Вы здесь

8.5 Агрегирование данных

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).


Top.Mail.Ru