Sərbəst İş Qrup: M162A1

Korrelyasiya təhlili. Korrelyasiya - iki və ya daha çox dəyişən arasındakı əlaqə (sonuncu halda korrelyasiya çoxlu adlanır). Korrelyasiya təhlilinin məqsədi bu əlaqənin mövcudluğunu və ya olmamasını müəyyən etməkdir. Dəyərləri nisbət miqyasında ölçülən iki dəyişən olduqda, -1 ilə +1 arasında dəyərlər alan Pearson xətti korrelyasiya əmsalı r istifadə olunur (sıfır dəyəri korrelyasiya olmadığını göstərir). “Xətti” termini onu göstərir ki, dəyişənlər arasında xətti əlaqənin mövcudluğu araşdırılır - əgər r(x, y) = 1 olarsa, onda bir dəyişən digərindən xətti asılıdır (və əksinə), yəni a sabitləri var. və b, və a > 0, belə ki, y = a x + b.
Dispersiya təhlili. Dəyişənlər arasında əlaqənin olub-olmamasının öyrənilməsi dispersiya təhlilindən istifadə etməklə də həyata keçirilə bilər.
Reqressiya təhlili. Əgər korrelyasiya və dispersiya təhlili, keyfiyyətcə desək, dəyişənlər arasında əlaqənin olub-olmaması sualına cavab verirsə, reqressiya təhlili bu əlaqənin “açıq formasını” tapmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Reqressiya təhlilinin məqsədi dəyişənlər arasında funksional əlaqəni tapmaqdır. Bu, asılı dəyişənin (bəzən cavab adlanır) asılı dəyişəndən və ya dəyişənlərdən (bəzən amillər adlanır) və bəzi parametrlərdən asılı olan məlum funksiya (bəzən model adlanır) ilə müəyyən edildiyini nəzərdə tutur. Bu parametrin elə dəyərlərini tapmaq lazımdır ki, alınan asılılıq (model) mövcud eksperimental məlumatları ən yaxşı şəkildə təsvir etsin. Məsələn, sadə xətti reqressiyada asılı dəyişən y, müstəqil x dəyişəninin y = a x + b xətti funksiyası kimi qəbul edilir. A və b parametrlərinin qiymətlərini tapmaq tələb olunur ki, onlar üçün ax + b düz xətti eksperimental nöqtələri (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn) ən yaxşı şəkildə təsvir edir (təxmini).
Çox faktorlu ekisperimentlərin dizaynı
Ən sadə təcrübələr nümunələrə eyni anda bir müalicənin ​​tətbiq olunduğu təcrübələrdir. Bu yanaşma çox güman ki, dəqiq cavablar verəcək, lakin realizmin olmamasına görə tənqid oluna bilər. Xüsusilə, real həyatda baş verə biləcək iki və ya daha çox vəziyyətin qarşılıqlı təsirini nəzərə ala bilməz. Multifaktorial təcrübə bunu etmək cəhdidir; müalicələr arasında qarşılıqlı əlaqə dispersiya təhlilinin xüsusi formaları ilə təhlil edilə bilər.
Multifaktorli eksperimentlər “gizli təkrarlama” səbəbindən resurslara qənaətcildir. Bu, bir mövzuya iki və ya daha çox müalicə verildikdə yaranır, çünki nəticə statistik olaraq hər bir müalicə üçün təkrar kimi çıxış edir. Multifaktorial təcrübələrdə birləşdiriləcək müvafiq müalicələrin seçimi vacibdir; məsələn, qarşılıqlı təsir kimyəvi maddənin müəyyən konsentrasiyalarında ola bilər, digərlərində isə olmaya bilər (bəlkə də cavab doymuş olduğu üçün). Cavab üçün ölçmə miqyasının ardıcıl olması da vacibdir, əks halda saxta qarşılıqlı əlaqə yarana bilər.
Çox faktorlu bir təcrübə planlaşdırarkən ehtiyatlı olun ki, təkrarların sayı nəzarətdən çıxmasın: müalicələri maraq faktoru ilə "artı" və ya "mənfi" ilə məhdudlaşdırmalı ola bilərsiniz.
Şəkil 10.4 Sadə multifaktorial təcrübənin tərtibatı. A və B faktorları tək tətbiq olunduqda a və b təsirinə malikdir. Hər ikisi birlikdə tətbiq edildikdə, təsir a + b + c ilə işarələnir.
* Diaqram:
1. Əgər c = 0 olarsa, qarşılıqlı təsir yoxdur (məsələn, 2 + 2 + c = 4).
2. Əgər c müsbətdirsə, A və B arasında müsbət qarşılıqlı əlaqə (sinergizm) var (məsələn, 2 + 2 + c = 5).
3. Əgər c mənfi olarsa, A və B arasında mənfi qarşılıqlı əlaqə (antaqonizm) var (məsələn, 2 + 2 + c = 3).