Je\u015bli og\u00f3lna warto\u015b\u0107 p<\/a> tabeli ANOVA jest poni\u017cej pewnego poziomu istotno\u015bci, w\u00f3wczas mamy wystarczaj\u0105ce dowody, aby stwierdzi\u0107, \u017ce co najmniej jedna ze \u015brednich grupowych r\u00f3\u017cni si\u0119 od pozosta\u0142ych.<\/span><\/p>\n Nie m\u00f3wi nam to jednak , kt\u00f3re<\/em> grupy r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie. To po prostu m\u00f3wi nam, \u017ce nie wszystkie \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3wne.<\/span><\/p>\n Aby dok\u0142adnie wiedzie\u0107, kt\u00f3re grupy si\u0119 od siebie r\u00f3\u017cni\u0105, nale\u017cy przeprowadzi\u0107test post hoc<\/a> .<\/span><\/p>\n Jednym z najcz\u0119\u015bciej stosowanych test\u00f3w post hoc jest test Scheffe’a<\/strong> , kt\u00f3ry pozwala na dokonywanie por\u00f3wna\u0144 parami pomi\u0119dzy \u015brednimi ka\u017cdej grupy, kontroluj\u0105c jednocze\u015bnie wsp\u00f3\u0142czynnik b\u0142\u0119du rodzinnego<\/a> .<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak wykona\u0107 test Scheffe w R.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce badacz rekrutuje 30 student\u00f3w do udzia\u0142u w badaniu. Studenci s\u0105 losowo przydzielani<\/a> do stosowania jednej z trzech metod nauki w celu przygotowania si\u0119 do egzaminu.<\/span><\/p>\n Do utworzenia tego zbioru danych w SAS-ie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cego kodu:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie u\u017cyjemy proc ANOVA<\/strong> do wykonania jednokierunkowej ANOVA:<\/span><\/p>\n Uwaga<\/strong> : Zastosowali\u015bmy zestawienie \u015brednich<\/strong> wraz z opcjami Scheffe’a<\/b> i Cldiffa<\/strong> , aby okre\u015bli\u0107, \u017ce nale\u017cy przeprowadzi\u0107 test post-hoc Scheffe’a (z przedzia\u0142ami ufno\u015bci), je\u015bli og\u00f3lna warto\u015b\u0107 p z jednoczynnikowej analizy ANOVA jest statystycznie istotna.<\/span><\/p>\n Najpierw przeanalizujemy tabel\u0119 ANOVA w wyniku:<\/span> <\/p>\n Z tej tabeli mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n Przypomnijmy, \u017ce jednokierunkowa analiza ANOVA wykorzystuje nast\u0119puj\u0105ce hipotezy zerowe i alternatywne:<\/span><\/p>\n Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 p tabeli ANOVA (0,0448) jest mniejsza ni\u017c \u03b1 = 0,05, odrzucamy hipotez\u0119 zerow\u0105.<\/span><\/p>\n To m\u00f3wi nam, \u017ce \u015bredni wynik egzaminu nie jest r\u00f3wny w przypadku trzech metod badania.<\/span><\/p>\n Powi\u0105zane:<\/strong> Jak interpretowa\u0107 warto\u015b\u0107 F i warto\u015b\u0107 P w ANOVA<\/a><\/span><\/p>\n Aby dok\u0142adnie okre\u015bli\u0107, kt\u00f3re \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3\u017cne, nale\u017cy odwo\u0142a\u0107 si\u0119 do tabeli wynik\u00f3w ko\u0144cowych, kt\u00f3ra przedstawia wyniki test\u00f3w post-hoc Scheffe\u2019a:<\/span> <\/p>\n Aby dowiedzie\u0107 si\u0119, kt\u00f3re \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3\u017cne, musimy sprawdzi\u0107, kt\u00f3re por\u00f3wnania parami maj\u0105 obok siebie gwiazdki ( ***<\/strong> ).<\/span><\/p>\n Z tabeli wynika, \u017ce istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy grup\u0105 A i grup\u0105 C.<\/span><\/p>\n Nie ma istotnych statystycznie r\u00f3\u017cnic pomi\u0119dzy \u015brednimi pozosta\u0142ych grup.<\/span><\/p>\n W szczeg\u00f3lno\u015bci widzimy, \u017ce \u015brednia r\u00f3\u017cnica w wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy grup\u0105 C i grup\u0105 A wynosi 6,7<\/strong> .<\/span><\/p>\n 95% przedzia\u0142 ufno\u015bci dla r\u00f3\u017cnicy \u015brednich mi\u0119dzy tymi grupami wynosi [0,064; 13,336]<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017csze tutoriale dostarczaj\u0105 dodatkowych informacji o modelach ANOVA:<\/span><\/p>\n Przewodnik po korzystaniu z test\u00f3w post-hoc z ANOVA<\/a> Jednoczynnikow\u0105 ANOVA stosuje si\u0119 do okre\u015blenia, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy \u015brednimi z trzech lub wi\u0119cej niezale\u017cnych grup. Je\u015bli og\u00f3lna warto\u015b\u0107 p tabeli ANOVA jest poni\u017cej pewnego poziomu istotno\u015bci, w\u00f3wczas mamy wystarczaj\u0105ce dowody, aby stwierdzi\u0107, \u017ce co najmniej jedna ze \u015brednich grupowych r\u00f3\u017cni si\u0119 od pozosta\u0142ych. Nie m\u00f3wi nam to jednak , kt\u00f3re grupy […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-4535","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Przyk\u0142ad: test Scheffe\u2019a w SAS-ie<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> Method $Score;\n datalines<\/span> ;\nAt 76\nAt 77\nAt 77\nAt 81\nAt 82\nAt 82\nAt 83\nAt 84\nAt 85\nAt 89\nB 81\nB 82\nB 83\nB 83\nB 83\nB 84\nB 87\nB90\nB92\nB93\nC 77\nC 78\nC 79\nC 88\nC 89\nC 90\nC 91\nC 95\nC 98\nC 98\n;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n \/*perform one-way ANOVA with Scheffe's post-hoc test*\/\n<\/span>proc ANOVA data<\/span> = my_data;<\/span>\nclassMethod<\/span> ;<\/span>\nmodelScore<\/span> = Method;<\/span>\nmeans<\/span> Method \/<\/span> scheffe cldiff<\/span> ;<\/span>\nrun;<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scheffe1-1.png\")
<\/p>\n\n
\n
![\"Test](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scheffe2.png\")
<\/p>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak wykona\u0107 jednokierunkow\u0105 ANOVA w SAS<\/a>
Jak wykona\u0107 dwukierunkow\u0105 ANOVA w SAS<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"