Цитата(alex3020 @ 5.05.2009 - 13:10)

Моя проблема такова.Есть доноры и я изучаю донорскую активность,которая бывает низкая,средняя и высокая. В литературе нашла оценку степени влияния медико-биологических факторов на развитие АГ с помощью однофакторного дисперсионного анализа.В статье была приведена таблице,где были указаны ранговое место,степень влияния в %и значение р(все меньше0,05).Ояпть же в литературе (Юнкеров) нашла формулу оценки степени влияния факторов на параметр:
Kj = 100*SSj/суммSSj, Kj - степень влияни фактора на параметр,%,
SSj - сумма квадратов отклонений,
суммSSj - общая сумма квадратов отклонений,включающая контролируемые, неконтролируемые,случайные факторы и ошибки измерения.
Как можно это дело посчитать в STATISTICA ИЛИ прийдется в ручную?И подойдет ли мне этот метод?
Это не совсем степень влияния, это просто процент общей вариабельности, который объясняется этим фактором.
Факторный анализ - это методика сравнения средних значений в группах. Даже упоминавшийся выше nokh размер эффекта есть не что иное, как различие между средними (дистанция), выраженная в единицах дисперсии (стандратного отклонения).
То, что Вы цитируете, что кто-то изучал влияние факторов на развитие АГ с помощью ДА ситуации не меняет, статистические и логические ошибки при обработке данных распространены очень широко.
Кроме того, в Вашем случае зависмая переменная качественная, а дисперсионный анализ требует количественной зависимой переменной (для анализа, похоже, Вы просто "переворачиваете задачу", так делалось 40 лет назад, когда персональных компьютеров не было)
Соответственно, для Вашей задачи (т.е. влияния набора факторов на качественную зависимую переменную) следует использовать логлинейные модели (если независимые переменные качественные тоже), либо варианты логистической регрессии (учитывая три уровня - ординальную логистическую регресиию) и, сразу уж - нет, STATISTICA ординальную логистическую регрессию не поддерживает, необходимы профессиональные программы - от Stata до R. Либо надо объединять группы доноров и использовать обычную бинарную логистическую регрессию, которую Statistica поддерживает.
В этом случае стандартизованное отношение шансов будет являться показателем силы влияния фактора на результат (донорскую активность).