|
|
Сложные (Многофакторные) экспериментальные схемы.Литература - [0] - гл. 3:86-102, [2] - гл. 5.1.3
Многофакторные схемы - это экспериментальные схемы, включающие более одной независимой переменной. Каждая переменная может иметь несколько значений. Слово "многофакторный" показывает, что в эксперименте все возможные комбинации уровней всех независимых переменных использованы.
Эксперименты с одной независимой переменной - редкость. Обычно независимых переменных используется несколько (от 2 до 4 - оптимальное число).
Преимущества использования нескольких независимых переменных: · Эксперимент с k-мя независимыми переменными эффективнее (дешевле, быстрее), чем k отдельных эксперимента. · Экспериментальный контроль обычно лучше в таких случаях, так как в одном эксперименте больше фиксированных переменных - время дня, влажность, температура,.... - чем в k разных экспериментах. · Результаты такого эксперимента можно обобщить на условия с k независимыми переменными, то есть показать, что результаты верны в нескольких ситуациях · Использование нескольких независимых переменных помогает определить, являются ли результаты валидными при всех уровнях независимой переменной.
Эффект одной независимой переменной в факторном эксперименте называется главным (основным) эффектом - main effect.
Когда эффект, производимый одной независимой переменной, меняется при изменении уровней (величины) другой независимой переменной, то мы получаем взаимодействие (interaction). Взаимодействие - это количественный результат, обусловленный соотношением между действием двух или нескольких независимых переменных, выделенный в эксперименте. Вычисляется как разность между различиями значений зависимой переменной, полученных при действии разных условий первой, второй и т.д. переменных.
· Поиск взаимодействия – самая главная причина использовать более одной переменной в эксперименте.
Виды взаимодействия Главные эффекты статистически независимы от эффектов взаимодействия. Это значит, что зная величину и направление главных эффектов, мы ничего не можем сказать о взаимодействии.
Пример. Рассмотрим эксперимент с двумя независимыми переменными – 1 и 2. Независимая переменная 1 имеет два уровня – А и В. Независимая переменная 2 тоже имеет два уровня – 1 и 2. Во всех трех изображенных ниже случаях главные эффекты этих переменных одинаковы (разница в зависимой переменной между двумя уровнями независимой переменной 1 составляет 20 единиц, а разница между двумя уровнями независимой переменной 1 составляет 60 единиц).
1) В этом случае взаимодействия нет.
2) В этом случае взаимодействие есть.
3) А в этом случае есть пересекающееся взаимодействие
Это пересекающееся взаимодействие. Оно самое надежное, так как не может быть объяснено проблемами измерений и шкалирования зависимой переменной.
Главные эффекты в таблицах одинаковы, а графики все разные. Мораль: Взаимодействие надо рассматривать прежде, чем делать выводы в эксперименте, где более одной независимой переменной.
КОНТРОЛЬ В МЕЖГРУППОВОЙ ФАКТОРНОЙ СХЕМЕ. Межгрупповая факторная схема - каждая комбинация независимых переменных дается отдельной группе испытуемых.
Поэтому важно распределять испытуемых по группам непредвзято. Способы 1. Случайно (рандомизация) 2. Используйте сбалансированный латинский квадрат 3. Используйте распределение по условиям (метод попарного отбора).
  Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...  Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом...  Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...  ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
