Analisi Della Covarianza Roboforex

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Handbook di Statistica biologici se si ignorano le temperature e basta confrontare le tariffe degli impulsi medi, exclamationis O. ha un tasso superiore a quello O. Niveus. e la differenza è molto significativa (due campioni t ndashtest. P 2times10 minus5). Tuttavia, si può vedere dal grafico che frequenza cardiaca è fortemente associato con la temperatura. Questa variabile confusione significa che youd devono preoccuparsi che ogni differenza nella frequenza cardiaca media è stato causato da una differenza nelle temperature a cui si misurato la frequenza cardiaca, come la temperatura media per le misurazioni del O. exclamationis era 3,6 gradi C superiore a quella O. Niveus . Youd hanno anche preoccuparsi che exclamationis O. potrebbero avere un tasso più elevato rispetto O. Niveus ad alcune temperature, ma non altri. È possibile controllare per la temperatura con ANCOVA, che vi dirà se la linea di regressione per exclamationis O. è superiore a quello della linea per O. Niveus se lo è, ciò significa che exclamationis O. avrebbero una frequenza cardiaca superiore a qualsiasi temperatura. Chiamando tasso in funzione della temperatura in due specie di cricket, exclamationis Oecanthus (cerchi solidi e di linea) e O. Niveus (cerchi aperti e linea tratteggiata). ipotesi nulla di testare due ipotesi nulle in un ANCOVA. Si ricorda che l'equazione di una retta di regressione prende la forma Y 770 un bX. dove a è l'intercetta Y e b è la pendenza. La prima ipotesi nulla di ANCOVA è che le pendenze delle linee di regressione (b) sono tutti uguali in altre parole, che le linee di regressione sono parallele tra loro. Se si accetta l'ipotesi nulla che le linee di regressione sono parallele, si prova la seconda ipotesi nulla: che le intercettazioni Y delle linee di regressione (a) sono tutti uguali. Alcune persone definiscono la seconda ipotesi nulla di ANCOVA essere il fatto che i mezzi regolate (noto anche come minimi quadrati mezzi) dei gruppi sono gli stessi. La media aggiustata per un gruppo è la variabile Y previsto per il gruppo, alla variabile X media per tutti i gruppi combinati. Poiché le linee di regressione che si utilizzano per la stima della media aggiustata siano parallele (avere la stessa pendenza), la differenza di mezzi adjusted è pari alla differenza in intercetta y. Affermare l'ipotesi nulla in termini di intercettazioni Y rende più facile capire che sei testare ipotesi nulla circa le due parti delle equazioni di regressione affermando che in termini di mezzi adattati possono rendere più facile per ottenere un tatto per la dimensione relativa della differenza. Per i dati di cricket, i mezzi corretti sono 78,4 impulsi al secondo per exclamationis O. e 68,3 per O. Niveus questi sono i valori previsti alla temperatura media di tutte le osservazioni, 23,8 ° C. Le intercettazioni Y sono -7.2 e -17.3 impulsi al secondo, rispettivamente, mentre la differenza è la stessa (10.1 ulteriori impulsi al secondo in exclamationis O.), i mezzi regolati darvi un'idea di quanto grande questa differenza viene confrontato con la media. Ipotesi Ancova rende le stesse ipotesi come la regressione lineare: normalità e omoschedasticità di Y per ogni valore di X. e l'indipendenza. Non ho idea di quanto sensibile sia a deviazioni da questi presupposti. Come il test funziona Il primo passo per eseguire un ANCOVA è calcolare ciascuna linea di regressione. Nell'esempio di cricket, la linea di regressione per exclamationis O. è Y 7.703,75 X minus11.0, e la linea per O. Niveus è Y 7.703,52 X minus15.4. Successivamente, è vedere se le piste sono significativamente diversi. A tale scopo, perché non potete fare il passo finale del anova, confrontando le intercettazioni Y, se le piste