Category: дизайн

Category was added automatically. Read all entries about "дизайн".

Помогите правильно определить метод

Вот такая задача, коллеги:
1. Выборка испытуемых делится по специальности на 4 неравные подгруппы. Также для всех измерен показатель по шкале "удовлетворенность телом" и "позитивное отношение к собственному телу".
2. На всей выборке проводились 3 предъявления разных стимулов, после каждого из которых:
- делался замер по опроснику ARS с 6 шкалами(баллы просто суммировались)
- контент-анализом были получены доли для 4 категорий в свободных описаниях (%).

Вопрос:
- Как рассчитывается конкордацию внутри групп по специальность для данных опросника ARS - все показатели в общем или по каждому предъявлению(или показателю) отдельно?
- Нужно проверить, есть ли взаимосвязь между 1. специальностью и замерами после предъявлений, 2. Шкалами "удовлетворенности" и "отношения" и замерами после предъявлений.

Честно - долго пытаюсь определиться с методом(критерием), но наверно довольно слабо владею материалом. Это не дисперсионный анализ (ANOVA)? Если да, то какой? Нужно ли переводить процентные доли в ранги? В некоторых из исследований аналогичного дизайна значится, что подсчет разницы долей в свободных описаниях между группами делался через Угловое преобразование Фишера, но у меня получилось найти информацию только по ф*Фишера для двух выборок, в общем совсем не то. Я уже начинаю отчаиваться, прошу помощи знатков!

UPD. По тесту Бокса точно не ANOVA
labirint
  • le_ra

Hierarchical ANOVA

Вопрос скорее по статистике вообще, нежели конкретно по SPSS (если не соответствует теме сообщества - прошу игнорировать)
Как правильно провести анализ вариаций если имеется два неравноценно реплицируемых фактора эксперимента. Конкретный пример: две камеры с разными режимами температур. В каждой камере половина горшков с растениями удобрена, половина - нет. Если один горшок - минимальная единица, то по отношению к фактору "удобрение" она - репликат, а по отношению к фактору "температура" - псевдорепликат. Можно ли проводить двухфакторную ANOVA или следует рассчитывать иерархическую модель, в которой фактор "удобрение" не существует сам по себе, и рассматривается только в сочетании с температурой. Вариант "а поставьте 10 маленьких камер для температур вместо двух больших" вынужден сразу отклонить, как не реализуемый на практике.