{"id":484,"date":"2023-07-29T18:02:44","date_gmt":"2023-07-29T18:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/"},"modified":"2023-07-29T18:02:44","modified_gmt":"2023-07-29T18:02:44","slug":"%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0414\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/a> (\u00ab\u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u00bb) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c.<\/span><\/p>\n

\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.<\/span><\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0438 \u043f\u043e\u043b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u2014 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/em> \u0438 \u043f\u043e\u043b<\/em> , \u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u2014 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430,<\/em> \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c\u0443\u044e \u0432 \u0444\u0443\u043d\u0442\u0430\u0445.<\/span><\/p>\n

\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430.<\/span><\/p>\n

\u041c\u044b \u043d\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c 30 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 30 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0434\u043b\u044f \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u044f \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e 10 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430.<\/span><\/p>\n

\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c:<\/span><\/p>\n

 #make this example reproducible\n<\/span>set.seed(10)\n\n#create data frame\n<\/span>data <- data.frame(gender = rep(c(\"Male\", \"Female\"), each = 30),\n                   exercise = rep(c(\"None\", \"Light\", \"Intense\"), each = 10, times = 2),\n                   weight_loss = c(runif(10, -3, 3), runif(10, 0, 5), runif(10, 5, 9),\n                                   runif(10, -4, 2), runif(10, 0, 3), runif(10, 3, 8)))\n\n#view first six rows of data frame\n<\/span>head(data)\n\n# gender exercise weight_loss\n#1 Male None 0.04486922\n#2 Male None -1.15938896\n#3 Male None -0.43855400\n#4 Male None 1.15861249\n#5 Male None -2.48918419\n#6 Male None -1.64738030\n\n#see how many participants are in each group<\/span>\ntable(data$gender, data$exercise)\n\n# Intense Light None\n# Female 10 10 10\n# Male 10 10 10\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ANOVA, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u0430\u0439\u0434\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0448\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 dplyr<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #load dplyr<\/em> package<\/span>\nlibrary(dplyr)\n\n#find mean and standard deviation of weight loss for each treatment group<\/span>\ndata %>%\n  group_by<\/span> (gender, exercise) %>%\n  summarize<\/span> (mean = mean(weight_loss),\n            sd = sd(weight_loss))\n\n# A tibble: 6 x 4\n# Groups: gender [2]\n# gender exercise means sd\n#          \n#1 Female Intense 5.31 1.02 \n#2 Female Light 0.920 0.835\n#3 Female None -0.501 1.77 \n#4 Male Intense 7.37 0.928\n#5 Male Light 2.13 1.22 \n#6 Male None -0.698 1.12 \n<\/strong><\/pre>\n
 \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0448\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b:<\/span><\/p>\n
 #set margins so that axis labels on boxplot don't get cut off<\/span>\nby(mar=c(8, 4.1, 4.1, 2.1))\n\n#create boxplots\n<\/span>boxplot(weight_loss ~ gender:exercise,\ndata = data,\nmain = \"Weight Loss Distribution by Group\",\nxlab = \"Group\",\nylab = \"Weight Loss\",\ncol = \"steelblue\",\nborder = \"black\", \nlas = 2 #make x-axis labels perpendicular<\/span>\n)<\/strong><\/pre>\n
 \u041c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445<\/em> \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445<\/em> , \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445 \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0445<\/em> \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/span><\/p>\n
 \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0432\u0443\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ANOVA \u043a \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b.<\/span><\/p>\n
 \u041f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0443\u0445\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ANOVA<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ANOVA \u0432 R:<\/span><\/p>\n
 aov(\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 ~predictor_variable1 *predictor_variable2, data = \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445)<\/span><\/strong><\/p>\n
 \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a *<\/strong> \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/span><\/p>\n
 \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u0435\u0441_\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e<\/em> \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u0430 \u043f\u043e\u043b<\/em> \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/em> \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/span><\/p>\n
 \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e summary()<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/span><\/p>\n
 #fit the two-way ANOVA model<\/span>\nmodel <- aov(weight_loss ~ gender * exercise, data = data)\n\n#view the model output<\/span>\nsummary(model)\n\n# Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    \n#gender 1 15.8 15.80 11.197 0.0015 ** \n#exercise 2 505.6 252.78 179.087 <2e-16 ***\n#gender:exercise 2 13.0 6.51 4.615 0.0141 *  \n#Residuals 54 76.2 1.41                   \n#---\n#Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0418\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b<\/em> , \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/em> \u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 0,05.<\/span><\/p>\n
