На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Двухфакторный ANOVA (анализ дисперсии) используется для проверки влияния двух факторов (независимых переменных) на зависимую переменную. Это метод, который позволяет определить, имеют ли статистически значимые различия между группами, обусловленные воздействием этих двух факторов.
Для проведения двухфакторного ANOVA необходимо проверить три гипотезы:
1) гипотезу общего влияния первого фактора,
2) гипотезу общего влияния второго фактора,
3) гипотезу о взаимодействии обоих факторов.
Таким образом, правильный ответ: три гипотезы.
Шаги решения:
1) Собрать данные для исследования, включая зависимую переменную и два фактора (независимые переменные).
2) Сформулировать нулевые и альтернативные гипотезы для каждого фактора и для взаимодействия.
3) Определить уровень значимости (часто используется уровень значимости α = 0,05).
4) Вычислить суммы квадратов для каждого фактора и для взаимодействия.
5) Вычислить степени свободы для каждого фактора и для взаимодействия.
6) Вычислить среднеквадратическую вариацию (mean square variance) для каждого фактора и для взаимодействия.
7) Вычислить F-статистику для каждого фактора и для взаимодействия.
8) Сравнить значения F-статистики с соответствующими критическими значениями из таблицы F-распределения для определения статистической значимости.
9) Если значимость достигнута, отклонить нулевую гипотезу и принять альтернативную гипотезу. Если значимость не достигнута, принять нулевую гипотезу.
10) Если было обнаружено взаимодействие, провести пост-хок анализ для определения статически значимых различий между группами.
Таким образом, двухфакторный ANOVA позволяет определить статистически значимые различия между группами, обусловленные воздействием двух факторов и их взаимодействием.
