Dispersioonanalüüs ANOVA (ANalysis Of VAriance)
Teoorial pikemalt ei peatu, meetodi kohta on väga palju kirjandust, samuti on lugeda loengumaterjalides lühiülevaade.
Interneti otsingumootoris kasuta märksõna "Dispersioonanalüüs" või "ANOVA".
Interneti otsingumootoris kasuta märksõna "Dispersioonanalüüs" või "ANOVA".
Näiteandmed on samad, mis eelmisel leheküljel said antud, R-s sisestatud PDF fail andmed_sisse.pdf .
Meil on tööhüpotees, et vesiroose esineb rohkem seal, kus on rohkem suvilaid.
Tunnus, mida uurime: meid huvitava taime ohtrus järves, hinnatud kolmepalli süsteemis (väärtused 0-3).
Faktor, mille mõju tahame testida: elamute arv sama veekogu vahetus läheduses (väärtused 0-2)
Faktor on arvuline järjestustunnus, kolme eri tasemega. Kuna ohtrus on nelja erineva võimaliku väärtusega, siis hajuvusel siinjuures nii suurt tähtsust olla ei saa, aga-keskmise hinnang koos usalduspiiridega on võimalik arvutada (analoogne näiteks hinnete keskmise ja muude järjestustunnustega, mis on antud arvulise hinnanguna) - ANOVA sobib.
Meil on tööhüpotees, et vesiroose esineb rohkem seal, kus on rohkem suvilaid.
Tunnus, mida uurime: meid huvitava taime ohtrus järves, hinnatud kolmepalli süsteemis (väärtused 0-3).
Faktor, mille mõju tahame testida: elamute arv sama veekogu vahetus läheduses (väärtused 0-2)
Faktor on arvuline järjestustunnus, kolme eri tasemega. Kuna ohtrus on nelja erineva võimaliku väärtusega, siis hajuvusel siinjuures nii suurt tähtsust olla ei saa, aga-keskmise hinnang koos usalduspiiridega on võimalik arvutada (analoogne näiteks hinnete keskmise ja muude järjestustunnustega, mis on antud arvulise hinnanguna) - ANOVA sobib.
|
m1<-aov(ohtrus~maju);summary(m1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) maju 2 10.84 5.422 4.697 0.0112 * Residuals 103 118.89 1.154 Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 print(model.tables(m1,"means"),digits=3) Tables of means Grand mean 1.584906 maju 0 1 2 1.17 1.62 1.95 TukeyHSD(m1) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = ohtrus ~ maju) $maju diff lwr upr p adj 1-0 0.4462185 -0.1690070 1.0614440 0.2008735 2-0 0.7745174 0.1720762 1.3769585 0.0079438 2-1 0.3282989 -0.2786780 0.9352757 0.4061357 |
ANOVA tellimine
F statistiku p-väärtus on väiksem kui 0.05, mis tähendab, et majade arvul on mõju ohtrusele. Tellime keskmised, üldkeskmise ja iga majade arvu korral keskmise ohtruse. 2 maja korral on vesiroosi keskmine ohtrus kõige suurem. Tellime paarikaupa võrdlused Tukey meetodiga. 1-0 tähendab: keskmine ohtrus 1 majaga miinuse keskmine ilma majata diff-erinevus, lwr ja upr - vahe usalduspiirid 2 majaga ja elamuteta järvedes erinevad keskmised ohtrused oluliselt. |