* Тема: Однофакторный дисперсионный анализ по сгруппированным данным (I): один массив данных
* Ключевые слова: однофакторный, дисперсионный, сгруппированные, агрегированные, обобщенные, MATRIX, Бартлетт, Хартли, Кочрен, доверительный интервал, Альтман, Ливин.
* Опубликован: ?, перевод: 27.10.2008.
* Автор: Marta Garcia-Granero.
* Перевод: А. Балабанов.
* Размещение: http://www.spsstools.ru/Syntax/T-Test/ONEWAYwithSummaryData1.txt (.sps).
* Проверено: SPSS 15.0.0.


* Сводный (агрегированный) набор данных 
  (замените его вашими собственными данными)
  Предусмотрен анализ только одной зависимой переменной*.

data list list/groups(A10) n(F5.0) mean(f8.1) sd(f8.3).
begin data
Контрольн. 10 62.8 6.9730
Респир.  10 70.2 6.2147
Метабол. 10 79.4 6.2397
Смешанн.   10 80.2 6.1065
end data.

set mxloop=30000.
matrix.
* Чтение данных *.
get names/var=groups.
get n/var=n.
get mean/var=mean.
get sd/var=sd.
* Вычисления общего характера *.
compute k=nrow(n).
compute totaln=msum(n).
compute var=sd&**2.
compute dfwithin=totaln-k.
compute poolvar=msum((n-1)&*var)/dfwithin.
* Проверки на однородность дисперсии *.
do if cmax(n)=cmin(n).
print /title="Сбалансированный план. Возможны проверки Хартли и Кочрена".
compute cochran=cmax(var)/msum(var).
compute fmax=cmax(var)/cmin(var).
print {cmax(var),cmin(var),fmax}
 /title="Проверка Fmax Хартли: см. таблицы критических значений"
 /format="f8.3"
 /clabels="Макс S^2","Мин S^2","Значение H".
print cochran
 /title="Проверка Кочрена: см. таблицы критических значений"
 /format="f8.3"
 /clabel="Значение C".
print (n(1)-1)
 /title="Число степеней свободы (DF) для всех групп"
 /format="f8.0".
end if.
print k
 /title="Число групп (K)"
 /format="f8.0".
compute x2=dfwithin*ln(poolvar)-msum((n-1)&*ln(var)).
compute cc=1+(msum(1/(n-1))-1/dfwithin)/(3*(k-1)).
compute chi2=x2/cc.
compute chisig=1-chicdf(chi2,k-1).
print {chi2,chisig}
 /title="Проверка Бартлетта на однородность дисперсий (df=K-1)"
 /format="f8.3"
 /clabels="Хи^2","Знач.".
* Описательная статистика по выборкам и в целом *.
compute gmean=(msum(n&*mean))/totaln.
compute totsd=sqrt((msum((n-1)&*var+n&*(mean&**2))-(gmean&**2)*totaln)/(totaln-1)).
compute eem=sd&/sqrt(n).
compute toteem=totsd/sqrt(msum(n)).
compute samplecv=100*sd/mean.
compute totalcv=100*totsd/gmean.
* 95% ДИ Альтамна для средних (используя внутригрупповые суммы квадратов и степени свободы
  вместо данных по каждой выборке) *.
loop tvalue95=1960 to 12706.
compute t95=tvalue95/1000.
compute onetail=1-tcdf(t95,dfwithin).
do if abs(onetail-0.025) lt 0.00005.
break.
end if.
end loop.
compute low95=mean-t95*sqrt(poolvar/n).
compute upp95=mean+t95*sqrt(poolvar/n).
compute lowgmean=gmean-t95*sqrt(poolvar/totaln).
compute uppgmean=gmean+t95*sqrt(poolvar/totaln).
* Вывод результатов *.
compute names={names;'Total'}.
print {n,mean,sd,samplecv,eem,low95,upp95;totaln,gmean,totsd,totalcv,toteem,lowgmean,uppgmean}
 /title="Описательные:                                    95% ДИ для средних (*)"
 /clabels='N','Среднее','SD','CV (%)','SE средн.','НГ','ВГ'
 /rnames=names
 /format='F7.2'.
* Общий внутригрупповой (остаточный) коэффициент вариации (CV) *.
compute cvar=100*sqrt(poolvar)/gmean.
print cvar
 /title="Общий внутригрупповой коэффициент вариации (*)"
 /format="F5.2"
 /rlabels="CV(%)".
print /title="(*) 95% ДИ Альтмана и внутригрупповые коэффициенты вариации основаны на предположении о равенстве дисперсий".
* Запись данных в файл в матричном формате *.
compute group=T({1:k}).
MSAVE mean /TYPE=MEAN /fnames=group /factor=group /variable=depvar /outfile=*.
MSAVE sd /TYPE=STDDEV /fnames=group /factor=group.
MSAVE n       /TYPE=N /fnames=group /factor=group.
print /title='Данные записаны в текущий файл в матричном формате'.
end matrix.

************ Дисперсионный анализ с данными в матричном формате на входе *****************

* Если проверки Бартлетта (Хартли, Кочрена) оказались незначимыми *.
ONEWAY depvar BY group
 /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 /POSTHOC=TUKEY
 /MATRIX=IN(*).

* Если проверки Бартлетта (Хартли, Кочрена) оказались значимыми *.
ONEWAY depvar BY group
 /STATISTICS=DESCRIPTIVES WELCH
 /POSTHOC=T2
 /MATRIX=IN(*).

***************************************************************

* Исходные данные (для сравнения результатов по сгруппированным и по несгруппированным данным)*.
data list free/group(f8.0) glucose(f8.0).
begin data
1 51 1 56 1 58 1 60 1 62 1 63 1 65 1 68 1 72 1 73
2 60 2 65 2 66 2 68 2 68 2 69 2 73 2 75 2 78 2 80
3 69 3 73 3 74 3 78 3 79 3 79 3 82 3 85 3 87 3 88
4 70 4 75 4 76 4 77 4 79 4 80 4 82 4 86 4 88 4 89
end data.

VAR LABEL group 'Тип группы' /glucose 'Уровень глюкозы'.
VALUE LABELS group 1 'Контрольн.' 2 'Респир.' 3 'Метабол.' 4'Смешанн.'.
ONEWAY glucose BY group
 /STATISTICS=DESCRIPTIVES HOMOGENEITY WELCH
 /POSTHOC=TUKEY T2.

* Отличия: в случае сгруппированных данных проверка Ливина
  заменяется проверками Кочрена, Хартли и Бартлетта,
  а в описательной статистике отсутствуют минимальное/
  максимальное значения.
* Матричный код дополнительно выводит статистики:
  - Доверительные интервалы для средних Альтмана (более узкие);
  - Внутригрупповые и общий внутригрупповой коэффициенты вариации (%).

* Литература:

* Проверка Бартлетта:
*  - Armitage and Berry (1987) "Statistical Methods in Medical Research", p 209.

* Доверительные интервалы Альтмана для средних:
*  - Altman (1991) "Practical Statistics for Medical Research", p 209-210.