 \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0438\u0434\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442:<\/span><\/p>\n
 1. \u041d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong> \u2013 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438<\/span> \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d , \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c.<\/span><\/p>\n
 2. \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong> \u2013 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/span><\/p>\n
 \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/span><\/p>\n
 #define model residuals\n<\/b><\/span>reside <- model$residuals<\/strong>\n\n#create histogram of residuals<\/strong><\/span>\nhist(resid, main = \"Histogram of Residuals\", xlab = \"Residuals\", col = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n
 \u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e.<\/span><\/p>\n
 3. \u0420\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f<\/strong> \u2013 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b.<\/span><\/p>\n
 \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442 \u041b\u0435\u0432\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 car<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #load car<\/em> package<\/span>\nlibrary(car)\n\n#conduct Levene's Test for equality of variances<\/span>\nleveneTest(weight_loss ~ gender * exercise, data = data)\n\n#Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)\n# Df F value Pr(>F)\n#group 5 1.8547 0.1177\n#54  \n<\/strong><\/pre>\n
 \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 p \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 0,05, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e.<\/span><\/p>\n
 \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0439 \u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442 , \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430.<\/span><\/p>\n
 \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e TukeyHSD()<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0422\u044c\u044e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439:<\/span><\/p>\n
 #perform Tukey's Test for multiple comparisons\n<\/span>TukeyHSD(model, conf.level=.95) \n\n#Tukey multiple comparisons of means\n# 95% family-wise confidence level\n#\n#Fit: aov(formula = weight_loss ~ gender * exercise, data = data)\n#\n#$gender\n# diff lwr upr p adj\n#Male-Female 1.026456 0.4114451 1.641467 0.0014967\n#\n#$exercise\n# diff lwr upr p adj\n#Light-Intense -4.813064 -5.718493 -3.907635 0.0e+00\n#None-Intense -6.938966 -7.844395 -6.033537 0.0e+00\n#None-Light -2.125902 -3.031331 -1.220473 1.8e-06\n#\n#$`gender:exercise`\n# diff lwr upr p adj\n#Male:Intense-Female:Intense 2.0628297 0.4930588 3.63260067 0.0036746\n#Female:Light-Female:Intense -4.3883563 -5.9581272 -2.81858535 0.0000000\n#Male:Light-Female:Intense -3.1749419 -4.7447128 -1.60517092 0.0000027\n#Female:None-Female:Intense -5.8091131 -7.3788841 -4.23934219 0.0000000\n#Male:None-Female:Intense -6.0059891 -7.5757600 -4.43621813 0.0000000\n#Female:Light-Male:Intense -6.4511860 -8.0209570 -4.88141508 0.0000000\n#Male:Light-Male:Intense -5.2377716 -6.8075425 -3.66800066 0.0000000\n#Female:None-Male:Intense -7.8719429 -9.4417138 -6.30217192 0.0000000\n#Male:None-Male:Intense -8.0688188 -9.6385897 -6.49904786 0.0000000\n#Male:Light-Female:Light 1.2134144 -0.3563565 2.78318536 0.2185439\n#Female:None-Female:Light -1.4207568 -2.9905278 0.14901410 0.0974193\n#Male:None-Female:Light -1.6176328 -3.1874037 -0.04786184 0.0398106\n#Female:None-Male:Light -2.6341713 -4.2039422 -1.06440032 0.0001050\n#Male:None-Male:Light -2.8310472 -4.4008181 -1.26127627 0.0000284\n#Male:None-Female:None -0.1968759 -1.7666469 1.37289500 0.9990364<\/strong><\/pre>\n
 \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 p \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u043e\u0439.<\/span><\/p>\n
 \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u043e\u0439 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 p: 0,990364).<\/span><\/p>\n
 \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c 95% \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0422\u044c\u044e\u043a\u0438, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438plot()<\/strong> \u0432 R:<\/span><\/p>\n
 #set axis margins so labels don't get cut off\n<\/span>by(mar=c(4.1, 13, 4.1, 2.1))\n\n#create confidence interval for each comparison\n<\/span>plot(TukeyHSD(model, conf.level=.95), las = 2)\n<\/strong><\/pre>\n
 \u041e\u0442\u0447\u0435\u0442 \u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/span><\/strong><\/h3>\n
 \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:<\/span><\/p>\n
 \u0414\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0430 ( \u043c\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e\u0439, \u0436\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439)<\/em> \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043d\u0435\u0442, \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0435, \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435)<\/em> \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430 (\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u0442\u0430\u0445).<\/em> \u0411\u044b\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0430 \u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0432\u0435\u0441\u0430 (F(2, 54) = 4,615, p = 0,0141).<\/span> \u0410\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u0422\u044c\u044e\u043a\u0438 HSD.<\/span><\/p>\n
