variabilă de grupare
Gruparea și prelevarea de probe de fiabilitate exemplu de calcul a diferențelor de valori medii
Cercetător la Institutul de Ecologie și resurse naturale de AS RT
Foarte des este necesar este de a compara diferențele dintre subgrupuri de probă, separate prin ce unele criterii. În acest scop, gruparea variabilă care codifică administrat trasatura.
De exemplu, în populația există oameni care au un indice de masa corporala normal, precum și cei care suferă de exces de greutate. Puteți introduce o variabilă de grupare de codificare a diferitelor valori ale IMC. Luați în considerare acest exemplu mai detaliat.
Deci, avem un eșantion de o variabilă care caracterizează înălțimea, greutatea si IMC. Inaugurăm o variabilă de grupare „Codul IMC“ care codifică o valori ale indicelui de masă corporală, după cum urmează: 0 - IMC normal, -1 - subponderali; 1 - excesul de greutate.
Să deschidem fișierul nostru ekselevsky în «Statistica» programul, selectați «Statistica» meniu - «Statistica de bază și Tabele» și modul «T-test, pe grupe», care oferă posibilitatea de a calcula semnificația diferențelor prin testul Student, bazat pe separarea probei de o variabilă de grupare .
În continuare vom vedea o nouă fereastră de dialog în care ni se cere să selecteze variabilele corespunzătoare pentru calcularea «Variabile»: În funcție - selectați variabilele care vor fi luate în considerare, gruparea - selectați un set variabil de separare în grupuri de cod.
Ca o variabilă de grupare am alege „Codul IMC“, si ca de decontare - „creștere“, „greutate“ și „Age“.
În câmpurile «Cod pentru grupa 1» și «Codul pentru grupa 2" Setează valoarea codurilor variabile de grupare, care trebuie să împartă eșantionul nostru. Am pus valoarea „-1“ și „1“, adică, vom compara înălțimea, greutatea și vârsta persoanelor cu IMC mică și mare. Orice altceva părăsi „implicit“ și faceți clic pe butonul Rezumat.
Deci, ceea ce vedem ca rezultat? Ca urmare a calculului, programul afișează un semn, care compară valorile medii ale variabilelor noastre calculate. Acestea sunt evidențiate în roșu, aceasta înseamnă că nivelul de semnificație p<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».
După cum puteți vedea, greutate, înălțime și vârstă, chiar și cele cu valori extreme (lipsa unui exces) IMC a fost semnificativ diferită. În general, se poate observa că lipsa de greutate este tipic pentru pacienții mai tineri, cu o creștere mai mare.
Desigur, acest exemplu a fost dat doar pentru motive ilustrative, în modelele actuale studii de populație nu este atât de clar, și sunt influențate de mai mulți factori care trebuie să le monitorizeze și de a determina puterea de influență a acestora. Ne vom uita la metodele din lecțiile viitoare, prin care să măsoare și greutate de factori diferiți.
Mult noroc și te văd în curând!