групиране на променлива
Групирането на вземане на проби и надеждност изчисление пример за различия в средните стойности
Научен сътрудник в Института по екология и природни ресурси на AS RT
Много често това е необходимо е да се сравнят разликите между подгрупи от пробата, разделени от това, което някои критерий. За тази цел, приложена групиране променлива кодираща черта.
Така например, в населението има хора, които имат индекс нормална телесна маса, както и тези, които страдат от наднормено тегло. Можете да въведете групиране променлива кодиране на различните стойности на BMI. Помислете за този пример по-подробно.
Така че, ние имаме извадка от променлива характеризиращи височина, тегло и BMI. Ние въведе група променливата "BMI код", която кодира индекс на телесна маса стойности, както следва: 0 - нормално BMI, -1 - под нормата; 1 - наднорменото тегло.
Да отворим нашия ekselevsky файл в «Statistica» програма, изберете «Статистика» меню - «Основни Статистика и маси» и режим «Т-тест, от групи», което дава възможност да се изчисли значението на разликите по критерия на Стюдънт, въз основа на разделянето на пробата чрез групиране на променлива ,
Следваща виждаме нов диалогов прозорец, в който се иска да изберете подходящите променливи за изчисляване «Променливи»: Зависим - изберете променливите, които ще бъдат разгледани, групиране - изберете променлива набор от разделяне на групи от код.
Като групиране променлива ние избираме "Код ИТМ", и като селище - "Растеж", "тегло" и "възраст".
В полетата «Код За Група 1» и «Код За група 2" Задава стойността на групиране на кодовете на променливите, които трябва да се разделят нашата извадка. Сложихме стойност "-1" и "1", тоест, ще я сравним височина, тегло и възраст на хората с нисък и висок BMI. Всичко останало напусне "по подразбиране" и кликнете върху бутона Резюме.
Така че, това, което виждаме като резултат? В резултат на изчислението, програмата поставя знак, който сравнява със средните стойности на нашите изчислени променливи. Те са оцветени в червено, това означава, че нивото на значимост на р<0.05, то есть различия в парах «Mean -1» (Среднее значение показателя в группе с кодом «-1») и «Mean 1» (Среднее значение в группе с кодом «1») статистически достоверны. Тут же указываются и значения критерия Стьюдента «t-value».
Както можете да видите, тегло, височина и възраст, дори и тези с екстремни стойности (липса-излишък) BMI е значително по-различна. Като цяло, може да се отбележи, че липсата на тегло е характерно за по-младите пациенти, с по-висок растеж.
Разбира се, този пример е даден само с илюстративна цел, в реални модели изследвания на населението не е толкова ясно, и се влияят от много фактори, които трябва да се следи и да се определи силата на тяхното влияние. Ще разгледаме методите в бъдещите уроци, чрез които да се измерват и тегло от различни фактори.
Успех и ще се видим скоро!