Дисперсионный анализ - Часть 18

Отмечая положительные стороны дисперсионного анализа, нужно подчеркнуть, что он имеет ряд преимуществ, которые выгодно отличают его от других статистико-математических методов. Назовем главные из них. Используя данный метод в многофакторном анализеэкономических явлений, получить картину, которая показывает влияние каждого фактора в различных условиях, создаваемых изменениями различных факторов. При этом применение самых комбинаций факторов, изучаемых дает более надежную основу для практических рекомендаций, которые остаются пригодными и при изменяющихся условиях.

Анализируя экономические явления, где факторы иногда находятся в сложном переплетении, дисперсионный метод позволяет объективно объяснить сложную картину, возникающую при таком взаимодействии.

Вместе с тем, нужно помнить о некоторых ограничениях дисперсионного анализа. Так, существенным недостатком этого метода является то, что на результаты исследований влияет уровень показателей подгрупп (по изучаемым факторам), что составляет дисперсионный комплекс.

Итак, дисперсионные модели, построенные при одних уровнях факторных градаций, могут иметь вероятный влияние, а при других уровнях такое влияние отсутствует. Одновременно нужно отметить, что результат оценки по факторам зависит от того, как сгруппированы данные исследования в статистическом комплексе.

Необходимо указать и на ограничения в определении оценки достоверности влияния факторов. Если величина рассчитанного

коэффициента гг превышает его табличное значение р то влияние исследуемого фактора считается вероятным, а если не превышает предел своих случайных колебаний, то фактор не является существенным и не влияет на результат. Итак, не следует спешить с выводом, поскольку причиной его неопределенности является недостаточное количество единиц в выборке для его убедительного подтверждения, а не резкое влияние факторов.

Иногда величина гг может оказаться меньше своего табличного значения не только из-за недостаточно резкое влияние фактора изучается или недостаточной численности выборки. Причиной может быть и то, что ошибка каждого из показателей, взятых отдельно, очень большая в результате завышенной неоднородности исследуемых данных.

foto_00009.jpg