sono molto diversi l'uno dall'altro. Se le pendenze delle linee di regressione sono diverse, le linee s'incrociano qualche parte, e un gruppo ha valori Y superiori in una parte del grafico e abbassare valori Y in un'altra parte del grafico. (Se le piste sono diverse, ci sono tecniche per testare l'ipotesi nulla che le linee di regressione hanno lo stesso valore Y per un particolare valore X, ma non stanno usati molto spesso e non lo vorrei prendere in considerazione in questa sede). Se le piste non sono significativamente differente, quindi tracciare una linea di regressione attraverso ogni gruppo di punti, tutti con la stessa pendenza. Questa pista comune è una media ponderata delle pendici dei diversi gruppi. Per i grilli, le piste non sono significativamente differenti (P ​​0,25) la pendenza comune è 3,60, che è tra le piste per le linee separate (3.52 e 3.75). La prova finale del ANCOVA è quello di testare l'ipotesi nulla che tutti i intercetta Y delle linee di regressione con pendenza comuni sono la stessa. Poiché le linee sono parallele, dicendo che sono significativamente differenti in un punto (l'intercetta Y) indica che le linee sono differenti in ogni punto. Si può vedere mezzi di regolazione, anche conosciuti come dei minimi quadrati significa, nella produzione di un programma ANCOVA. La media aggiustata per un gruppo è il valore previsto per la variabile Y quando la variabile X è la media di tutte le osservazioni in tutti i gruppi, utilizzando l'equazione di regressione con la pendenza comune. Per i grilli, la media di tutte le temperature (per entrambe le specie) è 23.76 degC. L'equazione di regressione per exclamationis O. (con la pendenza comune) è Y 7.703,60 X minus7.14, quindi la media aggiustata per exclamationis O. si trova sostituendo 23.76 per X nella equazione di regressione, ottenendo 78.40. Perché le linee di regressione sono parallele, la differenza viene regolata mezzi è uguale alla differenza in - intercepts y, in modo da poter segnalare uno dei due. Sebbene l'uso più comune di ANCOVA è per confrontare due linee di regressione, è possibile confrontare tre o più regressioni. Se le loro piste sono tutte uguali, è possibile verificare ogni coppia di linee per vedere quali coppie hanno significativamente diversi intercetta Y, con una modifica del test di Tukey-Kramer. Uova deposte vs. peso femminile nella Ignitus Photinus lucciola. . cerchi pieni sono femmine che si sono accoppiate con tre maschi cerchi aperti sono le femmine che si sono accoppiate con un maschio. Nella specie lucciola Photinus Ignitus, il maschio trasferisce una grande spermatoforo alla femmina durante l'accoppiamento. Rooney e Lewis (2002) voleva sapere se le risorse supplementari da questo dono nuziale consentono la femmina di produrre più figli. Hanno raccolto 40 femmine vergini e accoppiati 20 di loro per un maschio e 20 a tre maschi. Hanno poi contato il numero di uova ogni femmina previste. Poiché fecondità varia con le dimensioni della femmina, hanno analizzato i dati utilizzando ANCOVA, con peso femminile (prima dell'accoppiamento) come variabile misurazione indipendente e il numero di uova deposte come variabile di misurazione dipendente. Poiché il numero di maschi ha solo due valori (uno o tre), è una variabile nominale, non misura. Le pendenze delle due linee di regressione (uno per le femmine single-accoppiati e uno per le femmine tripla-accoppiato) non sono significativamente differenti (F 1, 36 1.1, P 0.30). Le intercettazioni Y sono significativamente differenti (F 1, 36 8.8, P 0.005) le femmine che sono accoppiate tre volte hanno significativamente più prole di femmine fecondate una volta. Scheletro di un alligatore americano. I paleontologi vorrebbero essere in grado di determinare il sesso dei dinosauri dalle loro ossa fossilizzate. Per