UNISTAT - příklad 20
ANOVA (Analýza rozptylu) - porovnání průměrů několika skupin (testujeme nulovou hypotézu: H0: m1 = m2 = m3 =....=mk)
1. Zadání hodnot do tabulky MS Excel: sloupec A - označení příslušnosti jedinců ke skupině: Kontrola - bez transportu, 20km (transport na 20 km), 50km (transport na 50 km); sloupec B,C - naměřené hodnoty kortizolu a neopterinu .
2. Po označení sloupců A-C zvolit menu Statistika1 - ANOVA & GLM - Analýza rozptylu (v dialogovém okně "Popisky případů v 1.sloupci" odpovědět: NE). V dialogu "Analýza rozptylu: Krok 1" vybrat Faktor pro rozlišení skupin (Transport) a Závislé proměnné (Kortizol a Neopterin):
3. V dalším dialogu zatrhnout klasický experiment:
4. Zobrazení výsledků analýzy rozptylu:
Interpretace výsledků analýzy rozptylu:
Proměnná Kortizol i Neopterin: Protože významnost u faktoru Transport (výsledek p = 0,0000 v případě obou proměnných) je menší než 0,01 znamená to, že mezi průměry testovaných skupin (Kontrola, 20km, 50km) u obou proměnných existuje statisticky vysoce významný rozdíl (tzn. neplatí nulová hypotéza H0: m1 = m2 = m3). Proto je vhodné u obou proměnných dále zjistit, kde tento rozdíl vznikl, tzn. testovat rozdíly mezi průměry jednotlivých dvojic souborů (skupin) pomocí mnohonásobného porovnávání.
5. Mnohonásobné porovnávání (testování rozdílu průměru jednotlivých dvojic skupin) : Po označení sloupců A - C zvolit menu Statistika1 - Testy pro analýzu rozptylu - Mnohonásobné porovnávání (v dialogovém okně "Popisky případů v 1.sloupci" odpovědět: NE). V dialogu "Mnohonásobné porovnávání: Krok 1" vybrat Faktor (Transport) a Závislé proměnné (Kortizol a Neopterin):
6. V dalším dialogu zatrhnout např. Tukey-HSD test:
Pozn.: Jednotlivé nabízené testy pro mnohonásobné porovnávání se liší především ošetřením chyby 1.druhu a při testování a je na nás, který test si zvolíme. Některé testy jsou tzv. "liberální" (např. Student-Newman-Keul test) - tzn., že není tak přísný při ošetření chyby a při posuzování rozdílů průměrů, je tedy velmi pravděpodobné, že zamítne nulovou hypotézu (může však dávat "falešné" významnosti i u takových rozdílů, které významné nejsou). Jiné testy jsou spíše "konzervativní" (např. Tukey-HSD test), tzn., že ošetřují chybu 1.druhu a při testování velmi přísně, je tedy menší pravděpodobnost zamítnutí nulové hypotézy a dosažení určitých významností pro testované rozdíly, ale výsledné významnosti jsou pak velmi spolehlivé.
7. Zobrazení výsledku Tukey-HSD testu:
Výsledek Tukey-HSD testu: vypočtené významnosti pro testování rozdílů mezi průměry jednotlivých dvojic skupin u každé proměnné:
Proměnná Kortizol:
50km - Kontrola : p = 0,0000 (++)
20km - Kontrola: p = 0,0000 (++)
50km - 20km: p = 0,0129 ( + )
Proměnná Neopterin:
50km - Kontrola : p = 0,0000 (++)
20km - Kontrola: p = 0,0388 (+)
50km - 20km: p = 0,0078 (++)
8. Pro lepší přehlednost dosažených výsledků a jejich interpretaci je vhodné dále vypočítat a zobrazit průměry (včetně dalších popisných charakteristik) porovnávaných skupin u obou sledovaných proměnných - po označení sloupců A - C zvolit menu Statistika1 - Testy pro analýzu rozptylu - Tabulka průměrů (v dialogovém okně "Popisky případů v 1.sloupci" odpovědět: NE). V dalším dialogu vybrat Faktor (Transport) a Závislé proměnné (Kortizol a Neopterin):
9. Zobrazení výsledků výpočtu průměrů a dalších popisných charakteristik porovnávaných skupin obou proměnných včetně grafického znázornění (graf vytvořen obvyklými nástroji Excelu z označených buněk ):
Závěr:
Transport prasat na vzdálenost 20 km i 50 km vyvolává u zvířat statisticky vysoce významné zvýšení hladiny kortizolu ve srovnání s nepřepravovanou kontrolou (p = 0,0000 u obou vzdáleností). Koncentrace kortizolu po 50 km transportu je přitom významně (p = 0,0129) vyšší i ve srovnání s koncentrací kortizolu po 20 km transportu.
Hladina neopterinu je u prasat významně zvýšena vlivem transportu na vzdálenost 20 km (p=0,0388) ve srovnání s prasaty, která přepravována nebyla, a vysoce významně zvýšena vlivem transportu na vzdálenost 50 km (p=0,0000) ve srovnání s prasaty nepřepravovanými. Koncentrace neopterinu po 50 km transportu je také vysoce významně (p = 0,0078) vyšší i ve srovnání s koncentrací neopterinu po 20 km transportu z čehož je možno usuzovat na narůstající stresovou zátěž při prodlužující se vzdálenosti transportu prasat.
Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky