по формулам (Радчикова Н.П. "Компьютерная

Поправка Бонферрони

Идея заключается в том, чтобы заранее снизить вероятность допущения

Поправка Бонферрони

Новый уровень статистической значимости получается из формулы:
(1-α)k=0,95,
где

Поправка Бонферрони

Так как ,
то для 6 сравнений α=0,01. Следовательно,

Поправка Бонферрони

Очевидно, что такой подход при достаточно большом количестве сравнений приводит