АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Дисперсионный анализ данных

Читайте также:
  1. A) анализ и самооценка собственных достижений
  2. FMEA –анализа
  3. I. Анализ конечных результатов нового учебного года
  4. I. Анализ платежеспособности и ликвидности.
  5. I. Анализ состояния туристской отрасли Республики Бурятия
  6. I. Опровержение психоанализа
  7. I. Предпосылки структурного анализа
  8. I. Психоанализ как техника анализа ночной жизни
  9. II. Анализ финансовой устойчивости.
  10. II. Вывод и анализ кинетических уравнений 0-, 1-, 2-ого порядков. Методы определения порядка реакции
  11. II. Дисперсионный анализ
  12. II. Психоанализ как борец за интимную жизнь

 

При обработке данных мониторинга возникает необходимость оценить влияние различных факторов на те или иные показатели отклика наблюдаемого объекта. И здесь одним из эффективных методов, позволяющих установить существенное влияние рассматриваемых факторов (их удельный вес) на признак – отклик, является дисперсионный анализ.

В дисперсионном анализе используются следующие термины:

фактор (Х) – причина, обусловливающая изменение наблюдаемого признака Y;

интервал варьирования фактора (его значения в этом интервале Хi, i = 1,2,…n);

отклик (Y) – значение измеряемого или наблюдаемого признака Yi.

Техника дисперсионного анализа меняется в зависимости от числа изучаемых независимых факторов. Если факторы, вызывающие изменчивость среднего значения признака, принадлежат одному источнику, то мы имеем простую группировку, или однофакторный дисперсионный анализ, и далее соответственно: двойная группировка – двухфакторный дисперсионный анализ, трехфакторный дисперсионный анализ, …, m -факторный.

Задача дисперсионного анализа – исследование влияния тех или иных факторов (или уровней факторов) на изменчивость средних значений наблюдаемых параметров.

Сущность дисперсионного анализа состоит в выделении и оценке отдельных факторов, вызывающих изменчивость наблюдаемого признака.

В качестве примера рассмотрим результаты экспериментальных данных по определению влияния времени прединкубации на КОЕ микроорганизма Staphilococcus aureus: разведение 1:10 при мощности лазерного излучения 30 Дж/см2 и концентрации ФС 0,1 % (табл. 2.1), т.е. проанализируем влияние временного фактора А, рассматриваемого на 7 уровнях (А = 0, 1, 3, 5, 10, 15, 20 мин). На каждом уровне Аi проведены 4 наблюдения. Следовательно, на всех уровнях фактора А произведены 7×4 = 28 наблюдений.

Таблица 2.1

Результаты экспериментальных данных

 

КОЕ Время, мин
             
  0,56×108 0,11×108 2,1×106 2,4×104 4,9×102 0,2102  
  0,56×108 0,113×108 2,13×106 2,89×104 5,6×102    
  0,56×108 0,111×108 2,41×106 3,2×104 5,9 ×102    
  0,56×108 0,113×108 2,21×106 2,6×104 5,1 ×102    

 

Результаты в табл. 2.1 и без статистического анализа хорошо представляют влияние временного фактора А, однако для наглядности применения дисперсионного анализа представленного в Excel мы воспользуемся его программным продуктом. Для этого откроем страничку и внесем исходные данные из табл. 2.1, далее с помощью меню СервисАнализ данных выберем программный пакет Однофакторный дисперсионный анализ и заполним параметры диалогового окна. После нажатия кнопки «ОК» получаем таблицу результата дисперсионного анализа представленных данных (рис. 2.6): F расч = 286353 намного больше F крит. = 2,572 что свидетельствует о существенном влиянии временного фактора А.

 

 

Рис. 2.6. Анализ данных. Однофакторный дисперсионный анализ. Таблицы результатов

 

Двухфакторный дисперсионный анализ позволяет статистически обосновать существенность влияния факторных признаков А и В, и их взаимодействие на результирующий фактор Y. Рассмотрим пример двухфакторного дисперсионного анализа без дублирования на уровнях факторных признаков. В качестве примера рассмотрим результаты эксперимента по определению влияния концентрации фотосенсибилизатора (ФС, %) (фактор А) и плотности потока лазерного излучения (Дж/см2) (фактор В) на количество выживших микроорганизмов (КОЕ) (фактор Y). Процедура двухфакторного дисперсионного анализа указанных данных в Excel выполняется по ранее описанному алгоритму. В меню выбирается программа «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений». На рабочем поле листа набирается двухмерный массив, где каждый столбец представляет значения КОЕ при одной плотности потока в диапазоне исследуемых концентраций ФС, далее заполняется диалоговое окно и после нажатия кнопки «ОК» получаем итоговую таблицу (рис. 2.7).

 

 

Рис. 2.7. Анализ данных. Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

 

Данные дисперсионного анализа свидетельствуют о том, что факторы А и В существенно влияют на КОЕ микроорганизма Кандида: FA =7,46 > 3,28; FB = 7,46 > 2,9.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)