Задачи статистики в пакете SPSS



8.5 Агрегирование данных

На базе значений одной или нескольких группирующих переменных (переменных разбиения) можно объединить наблюдения в группы (агрегировать) и создать новый файл данных, содержащий по одному наблюдению для каждой группы разбиения. Для этого SPSS предоставляет большое количество функций агрегирования.

В сельскохозяйственном исследовании рассматривалось содержание свиней в двух различных типах свинарников. При этом в каждом из двух свинарников осуществлялся мониторинг поведения восьми свиней в течение двадцатидневного периода. На протяжении этого периода фиксировалась длительность определенных действий животных (то есть сколько времени свиньи рылись, ели, чесали голову и туловище). Данные хранятся в файле schwein.sav, содержащем следующие переменные:

Имя переменной

Пояснение

stall

Тип свинарника (1 или 2)

nr

Порядковый номер свиньи (от 1 до 8)

zert

Номер дня (от 1 до 20)

wuehlen

Длительность рытья (в секундах)

fressen

Длительность кормежки (в секундах)

massage

Длительность чесания (в секундах)

Следует выяснить, значительно ли различается по длительности эти три действия в свинарниках обоих типов, для чего необходимо применить соответствующий статистический текст, например, тест Стьюдента (см. главу 13).

В каждой из двух выборок для каждого из трех действий имеется по 8 + 20=160 измерений. Однако выполнение статистического тест на основе этих данных будет не совсем корректно, так как они относятся к восьми особям, для каждой из которых было проведено по двадцать измерений.

Поэтому мы просуммируем длительности для каждой отдельной свиньи и для каждого отдельного действия. Затем полученные наборы сумм мы сравним при помощи теста Стьюдента. Это типичный пример агрегирования данных.

  •  Загрузите файл schwein.sav.
  •  Выберите в меню команды Data (Данные) Aggregate... (Агрегировать)
 Откроется диалоговое окно Aggregate Data (Агрегировать данные).

  •  В качестве переменных разбиения перенесите переменные stall и nr в поле Break Variable(s), а в качестве переменных агрегирования (Aggregate Variable(s)) выберите wuehlen, fressen и massage. Диалоговое окно приобретет вид, показанный на рис. 8.8.
Будут показаны три новые переменные wuehle_l, fresse_l и massag_l, имена которых состоят из первых шести букв имен соответствующих переменных агрегирования и комбинации символов _1. По умолчанию в качестве функции агрегирования принято среднее значение. Мы должны выбрать вместо него сумму.

  •  Для этого щелкните на первой переменной, а затем на кнопке Funktion... (Функция). Откроется диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function (Агрегировать данные: Функция агрегирования) (см. рис. 8.9).
Можно выбрать одну из шестнадцати функций агрегирования, имена которых не требуют особых пояснений.

  •  Выберите пункт Sum of values (Сумма значений) и щелчком на кнопке Continue вернитесь в первое диалоговое окно.
  •  Выполните те же действия для двух других переменных агрегирования. Агрегированные данные будут сохранены в новом файле.
  •  Щелкните на кнопке File... и выберите для нового файла имя pigaggr.sav.

Рис. 8.8: Диалоговое окно Aggregate Data

Рис. 8.9: Диалоговое окно Aggregate Data: Aggregate Function

После щелчка на кнопке Отбудет создан новый файл, содержащий 2 х 8=16 наблюдений и переменные stall, nr, wuehle_l, fresse_l и massag_l.

  •  Загрузите этот файл и просмотрите его содержимое в редакторе данных.
  •  Как описано в разделе 13.1, проведите тест Стьюдента для независимых выборок с группирующей переменной stall и тестируемыми переменными fresse_l, massag_l и wuehle_l. Вы получите следующий результат:

Group Statistics (Статистика группы)

STALL

N

Mean (Среднее значение)

Std. Deviation (Стандартное отклонение)

Std. Error Mean (Стандартная ошибка среднего значения)

FRESSE 1 1

 2

8

8

339,0125 231,6750

98,2384 109,5381

34,7325 38,7276

MASSAG 1 1

 2

8

8

2,2875 40,3625

3,3689 54,1795

1,1911 19,1553

WUEHLE 1 1

 2

8

8

1996,587 1964.600

326,3919 642,5314

115,3970 227,1692

Independent Samples Test (Тест для независимых выборок)

  Levne's Test forEquality of Variancies

(Tecт Левена на равенство дисперсий)  

Т-Test for Equality of Means (Тест Стьюдента на равенство средних)

F

Значи-мость

Т

df

(дву сторон-няя)

Разность средних

Стан-дартная ошибка разницы

95% доверительный интервал разности 

 Нижняя и Верхняя          

FRES-SE_.1

Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны)

.128

.726

2,063 2,063

14 13, 837

,058 ,058

107 ,3375 107 ,3375

52, 0209 52 ,0209

-4,2362 -4,3594

218, 9112 219, 0344

MAS-SAG 1

Equal variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны)

7.390

,017

-1,984 -1,984

14 7,054

,067 ,087

-38, 0750 -38,0750

19, 1923 19. 1923

-79,2385 -83,3872

3,0885 7,2372

WU-EHLE_1

variances assumed (Дис-персии равны) Equal variances not assumed (Дис-персии не равны)

2,274

,154

,126 ,126

14 10 ,387

,902 ,902

31, 9875 31 ,9875

254 ,7985 254 ,7985

-514 ,5010 -532, 8844

578. 4760 596 ,8594

В первом свинарнике свиньи ели в продолжение наблюдаемого периода в среднем 339,0 секунд в день, а в другом — только 231,7 секунд. Это различие является почти статистически значимым (р= 0,058).

Назад Начало Вперед