Одобрено в качестве учебного пособия редакционно-издательским советом университета
Федеральное агентство связи
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский Государственный университет телекоммуникаций
имени проф. М.А. Бонч-Бруевича»
 |
И.А. Воронов
ЭКСПЕРИМЕНТ
и методы обработки многомерных данных
в исследованиях человека
с применением SPSS :
медико-биологические исследования,
психология, физическая культура и спорт
Учебное пособие
200401
Санкт-Петербург
2008
УДК [621.37/.39:615.47] (075.8)
ББК 380:P
В 75
Рецензенты:
профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой
биомедицинской техники СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича,
генеральный директор ассоциации электронной промышленности
Санкт-Петербурга, заместитель директора НПО «Авангард»
Н.П. Меткин
доктор технических наук, ведущий научный сотрудник
лаборатории биомедицинской информатики СПИИРАН
В.А. Дюк
Одобрено в качестве учебного пособия редакционно-издательским советом университета
| В 75 | Воронов, И.А. Эксперимент и методы обработки многомерных данных в исследованиях человека с применением SPSS: медико-биологические исследования, психология, физическая культура и спорт: учебное пособие. 200401 / И.А. Воронов; ГОУВПО СПбГУТ. – СПб., 2008. –100с. ISBN 978-5-89160-054-6 |
Рассмотрены различные планы и техники экспериментов. Особое внимание посвящено методам обработки многомерных данных с помощью компьютерного статистического пакета SPSS.
Предназначено для студентов специальности 200401 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы». Соответствует программе «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных».
Может быть полезно специалистам и аспирантам, бакалаврам и магистрам специальностей и направлений, связанных с человекознанием.
УДК [621.37/.39:615.47] (075.8)
ББК 380:P
| ISBN 978-5-89160-054-6 | © Воронов И.А., 2008 © Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича», 2008. |
| |
Содержание
| Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 4 |
| 1. Экспериментальные планы с малыми объемами выборок. . . . . . . . . . . . | 6 |
| 2. Экспериментальные планы с большими объемами выборок. . . . . . . . . . | 14 |
| 3. Методы обработки многомерных данных. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 47 |
| 3.1. Классификация многомерных методов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 47 |
| 3.2. Множественный регрессионный анализ (МРА) . . . . . . . . . . . . . . . | 48 |
| 3.3. Дискриминантный анализ (ДА) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 52 |
| 3.4. Факторный анализ (ФА) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 56 |
| 3.5. Кластерный анализ (КА) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 59 |
| 3.6. Многомерное шкалирование (ММШ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 65 |
| 4. Техники экспериментов O, P, Q, R, S, T. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 74 |
| Приложение 1. Пример экспериментального плана с малым объемом выборки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 77 |
| Приложение 2. Пример экспериментального плана с большим объемом выборки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 86 |
| Приложение 3. Статистические таблицы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 92 |
| Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 98 |
ВВЕДЕНИЕ
Non scholae, sed vitae discimus.
Не для школы, но для жизни учимся.
Человечество изобрело множество методов познания окружающего мира. Если речь идет о религии, то здесь методом познания является личный опыт общения с тем, что люди назвали богом, посредством соблюдения определенных ритуалов в соответствии с религиозным календарем. Роль учебных центров в религии играют монастыри.
Если же речь заходит о науке, то основными методами познания здесь являются классификация собранной первичной информации, эксперимент, математические методы анализа данных и поиска знаний в этих данных, наконец, уточненная классификация научной информации и моделирование. Учебные центры – университеты.
Алгоритм познания можно представить в форме шести последовательных взаимосвязанных шагов:
1. Выбор объекта и предмета познания (исследования), явления, процесса.
2. Регистрация явления, процессов, детектирование, измерение, тестирование или диагностика, создание баз данных; анализ.