Помогите с дисперсионным анализом! Опции

[МауВе]

Помогите пожалуйста!! У меня есть созданная база данных, нужно провести дисперсионный анализ. Зависимая переменная- поимки грызунов в определенной точке, независимые- это факторы описанные дляданной точки ( их много, например освещенность). Точек порядка 300 штук, распределения нормальные. Работаю в программе Statistica 7.0. Порграмма ругается и говорит что слишком большой объем или неправильный синтаксис. Выдается постоянно, даже если уменьшить количество точек. Не знаю что не так с моей базой данных, Но при этом она проводит анализ главных эффектов в той же ANOVA.

Сообщение отредактировал МауВе - 31.10.2008 - 22:04

[плав]

Помогите пожалуйста!! У меня есть созданная база данных, нужно провести дисперсионный анализ. Зависимая переменная- поимки грызунов в определенной точке, независимые- это факторы описанные дляданной точки ( их много, например освещенность). Точек порядка 300 штук, распределения нормальные. Работаю в программе Statistica 7.0. Порграмма ругается и говорит что слишком большой объем или неправильный синтаксис. Выдается постоянно, даже если уменьшить количество точек. Не знаю что не так с моей базой данных, Но при этом она проводит анализ главных эффектов в той же ANOVA.

Обычно такая ошибка - когда слишком много взаимодействий и в ячейках таблицы оказываются пустые места. Не надо скрещивать все факторы друг с другом. Кроме того, поимки грызунов - какая величина? 1-2-3 или могут быть десятки? Просто если это малое количество целых чисел я бы был аккуратен с дисперсионным анализом (он все-таки требует непрерывную количественную величину как зависимую)

[nokh]

Насколько я понял из описания причин для отказа сразу несколько. Во-первых, даже в продуманных экспериментальных планах программа элементарно не в состоянии обсчитать большое число факторов. Для Statistica 5 максимум был 4 фактора. Для 6 версии не знаю, с простыми дисперсионными комплексами не работал, а сложные она просто отказывалась делать (делал в других программах). Сомневаюсь, что в 7 версии принципиально лучше. Во-вторых, как уже указал Плав, при большом числе независимых переменных программе нужны данные для всех возможных взаимодействий, а поскольку у вас не эксперимент, а натурное исследование вы просто не в состоянии обеспечить комплекс всеми сочетаниями факторов так, чтобы при этом не осталось пустых ячеек. И в-третьих, скорее всего не все ваши независимые переменные есть качественные градации факторов, скорее есть также непрерывные количественные переменные - измеренные, но не сгруппированные показатели (например, освещенность не малая-средняя-высокая, т.е. 1-2-3, а показания люксометра). В таких случаях однофакторный анализ в Statistica прокатывает, но уже двухфакторный программа справедливо откажется делать: опять слишком много пропушенных ячеек для взаимодействий.
Т.о. дисперсионным анализом свою матрицу вы не обсчитаете. Для количественных показателей можно попробовать множественную регрессию с пошаговым выбором переменных. Можно сделать непараметрический корреляционный анализ между зависимой переменной и независимыми - т.е.без учета их сочетаний. Это - в случае если независимая переменная представлена числом животных, пойманных в данной точке. Если же она бинарная (есть поимка - нет поимки) нужно использовать логистическую регрессию и другие показатели связи, например, разные меры ассоциации или отношения шансов. Т.о. можно вычленить из всего набора показателей наиболее важные. Но я бы попробовал из большого числа независимых переменных выделить несколько главных компонент или факторов, дать им названия и далее смотреть связь между данными о поимках и значениями факторов. Так, освещенность, тип растительности, количество естественных укрытий и др. могут объединиться в один фактор - открытость пространства. Для значений этих факторов полезно посмотреть распределения. Например если открытость пространства будет не унимодальной, а бимодальной - значит грызуны ловятся на 2-х принципиально различных территориях, тримодальной - на 3-х. Каких? Можно оценить площади под кривыми распределения и вычислить доли открытых и закрытых территорий в ваших данных. Может на открытых пространствах ловится больше самцов? Полный простор для гипотез, но уже не оторванных от реальности, а подсказанных самими данными.

Сообщение отредактировал nokh - 1.11.2008 - 08:11