Статистическая обработка данных в модуле Basic Statistics and Tables
Из большого числа описательных статистических показателей, которые можно получить, используя модуль Basic Statistics and Tables, мы ограничимся определением среднеарифметического значения, стандартного отклонения, ошибки среднего, медианы, моды, объема выборки, минимума, максимума, коэффициентов асимметрии и эксцесса. Вычислять указанные показатели возможно как для отдельной переменной, так и для сгруппированных переменных.
Задание 1. Вычислите описательные статистики по таблице Казанка1.STA.
Откройте файл в модуле Basic Statistics and Tables.
Нажмите кнопку
Quick Basic Stats
(Быстрые
основные статистики)
на панели инструментов.Выбирайте, нажав кнопку Variables:, в меню Descriptive Statistics все переменные, за исключением CODE (рис. 26).
Рис. 26. Меню Описательная статистика.
Нажмите кнопку More statistics и выделите в меню Statistics следующие надписи: Valid N (Число случаев/выборка), Mean (Среднее), Median (Медиана), Standard Deviation (Стандартное отклонение), Standard error of mean (Стандартная ошибка среднего), Minimum & maximum (Минимум и максимум), Skewness (Скошенность) и Kurtosis (Эксцесс).
Нажмите последовательно кнопки ОК в меню Statistics и Descriptive Statistics. На экране появится таблица (рис. 27).
Рис. 27. Электронная таблица с описательными статистиками.
Анализируйте значения таблицы, используя для этого пособие 1 (Яковлев, 2002). Установите, соответствуют ли переменные нормальному распределению.
Задание 2. Проверьте переменные из таблицы Казанка1.STA на принадлежность к нормальному распределению.
Откройте окно Basic Statistics and Tables на панели инструментов.
Выделите надпись Frequency Tables (Таблицы частоты) и нажмите кнопку ОК (см. рис. 26). В появившемся меню Frequency Tables выберите, нажав кнопку Variables:, переменные Width_M, Depth, N_SPEC, IND_M2, G_M2 (рис. 28).
Рис. 28. Окно таблицы частот.
Поставьте метку напротив надписи Shapiro-Wilk's W test и нажмите кнопку Test for normality (Тест на нормальность). На экране появится таблица (рис. 29).
Рис. 29. Таблица с результатами теста на нормальность распределения.
Обратите внимание, что лишь переменные WIDTH_M (Ширина) и G_M2 (Биомасса) (p < 0.03) принадлежат к нормальному распределению. Мы можем применять параметрические методы только к этим переменным.
Задание 3. Проверьте переменные из таблицы Viviparus.STA на принадлежность к нормальному распределению.
Проведите тест и вы получите таблицу (рис. 30).
Рис. 30. Таблица с результатами теста Шапиро-Вилкса.
В данном случае достоверно (p < 0.01) данные по массе тела (W_MG) и условно (p = 0.07) по высоте раковины моллюсков (H_MM) принадлежат к нормальному распределению, т.е. мы можем применять параметрические методы статистики.
Задание 4. Найдите коэффициент корреляции между высотой раковины и массой тела моллюска, пользуясь данными из файла Viviparus.STA.
Откройте окно Basic Statistics and Tables (Основные статистики и таблицы) на панели инструментов.
Выделите надпись Correlation matrices (Корреляционные матрицы) и нажмите кнопку ОК ( рис. 31).
Нажмите кнопку Correlations (Корреляции) в меню Pearson Product-Moment Correlation (Корреляция Пирсона), а затем выделите переменные H_MM и W_MG в окне Select one or two variable lists (Выбор одного или двух списков переменных) (рис. 32).
Нажмите кнопку ОК.
Рис. 31. Окно Базовые статистики и таблицы.
Рис. 32. Меню корреляции Пирсона и окно выбора одного или двух списков переменных.
Появится окно Correlations (viviparus.sta) (рис. 30).
Рис. 33. Окно с результатом корреляционного анализа.
Обратите внимание на то, что коэффициент корреляции, равный 0.87, имеет положительный знак и достоверен. В системе STATISTICA достоверные показатели (p < 0.05) на экране красного цвета. Мы можем сделать вывод, что наблюдается четкая тенденция возрастания массы тела моллюсков при росте высоты их раковины.
Занятие 14.