이 통계를 어떻게 계산합니까?

Question

저는 연구를 용이하게 하는 데 도움이 되는 앱을 작성 중이며, 그 중 일부에는 통계 계산이 포함됩니다.현재 연구자들은 다음과 같은 프로그램을 사용하고 있습니다. SPSS.그들이 관심을 갖는 출력의 일부는 다음과 같습니다.

그들은 실제로 문제에만 관심이 있습니다. F 그리고 Sig. 가치.내 문제는 통계에 대한 배경 지식이 없고 테스트가 무엇인지, 계산 방법을 알 수 없다는 것입니다.

나는 생각했다 F 가치는 다음의 결과일 수 있습니다. F-검정, 그러나 Wikipedia에 제공된 단계를 수행한 후에는 이전과 다른 결과를 얻었습니다. SPSS 준다.

Answer 1

이 웹사이트 조금 더 도움이 될 수 있습니다.또한 이 하나.

나는 통계 과정에 대한 상당히 녹슨 기억을 가지고 일하고 있지만 여기에는 아무것도 없습니다.

분산 분석(ANOVA)을 수행할 때 실제로 F 통계는 "그룹 간" 평균 제곱 분산과 "그룹 내" 평균 제곱 분산의 비율로 계산됩니다.위의 두 번째 링크는 이 계산에 꽤 좋은 것 같습니다.

"그룹 간" 분산은 설명력이고 "그룹 내" 분산은 무작위 오류이기 때문에 F 통계는 모델이 얼마나 강력한지 정확하게 측정합니다.높은 F는 매우 중요한 모델을 의미합니다.

많은 통계 작업에서와 마찬가지로 Sig를 역결정합니다.F 통계를 사용합니다.여기가 Wikipedia 정보가 약간 도움이 되는 부분입니다.당신이 원하는 것은 - SPSS가 제공한 자유도를 사용하여 - 적절한 P 값을 찾는 것입니다. F 테이블 계산한 F 통계를 제공합니다.이것이 일어나는 P값[F(테이블) = F(계산)]이 유의미합니다.

개념적으로 유의성이 낮을수록 귀무가설을 기각하는 매우 강력한 능력을 나타냅니다(이러한 목적에서는 모델에 설명력이 있음을 결정하는 것을 의미함).

이 중 잘못된 것이 있으면 수학계 여러분에게 죄송합니다.수정해서 다시 확인하겠습니다!!!

행운을 빕니다.통계는 재미있지만 이 부분은 아닐 수도 있습니다.=)

Answer 2

귀하의 질문을 통해 귀하의 연구 동료가 특정 통계 분석이 수행되는 프로세스를 자동화하기를 원한다고 가정합니다(즉, 데이터 세트를 일괄 처리하기를 원함).두 가지 옵션이 있습니다:

1) SPSS는 이제 Python을 통해 스크립트 가능합니다(버전 15부터). spss.com으로 이동하여 Python을 검색하세요.Python 스크립트를 작성하여 데이터 분석을 자동화하고 피벗 테이블에서 키 값을 추출한 다음 원하는 방식으로 답변을 처리할 수 있습니다.이는 Python 스크립트의 결과와 공동 작업자의 SPSS에서 직접 계산한 노력을 정확하게 비교할 수 있다는 장점이 있습니다.따라서 이 작업을 수행하기 위해 실제로 통계를 알 필요가 없습니다(이것이 주요 장점입니다).

2) 무료 통계 환경인 R에서 이 작업을 수행할 수 있으며 아마도 스크립트를 작성할 수 있습니다.이는 올바르게 수행하고 있는지 확인하기 위해 통계를 배워야 한다는 단점이 있습니다.

Answer 3

통계는 어렵습니다 :-).1년 동안 책과 논문을 읽고 또 읽은 후에는 그 책의 기본 사항을 이해했다고 자신 있게 말할 수 있었습니다.

사용 중인 프로그래밍 언어에 대해 미리 만들어진 라이브러리를 조사하고 싶을 수도 있습니다. 왜냐하면 일반적으로 수학, 특히 통계에서 문제가 많기 때문입니다(반올림 오류가 명백한 예임).