vedere se questo è fattibile, Prieto-Marquez et al. (2007) misurato diversi personaggi che si pensa di distinguere i due sessi in alligatori (Alligator mississipiensis), che sono tra i più vicini che vivono parenti non uccello di dinosauri. Uno dei personaggi era la larghezza del canale pelvico, che hanno voluto standardizzare usando la lunghezza del muso-vent. Le pendenze delle rette di regressione non sono significativamente differenti (P ​​0,9101). I intercetta Y sono significativamente differenti (P ​​0,0267), indicando che alligatori maschi di una data lunghezza hanno una significativamente maggiore larghezza canale pelvico. Tuttavia, l'ispezione del grafico mostra che c'è un sacco di sovrapposizione tra i sessi anche dopo standardizzazione per il sesso, quindi non sarebbe possibile determinare in modo affidabile il sesso di un singolo individuo con questa sola carattere. larghezza del canale pelvico rispetto alla lunghezza del muso-vent in coccodrillo americano. cerchi blu e linea sono maschi Xs rosa e la linea sono femmine. larghezza del canale pelvico rispetto alla lunghezza del muso-vent in coccodrillo americano. cerchi blu e linea sono maschi Xs rosa e la linea sono femmine. Rappresentazione grafica dei risultati si rappresentano un ANCOVA con scattergraph, con la variabile indipendente sull'asse X e la variabile dipendente sull'asse Y. Utilizzare un simbolo diverso per ciascun valore della variabile nominale, come nel grafico lucciola sopra, in cui vengono utilizzati cerchi pieni per le femmine tre volte accoppiate e cerchi aperti sono utilizzati per le femmine una volta accoppiate. Per ottenere questo tipo di grafico in un foglio di calcolo, si dovrebbe mettere tutti i valori X nella colonna A, un insieme di valori Y nella colonna B, la prossima serie di valori Y nella colonna C, e così via. La maggior parte delle persone tracciare le singole linee di regressione per ciascuna serie di punti, come mostrato nel grafico della lucciola, anche se le piste non sono significativamente differenti. Questo consente agli utenti di vedere come simili o diverse piste sembrano. Questo è facile da fare in un foglio di calcolo è sufficiente fare clic su uno dei simboli e scegliere Aggiungi linea di tendenza dal menu Grafico. test simili Un altro modo per standardizzare una variabile di misura da un altro è prendere il rapporto tra i due. Ad esempio, consente di dire alcune ruffiani di quartiere sono stati voi dando il dito, e questo si ispira a confrontare la lunghezza dito medio di ragazzi contro ragazze. Ovviamente, i bambini più alti tenderanno ad avere le dita più di mezzo, così si vuole standardizzare per l'altezza che si desidera sapere se i ragazzi e le ragazze della stessa altezza hanno diverse lunghezze dito medio. Un modo semplice per farlo sarebbe quello di dividere la lunghezza dito medio per l'altezza bambino e confrontare questi rapporti tra ragazzi e ragazze che utilizzano una t ndashtest due campioni. Lunghezza del dito medio contro altezza nei ragazzi. Utilizzando un rapporto come questo rende le statistiche più semplice e facile da capire, ma si dovrebbe usare solo i rapporti quando le due variabili di misura sono isometrica. Ciò significa che il rapporto di Y su X non cambia all'aumentare di X in altre parole, l'intercetta Y della linea di regressione è 0. Come si può vedere dal grafico, lunghezza dito medio in un campione di 645 ragazzi (Snyder et al. 1977) ha un aspetto isometrica, così si potrebbe analizzare i rapporti. Il rapporto medio del Snyder et al. (1977) set di dati è 0,0472 per i ragazzi e 0,0470 per le ragazze, e la differenza non è significativa (t ndashtest due campioni, P 0.50). Bocca larghezza vs altezza nei ragazzi. Tuttavia, molte misure sono allometrica: il rapporto cambia come variabile X diventa più