 \u0423 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f<\/em> \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f<\/em> \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (p <0,0001) \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/em> (p <0,0001). \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0443 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u043b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f<\/em> \u0434\u0438\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0435\u043c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/em> (p <0,0001).<\/span><\/p>\n
 \u0423 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f<\/em> \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f<\/em> \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (p <0,0001) \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/em> (p <0,0001).<\/span><\/p>\n
 \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u041b\u0435\u0432\u0435\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f ANOVA \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0414\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 (\u00ab\u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u00bb) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0438 \u043f\u043e\u043b […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-484","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-11"],"yoast_head":"\n\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/ru\/\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430-\u0440\u0430-\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0438\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"ru_RU\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/ru\/\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430-\u0440\u0430-\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0438\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T18:02:44+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/\",\"name\":\"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T18:02:44+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T18:02:44+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/774949a85feafc6654ba9cefc39d3cae\"},\"description\":\"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"ru-RU\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"\u0414\u043e\u043c\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"ru-RU\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/774949a85feafc6654ba9cefc39d3cae\",\"name\":\"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"ru-RU\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\"},\"description\":\"\u0417\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435, \u044f \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0438, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c Statorials. \u0418\u043c\u0435\u044f \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Statorials. \u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/ru\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b","description":"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/ru\/\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430-\u0440\u0430-\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0438\/","og_locale":"ru_RU","og_type":"article","og_title":"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b","og_description":"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/ru\/\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430-\u0440\u0430-\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0438\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T18:02:44+00:00","author":"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"\u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c":"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d","\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f":"3 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/","url":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/","name":"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R \u2014 \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T18:02:44+00:00","dateModified":"2023-07-29T18:02:44+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/774949a85feafc6654ba9cefc39d3cae"},"description":"\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 R.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/#breadcrumb"},"inLanguage":"ru-RU","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0-%d1%80%d0%b0-%d0%b4%d0%b2%d1%83%d1%81%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d0%b8%d0%b8\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"\u0414\u043e\u043c","item":"https:\/\/statorials.org\/ru\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 r"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/ru\/","name":"Statorials","description":"\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/ru\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"ru-RU"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/774949a85feafc6654ba9cefc39d3cae","name":"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"ru-RU","@id":"https:\/\/statorials.org\/ru\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"\u0431\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d \u0430\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d"},"description":"\u0417\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435, \u044f \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0438, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c Statorials. \u0418\u043c\u0435\u044f \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Statorials. \u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/ru"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/484","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=484"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/484\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=484"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=484"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/ru\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=484"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}