При разработке эксперимента необходимо учитывать требования обеспечения внутренней и внешней достоверности его результатов. Внутренняя достоверность означает уверенность в том, что изменения зависимых факторов действительно вызваны изменениями независимых факторов. Внешняя достоверность означает возможность распространения результатов эксперимента на генеральную совокупность. Чтобы обеспечить достоверность эксперимента, исследователь должен контролировать влияние посторонних факторов, таких как исторические, зрелости, факторы процедуры тестирования (основные и интерактивные), инструментария, статистической регрессии, отклонения выборки и убыли. Существует четыре основных способа контроля влияния факторов случайный отбор, согласование, статистический контроль и контроль модели. [c.308]
Прежде чем перейти от кодированных значений к реальным, необходимо проверить воспроизводимость эксперимента, произвести статистическую оценку коэффициентов регрессии и проверить модель на адекватность. [c.174]
Д.а. применяется в планировании эксперимента и в ряде областей экономических исследований, где он служит, в частности, предварительным этапом к регрессионному анализу статистических данных, поскольку позволяет выделить относительно небольшое (но достаточное для целей исследования) количество параметров регрессии. [c.89]
Более правильной на первый взгляд кажется интерпретация коэффициента регрессии а как обусловленная фактором Xi часть интенсивности совместного влияния всех факторов. Коэффициент регрессии а, показывает, на сколько единиц изменяется результативный показатель У в случае изменения факторного показателя Xi на единицу при изменении других факторных показателей аналогично их изменению в условиях исследуемого эксперимента (в рамках исследуемой статистической совокупности наблюдений). Данная интерпретация как будто вообще устраняет проблему применяемости модели — каждая модель по данному формальному подходу имеет содержательную интерпретацию и, следовательно, ее можно применять в процессе принятия решений в качестве истинного отображения реальных связей. Подобное мнение опровергается практикой статистического моделирования. Формальная интерпретация интенсивности влияния отдельных факторов часто противоречит здравому смыслу и практическому опыту субъекта управления. Это означает, что интерпретация коэффициентов регрессии не отражает их сущности. [c.122]
Эффект статистической регрессии (Statisti al Regression — SR) возникает в том случае, если единицы наблюдения с крайними значениями показателей приближаются к средним значениям в процессе эксперимента. В примере с определением действенности рекламы у отдельных респондентов возникло очень положительное или очень отрицательное отношение к продукту. После просмотра рекламы их отношение могло стать более умеренным. Отношение людей к различным вещам все время изменяется. У людей с ярко выраженным отношением амплитуда изменения последнего больше. Поэтому и вероятность его изменения выше. Это искажает результаты эксперимента, поскольку изменения отношения к продукту до и после просмотра рекламы могут в значительной степени объясняться действием фактора статистической регрессии, а не независимого фактора (рекламного ролика). [c.281]
Если квадратичная форма неадекватна статистическому материалу (результатам эксперимента), то степень уравнения повышается. В практике предельным уравнением бывает кубическая форма. При переходе к высшей степени уравнение регрессии линеаризуется заменой переменных. [c.120]
Разделы многомерного статистического анализа, составляющие математический аппарат статистического исследования зависимостей, формировались и развивались с учетом специфики анализируемых моделей, обусловленной в первую очередь природой исследуемых переменных. Так, изучение зависимостей между количественными переменными обслуживается регрессионным и корреляционным анализами и анализом временных рядов (гл. 1 —12, 14), изучение зависимостей количественного результирующего показателя от неколичественных или разнотипных объясняющих переменных — дисперсионным и ковариационным анализами, моделями типологической регрессии (гл. 13) для исследования зависимостей в условиях активного эксперимента служит теория оптимального планирования экспериментов [2, 3, 136] наконец, для исследования системы зависимостей, в которых одни и те же [c.54]
Настоящее учебное пособие можно рассматривать как определенное продолжение ранее изданного пособия по этой же теме (В.Р. Бараз. Применение программы Ex el для статистических расчетов в материаловедении. — Екатеринбург ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. - 46 с.). Там основное внимание было уделено рассмотрению способов использования Ex el для первичной статистической обработки результатов измерения, аналитического и графического описания результатов эксперимента. В данном же пособии предполагается ознакомить студентов главным образом с приемами оценки корреляционно-регрессионной зависимости, включая множественную регрессию, ранговые зависимости, поиск закономерностей для качественных данных (анализ хи-квадрат ). [c.9]