Основные принципы проведения Full Factorial ANOVA:

1. Интервальные данные зависимой переменной. 2 Зависимая переменная должна измеряться на уровне интервалов или отношений. 2 Это означает, что данные должны иметь постоянный интервал между значениями. 2
2. Нормальность. 2 Зависимая переменная должна приближаться к многомерному нормальному распределению. 2 Это предположение можно проверить графически с помощью гистограмм или Q-Q-графиков или с помощью тестов на соответствие, например, теста Колмогорова-Смирнова. 2
3. Гомоскедастичность. 2 Предполагает, что дисперсии ошибок для всех точек данных зависимой переменной согласованы. 2 Проще говоря, вариабельность ошибки измерения должна быть постоянной по шкале. 2
4. Отсутствие мультиколлинеарности. 2 Мультиколлинеарность возникает, когда независимые переменные коррелируют друг с другом. 2 В факторном ANOVA важно, чтобы независимые переменные оставались независимыми. 2
5. Независимость наблюдений. 2 Наблюдения в факторном ANOVA должны быть взаимно независимыми. 2 Это значит, что не должно быть повторных измерений, а независимые переменные не должны быть взаимосвязаны. 2
6. Адекватный размер выборки. 2 Большая выборка обеспечивает более надёжные результаты. 2
7. Минимальная ошибка измерения. 2 Низкая надёжность данных может привести к ненадёжным результатам анализа. 2
8. Неограниченное разнообразие. 2 Чем больше разнообразия внутри выборки, тем лучше результаты факторного ANOVA. 2

Этапы проведения Full Factorial ANOVA:

1. Определение гипотезы. 1 Она должна содержать утверждение о том, что средние значения переменной одинаковы в нескольких группах. 1
2. Сбор данных. 1 Нужно определить, какие переменные изучаются, какие группы данных будут сравниваться и какой размер выборки необходим. 1
3. Выбор уровня значимости. 1 Он определяет вероятность того, что различия между группами являются случайными. 1 Обычно уровень значимости принимается равным 0,05 (5%), что означает, что различия между группами, имеющие вероятность меньше 5%, считаются статистически значимыми. 1
4. Определение степеней свободы и критических значений. 1 Степени свободы — это количество наблюдений, которые могут быть свободно изменены в каждой группе данных. 1