....................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?........................................................................... 4 Sagedustabeli analüüs (Hii-ruut).........................................................................5 Ühesuunaline ANOVA........................................................................................... 5 Faktoriaalne ANOVA............................................................................................. 6 Korduvmõõtmsite ANOVA (Repeated measures ANOVA).....................................6 Kurskall-Wallise test (e. mitteparameetriline ANOVA)..........................................7 T-test sõltumatute gruppidega............................................................................ 7 T-test sõltuvate gruppidega.....................................................................
summa (Σx²) H (cm) 50 25 75 50 19631 16358 74325 434216 Dv (cm) 00 19 0 9 Tabel 4. Dispersioonide väärtused kolm katseala põhjal H Dv 141926 382481 2. Abitegur H 64 5 3. Faktoriaalne dispersioon 195794 (Cx) 141319 ,08 321559 4. Juhuslik dispersioon (Cz) 847967 ,63 517353 5. Üldine dispersioon (Cy) 989286 ,71 517353 6. Kontroll Cy=Cz+Cx 989286 ,71 2.2 Variatsioonide ja mõju tugevuse leidmine
Põhimõtteliselt on tegu täpselt sama katsedisaingiga nagu seda on one within + one- between. Erinevus seisneb ainult selles, et hinnatakse mitme erineva interventsiooni mõju samaageselt. Sellest tulenevalt on suurem interventsiooni saavate gruppide arv (Haag 2004). Sellise eksperimendi meetodi plussiks on asjaolu, et paralleelselt saab hinnata mitut interventsiooni korraga. Miinuseks on aga gruppide moodustamiseks vaja minev suurem arv katseisikuid. 1.6 Faktoriaalne katsediasin Faktroiaalse katsedisaini all peetakse silmas seda, et ühe eksperimendi raames võidakse hinnata mitut interventsiooni samaagselt koos nende kombineeritud uurimisega. Katsedisain sisaldab ka kontrollgruppi. Selle eksperimendi meetodi eeliseks ongi asjaolu, et saab hinnata interventsioonide mõju eraldi, kuid ka nende kombineeritud mõju. Kombineeritult on vajalik hinnata interventsioone selleks, et leida kas on seoseid kahe interventsiooni vahel (Haag 2004). 1
dispersioonikomponendi: 2 MS BG = ni s BS + s02 kus MSBG rühmadevaheline (between groups) (isadevaheline) keskmine ruutsumma; ni - loomade arv 2 s 0 - rühmadesisene ehk jääkdispersioon (MS0).(within group) 2 s BS - isa kui geneetilise faktori poolt põhjustatud dispersioonikomponent üldisest fenotüübilisest dispersioonist e. faktoriaalne dispersioon. Faktoriaalse dispersiooni suhet üldisesse fenotüübilisse dispersiooni nimetatakse intraklass-korrelatsioonikordajaks. Faktoriaalne ehk isadevaheline dispersioon leitakse valemiga: 2 MS BG - MS 0 s BS = ni intraklasskorrelatsioonikordaja leitakse valemiga:
d) Post hoc testide tabel näitab erinevate gruppide vahelisi võrdlusi. Oluline on siingi jälgida, millised nendest võrdlustest on statistiliselt olulised. Kui parameetrilise ANOVA eeldused ei ole täidetud, on olemas ka mitteparameetriline analoog: Kruskall-Wallis test. SPSS-is jõuab sinna nii: Analyze Nonparametric Tests Legacy dialogs K Independent Samples. Üldjoontes sarnaneb edasine lahenduskäik parameetrilise testi omale. 2) FAKTORIAALNE ANOVA Kuidas aga lahendada olukorda, kus on mitu erinevat sõltumatut muutujat, millel omakorda on mitu taset? Sellist olukorda võiks näitlikustada ravimiuuringuga, kus vaadatakse kahe erineva ravimi mõju kahe erineva doosiga. Saaksime järgneva uuringu ülesehituse: 2 (ravim 1, ravim2) x 2 (madal doos, kõrge doos) eksperiment. Eeltoodud kujul raporteeritakse tihtipeale faktoriaalset eksperimenti.
algoritmid väljastamine, liitmine, lahutamine ja skalaarkorrutis O(n2) O(n3) O(2n) O(n!) Ruutkeerukus Kuupkeerukus Eksponentsiaalne Faktoriaalne • Andmehulga kasvamisel 10 korda Enamasti 3 tsüklit • Kui N=10 on aeg 1000, suureneb tööaeg 100 korda. üksteise sees, mis • Suurendades N-i 20 • Enamasti 2 tsüklit üksteise see ja kõik sõltuvad korda, kasvab tööaeg mõlemad sõltuvad algandmete algandmete hulgast. 1000000-ni. hulgast. • Ebapraktiline algoritm.
annaabi.ee 
