Koostame hüpoteesid: S 21 =1 või S 21 = S 22 H0: S 22 S 21 ≠1 või S 21 ≠ S 22 HA: S2 2 suurem dispersioon F- statistiku leiame F= väiksem dispersioon kaudu. Kuna tasandusaruannetes olevad dispersioonid on vaba tasanduse puhul 0,0841 ja seotud tasanduse puhul 0,09. F- statistiku väärtuseks saame 1,07. Statistilisest kalkulaatorist saame vastavalt vabadusastmete arvudele (v=380 ja v=377) Fkriitiline = 1,18. Nullhüpoteesi ümberlükkamise kriteeriumiks on F> Fkriitiline. Praegusel juhul jääb nullhüpotees kehtima ning kahe tasanduse kaaluühiku dispersioonid on statistiliselt võrdsed. Seotud tasanduse andmete põhjal koostame mõõdetud joonepikkuste hälvete ja mõõdetud nurkade hälvete histogrammid (Joonis 1, Joonis 2). Mõlemad histogrammid iseloomustavad nomraaljaotust. Enamus tulemusi koondub keskmise tulemuse
2520 2860 3020 2230 3540 NÄITAVAD MUDELI HEADUST CORREL AMA JÄLGIMA KUI ON ENDA ÜL 90 LIGIDAL SIIS JAMA ITUD DETERMINANTSIOONI KORDAJA R ON KRIIPS PEAL TKSIOONIGA SAAB LEIDA LEMUSTE ARV 72,7438428093 Fkriitiline>3 sis on normaalne kui palju KESKMINE ( NT ESS/ 1);(RSS/3)vaatlustulemusi MS F Significance F STANDARD ERROR= 981245 185,4321259843 0,0008566935 5291,6666666667 t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
40. Dispersioonanalüüsi eesmärk ja olemus – Disp.analüüsi objektiks on mingi inimese teadlikule tegevusele allutatud protsess. Analüüsi eesmärgiks on protsessi kulgu mõjutavate faktorite tulemuslikkuse hindamine. Muutuste mõõdupuu on dispersioon – mida suurem on väljundparameetri dispersioon, seda suurem on uuritava faktori mõju. F.test. Tabelikujul Dispersioon=variatsioon/vabadusastmete arv. Kui saadud tabelis osutub mõne faktori korral, et Femp>Fkriitiline siis võime võtta vastu otsuse, et uuritav faktor avaldab olulist mõju uuritavale nähtusele antud olulisuse nivooga(0,05). Kui Femp<Fkriitiline, siis antud faktori olulisest mõjust uuritavale nähtusele kõnelda ei saa. 41. Ühefaktoriline dispersioonanalüüs –uurijaeesmärk – näide: hinnata teatava põllukultuuri saagikuse sõltuvust sellel põllul eelmisel aastal kasvatatud põllukultuurist(eelviljast) 1 faktor – eelvili 4 taset, korduste arv 3
r<0.7) • R Square - determinatsioonikordaja – mitu % kirjeldab konkreetsest tulemusnäitajast (1-100%) ehk kui suur osa sõltuva muutuja muutumisest on selgitatav sõltumatu muutujaga. • Coefficent – kordaja – – Intercept e konstant näitab, mis juhtub, kui antud praktikat ei kasutata – Nt. Tootearendus – hinnanguline regressioonikordaja näitab, mida muudab tootearendus nt. käibe suhtes (Tambur) • F – testi tulemus – suurem number suurem erinevus – F ja Fkriitiline võrdlus (F p – näitab kas tulemus on statistiliselt oluline Factor analüüs: • „Faktor analüüs ei ole mõeldud hüpoteeside testimiseks või gruppide vahelise oluliste erinevuste leidmiseks.“ • „Faktor analüüs on mõeldud nn. muutujate vähendamise (data reduction) tehnikana“ (Pallant, 2001: 151) • Faktor analüüs on mõeldud valiidsuse (st. kas mudel mõõdab mida peab) kontrolliks Dispersioonanalüüs (ANOVA)
annaabi.ee 