grande. Ad esempio, diciamo che oltre a darvi il dito, le Rapscallions sono state maledicendo a voi, così si decide di confrontare la larghezza della bocca di ragazzi e ragazze. Come si può vedere dal grafico, larghezza della bocca è bambini molto piccoli hanno allometriche bocca più grande come una parte della loro altezza. Di conseguenza, l'eventuale differenza tra maschi e femmine in rapporto widthheight bocca potrebbe essere solo a causa di un dislivello tra ragazzi e ragazze. Per i dati in cui le linee di regressione non hanno un intercetta Y pari a zero, è necessario confrontare i gruppi utilizzando ANCOVA. A volte le due variabili di misura sono solo la stessa variabile misurata in tempi e luoghi diversi. Ad esempio, se si misura il peso dei due gruppi di individui, mettere un po 'su una nuova dieta dimagrante e gli altri su una dieta di controllo, poi li ha pesato ancora una volta un anno dopo, si potrebbe trattare la differenza tra i pesi finali e iniziali come una singola variabile, e confronta la perdita di peso medio per il gruppo di controllo per la perdita di peso medio del gruppo di dieta con un ANOVA unidirezionale. L'alternativa sarebbe quella di trattare i pesi finali ed iniziali come due variabili diverse e analizzare utilizzando un ANCOVA: si dovrebbe confrontare la retta di regressione di peso finale contro il peso iniziale per il gruppo di controllo per la retta di regressione per il gruppo dieta. L'ANOVA a senso unico sarebbe più semplice, e probabilmente perfettamente adeguata l'ANCOVA potrebbe essere migliore, soprattutto se si ha una vasta gamma di pesi iniziali, perché permetterebbe di vedere se il cambiamento di peso dipendeva dal peso iniziale. Come fare le pagine di test foglio di calcolo e web Richard Lowry ha fatto pagine web che consentono di eseguire ANCOVA con due, tre o quattro gruppi, e un foglio di calcolo scaricabile per ANCOVA con più di quattro gruppi. Si può tagliare e incollare i dati da un foglio di calcolo per le pagine web. Nei risultati, il valore P per mezzo rettificato è il valore P per la differenza delle intercettazioni tra le linee di regressione il valore P per tra regressioni è il valore P per la differenza di piste. Ecco come fare l'analisi della covarianza in SAS, utilizzando i dati di cricket da Walker (1962) ho stimato i valori digitalizzando il grafico, in modo che i risultati potrebbero essere leggermente diverso da nella carta. La dichiarazione CLASS dà la variabile nominale, e la dichiarazione modello ha la variabile Y alla sinistra del segno di uguale. La prima volta che si esegue PROC GLM, la dichiarazione modello include la variabile X, la variabile nominale, e il termine di interazione (tempspecies nell'esempio). Questo controlla se le pendenze delle linee di regressione sono significativamente differenti. Youll vedere sia di tipo I e III somme dei quadrati del tipo III somme dei quadrati sono quelli giusti da usare: se il valore P delle piste è significativo, youd essere fatto. In questo caso si mangia, in modo da guardare in uscita dalla seconda esecuzione di PROC GLM. Questa volta, per la squadra di modello di dichiarazione include il termine di interazione, in modo che il modello assume che le pendenze delle linee di regressione sono uguali. Questo valore P indica se le intercettazioni Y sono significativamente differenti: Se si desidera che la pendenza comune e le medie aggiustate, aggiungere la soluzione per il modello di dichiarazione e un'altra linea con LSMEANS e la variabile CLASS: produce questo come parte dell'output: sottovalutare , 3,60 è la pendenza comune. -17,27 È l'intercetta Y della linea di regressione per O. Niveus. 