예를 들어 다음을 살펴볼 수 있습니다. R 프로젝트, 는 대화형 환경이자 C++ 코드에서 사용할 수 있는 라이브러리이며 GPL에 따라 배포됩니다(즉, 내부적으로만 사용하고 결과만 게시하는 경우 코드를 열 필요가 없습니다).

Answer 4

간단히 말해서:이 작업을 직접 수행하지 말고 기존 소프트웨어를 연결/사용하십시오.그리고 sain_grocen의 답변이 올바르지 않습니다.:(

이는 모두 다변량 응답 다중 회귀 분석에서 일반적으로 사용되는 모수 추정치의 유의성에 대한 테스트입니다.이는 통계 프로그래밍 환경 외부에서 수행할 수 있는 간단한 작업이 아닙니다.기존 통계 프로그램에서 결과를 얻거나 해당 코드에 연결하여 사용할 수 있는 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다.

첫 번째 답변(sain_grocen's)이 여러분을 잘못된 길로 이끌까 두렵습니다.그의 설명은 당신이 실제로 다루고 있는 특별한 경우일 가능성이 높습니다.그의 링크에 설명된 anova는 균형 잡힌 설계에서 단일 변수 응답을 위한 것입니다.이것은 여러분이 보고 있는 F 통계가 아닙니다.출력의 이름(Pillai's Trace, Hotelling's Trace 등)은 사용 가능한 다변량 버전 중 일부입니다.특정 가정 하에서 F 분포를 갖습니다.나는 여기에서 교과서의 자료를 설명 할 수 없습니다. Johnson과 Wichern의 "응용 다변량 통계 분석"을 보면서 시작하는 것이 좋습니다.

Answer 5

SPSS 자체가 문제에 대한 훌륭한 해결책이 아닌 이유를 더 자세히 설명해 주시겠습니까?조작하기 어려운 출력으로 피벗 테이블을 생성하는 것입니까?프로그램 비용인가요?

F-통계량은 다양한 특정 테스트에서 발생할 수 있습니다.F는 단지 분포일 뿐입니다(느슨하게:값 그룹의 "빈도"에 대한 설명)(예: 일반(가우스) 또는 균일)일반적으로 이는 분산 비율에서 발생합니다.의견:많은 통계학자(나 자신 포함)는 F 기반 테스트가 불안정하다고 생각합니다(전문 용어:비건장한).

특정 출력 통계(Pillai의 추적 등)는 원래 분석이 다른 포스터에서 설명하는 것처럼 복잡하고 올바른 절차를 얻기 어려운 MANOVA 예제임을 시사합니다.

나는 또한 MANOVA와 SPSS의 사용을 기반으로 이것이 심리학 또는 사회학 프로젝트인 것 같아요...그렇지 않다면 깨달아주세요.다른 단순한 모델이 실제로는 이해하기 쉽고 반복 가능성이 더 높을 수도 있습니다.지역 대학의 통계 컨설팅 그룹이 있다면 상담해 보세요.

행운을 빌어요!

Answer 6

다음은 통계 및 SPSS에 대한 매우 유용한 사이트의 MANOVA 출력에 대한 설명입니다.

설명과 함께 출력:http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/manospss.htm

MANOVA 또는 다변량 GLM을 수행하는 방법과 이유:(위와 동일한 경로이지만 '/manova.htm'에서 종료됩니다)

이러한 출력을 계산하기 위해 처음부터 소프트웨어를 작성하는 것은 시간이 오래 걸리고 어려울 것입니다.해야 할 수치 문제와 행렬 반전이 많이 있습니다.

Henry가 말했듯이 Python 스크립트 또는 R을 사용하십시오.스크립팅을 한다면 SPSS를 아는 사람과 함께 작업하는 것이 좋습니다.또한 SPSS 자체는 OMS라는 것을 사용하여 출력 테이블을 파일로 내보낼 수 있습니다.SPSS 내의 스크립트가 이를 수행할 수 있습니다.

연구 그룹에서 SPSS를 아는 사람이 누구인지 알아보고 그들과 협력하세요.