Как принято представлять статистические данные в статье? |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Как принято представлять статистические данные в статье? |
6.04.2009 - 00:09
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1 Регистрация: 6.04.2009 Пользователь №: 6031 |
Как следует в статье представлять результаты дисперсионного анализа и множественной регрессии?
|
|
7.04.2009 - 21:00
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
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. |
|