10.06 significa che l'intercetta Y per exclamationis O. è 10.06 superiore (-17.2710.06). Ignorare il messaggio inquietante circa la matrice di essere singolare. Se si dispone di più di due rette di regressione, si può fare un test di Tukey-Kramer confronto tra tutte le coppie di - intercepts y. Se ci fossero tre specie di cricket nell'esempio, youd dicono LSMEANS speciesPDIFF ADJUSTTUKEY. analisi di potenza non puoi fare un'analisi di potenza per ANCOVA con GPower, in modo da Ive ha preparato un foglio di calcolo per fare l'analisi di potenza per ANCOVA. utilizzando il metodo di Borm et al. (2007). Funziona solo per ANCOVA con due gruppi, ed assume ogni gruppo ha la stessa deviazione standard e la stessa r 2. Per utilizzarlo, avrete bisogno: la dimensione dell'effetto, o la differenza di intercettazioni Y si spera di rilevare la deviazione standard. Questa è la deviazione standard di tutti i valori Y all'interno di ciascun gruppo (senza controllare per la variabile X). Ad esempio, nei dati coccodrillo sopra, questo sarebbe la deviazione standard della larghezza del bacino tra i maschi, o la deviazione standard della larghezza del bacino tra le donne. alfa, o il livello di significatività (di solito 0.05) di potenza, la probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando la data dimensione effetto è la vera differenza (0.80 o 0.90 sono valori comuni) la r 2 all'interno dei gruppi. Per i dati coccodrillo, questo sarebbe il r 2 di larghezza del bacino rispetto alla lunghezza del muso-vent tra i maschi, o R 2 tra le donne. A titolo di esempio, diciamo che si vuole fare uno studio con un ANCOVA sulla larghezza del bacino rispetto alla lunghezza del muso-vent di coccodrilli maschi e femmine, e dal momento che non avete tutti i dati preliminari sulla coccodrilli, si sta andando a basare il calcolo dimensione del campione su i dati di alligatore. Si vuole rilevare una differenza di Y intercettazioni di 0,2 cm. La deviazione standard della larghezza del bacino nei alligatori maschi è 1.45 e per le femmine è 1.02 considerando la media, inserire 1,23 per la deviazione standard. Il r 2 nei maschi è 0,774 e per le femmine la sua 0.780, in modo da inserire la media (0,777) per r 2 in forma. Con 0,05 per l'alfa e 0,80 per l'alimentazione, il risultato è che youll necessità 133 coccodrilli maschi e 133 coccodrilli femminili. Riferimenti Borm, G. F. J. Fransen, e W. A.J. G. Lemmens. 2007. Una formula semplice dimensione del campione per l'analisi della covarianza in studi clinici randomizzati. Journal of Clinical Epidemiology 60: 1234-1238. Prieto-Marquez, A. P. M. Gignac, e S. Joshi. 2007. Valutazione Neontological di attributi scheletrici pelvici pretesa di riflettere il sesso in arcosauri non aviaria estinti. Journal of Vertebrate Paleontology 27: 603-609. Rooney, J. e S. M. Lewis. 2002. vantaggio fitness da doni nuziali in lucciole femminili. Ecolological Entomologia 27: 373-377. Snyder, R. G. Schneider, L. W. Owings, C. L. Reynolds, H. M. Golomb, D. H. e Schork, M. A. 1977. Antropometria di neonati, bambini e ragazzi a 18 anni per i disegni di sicurezza dei prodotti. Warrendale, PA: Society for Automotive Engineers. Snyder et al. dati scaricati da Matthew Ance Download Pagina Walker T. J. 1962. La tassonomia e di chiamata canti di grilli albero Stati Uniti (Ortotteri: Gryllidae: Oecanthinae). I. Il genere Neoxabea e la Niveus e varicornis gruppi del genere Oecanthus. Annali della Società Entomologica of America 55: 303-322. Questa pagina è stata modificata il 20 luglio 2015. Il suo indirizzo è biostathandbookancova. html. Può essere citato come: McDonald, J. H. 2014. Manuale di Statistica biologici (3a ed.). Sparky Casa Editrice, Baltimora, Maryland. Questa pagina web contiene il contenuto delle pagine 220-228 nella versione stampata. copy2014 da John H. McDonald. Probabilmente si può fare quello che si vuole con questo contenuto vedere la pagina di autorizzazioni per i dettagli.