Завершение анализа и выход из программы

с предыдущей главе рассматривалась ситуация, когда необходимо было анализи-ровать влияние на совокупность зависимых переменных нескольких независимых переменных, каждая из которых могла иметь два или более уровней. В подобных случаях проводятся межгрупповые сравнения, где группам соответствуют уровни факторов и их сочетания. Такие факторы, разным уровням которых соответствуют разные группы объектов, называются межгрупповыми. Однако на практике неред-ко используются и внутригрупповые факторы, разным уровням которых соответ-ствует одна и та же группа объектов. В этом случае говорят о внутригрупповой модели, с помощью которой исследуется одна и та же группа объектов для не-скольких уровней независимой переменной.

Наиболее распространенным примером применения внутригрупповой модели явля­ ется исследование эффекта какого-либо воздействия. В этом случае обычно ис-пользуется две выборки: на одну из них воздействие оказывается (эксперименталь-ная выборка), а на другую — нет (контрольная выборка). Зависимые переменные,

и отношении которых ожидается эффект воздействия, измеряются для обеих вы-борок дважды: до воздействия (предварительное тестирование) и после воздей-ствия (итоговое тестирование).

Такая схема исследования предполагает изучение влияния на зависимые перемен-ные двух факторов: межгруппового (два уровня: контрольная и экспериментальная выборки) и внутригруппового (два уровня: до и после воздействия). Обратите вни-мание, что внутригрупповому фактору в данном случае соответствует два измере-ния одной и той же переменной (или группы переменных). В общем случае внутри-групповой фактор может иметь и большее число уровней (повторных измерений). Отметим, что наибольший интерес для исследователя будет представлять гипотеза

и взаимодействии межгруппового и внутригруппового факторов. Если она под-твердится, можно будет утверждать, что обнаружены различия между контрольной и экспериментальной группой в динамике изменения зависимой переменной.

В примерах этой главы мы будем использовать файл ex020.sav, содержащий те же гипотетические результаты эксперимента по изучению эффективности запомина-

ния слов, что и в файлах ex021.sav и ex022.sav. Но в файле ex021.sav (глава 14) продуктивность запоминания представлена одной (зависимой) переменной Слова,

В файле ex022.sav (глава 15) — тремя, в соответствии с частями ряда (НАЧАЛО, СЕРЕДИНА, КОНЕЦ), а в файле ex020.sav — шестью переменными, в соответствии с тремя частями ряда слов и повтором их воспроизведения. Более подробное опи-сание особенностей представления данных в соответствии с вариантами дисперси-онного анализа приведено в разделе «Файлы данных для группы методов Общая линейная модель» (глава 14).

План исследования в соответствии со структурой данных в файле ex020.sav мо-жет быть представлен как комбинация двух внутригрупповых факторов (часть ряда

В отсрочка), одного межгруппового фактора (интонационное выделение) и одной ковариаты (значимость ряда слов). Первый внутригрупповой фактор соответствует части ряда слов и имеет три уровня (начало, середина и конец). Второй внутригруп-повой фактор — отсрочка воспроизведения, имеет два уровня (без отсрочки, с от-срочкой в два дня). Нетрудно заметить, что существует 6 комбинаций уровней этих двух факторов, каждой из которых соответствует одна из переменных (табл. 16.1).

Таблица 16.1.Сочетания комбинаций части ряда слов и отсрочки их воспроизведения

Переменные, перечисленные в таблице, по сути, представляют собой 6 повторных измерений одной и той же характеристики — продуктивности воспроизведения 8 предъявленных ранее слов. Поэтому для анализа таких данных используется модель многомерного дисперсионного анализа с повторными измерениями.

Данные файла ex020.sav могут быть обработаны и иначе, в предположении нали-чия трех разных зависимых переменных (Начало, Середина, Конец), измеренных дважды: без отсрочки и после нее. В этом случае в рассмотрение следует ввести лишь один внутригрупповой фактор — отсрочка (2 уровня). Напомним, что при предъявлении слов для одной выборки середина ряда интонационно выделялась, для другой — нет. Следовательно, такой план исследования предполагает проведе-ние двухфакторного дисперсионного анализа (межгрупповой фактор — «интона-ционное выделение», внутригрупповой фактор — «отсрочка») в отношении трех зависимых переменных (начало, середина, конец).

Модель многомерного ANOVA с повторными измерениями имеет много общего

и рассмотренными ранее вариантами дисперсионного анализа без повторных из-мерений, поэтому материал этой главы в значительной степени опирается на мате-

228 Глава 16.Дисперсионный анализ с повторными измерениями

риал трех предыдущих. В случае если вы пропустили главы 13–15, настоятельно рекомендуем вернуться к ним, прежде чем приступать к интерпретации результа-тов приводимых здесь примеров.

Следует иметь в виду, что ANOVA с повторными измерениями — самый сложный ме-тод дисперсионного анализа. Поэтому в некоторых случаях, например при большом количестве повторов, целесообразнее реструктурировать данные так, чтобы можно было воспользоваться более простыми вариантами анализа, как это описано в раз-деле «Файлы данных для группы методов Общая линейная модель» (глава 14).