Как принято представлять статистические данные в статье? Опции

[Olga K.]

Как следует в статье представлять результаты дисперсионного анализа и множественной регрессии?

[nokh]

Как следует в статье представлять результаты дисперсионного анализа и множественной регрессии?

Слишком общий вопрос - это зависит от размера статьи и контекста. По дисперсионному анализу (ДА). Если анализ однофакторный, то чаще всего интересует сравнение средних (Модель I). Поэтому можно наряду с таблицей описательной статистики привести только значение F-критерия, типа выборки различались статистически значимо: F_{[df1; df2]}=...; P=... Описать за счет различия каких выборок результат оказался статистически значимым (структура различий); это можно определить путем запланированных сравнений средних внутри дисперсионного комплекса. Если различия незначимы - все равно привести результаты проверки. Реже в ДА интересует разложение изменчивости на компоненты (Модель 2). В этом случае средние не важны, нужно рассчитывать компоненты дисперсии, их приводить и их же обсуждать. В методических целях (конкурсные работы школьников, курсовые и дипломные работы) и в особых случаях (неожиданный или особо важный результат, которому и посвящена статья) приводят целиком таблицу результатов дисперсионного анализа. Если ДА многофакторный - сильно зависит от места. Если мало - обсужать и подкреплять цифрами интересующие эффекты. Лучше также привести график взаимодействия факторов и описать структуру различий, подкрепляя ее значениями F и P. Для множественной регрессии - сходно. Если ее результатам и посвящена статья - нужно привести таблицу с коэффициентами регрессии и оценкой их значимости. Если множественная регрессия использовалась для получения согласованных оценок показателей - коэффициенты не особо интересны, важнее показать что модель хорошо описывала данные (критерий значимости + коэффициент детерминации) и привести согласованные оценки. В любых случаях нужно наряду с P приводить значение соответствующего критерия и степень (степени) свободы для него. Для новичка в науке самый простой способ - сделать описание результатов по аналогии со статьей, уровень изложения в которой ему понятен, а далее руководствоваться замечаниями научного руководителя.