Внимание: Если число градаций независимой переменной две рекомендуется использовать группу методов из раздела «Сравнение независимых выборок»

Нажатие кнопки «Вычислить» приводит к переключению в окно результаты

Результаты дисперсионного анализа Фишера

В том случае если в окне настроек установлена галочка «Выводить только достоверные значения»

Как видно из примера, в этом случае не отображается колонка «значимо» и результаты отображаются в соответствии с выбранным уровнем значимости.

Внимание: Дисперсионный анализ показывает только влияние фактора на переменную, но не его направленность.

В вышеприведенном примере, переменная возраст, в принципе не может повлиять на пол обследуемого (это скорее связано с разными частотами юношей и девушек в разных возрастных группах), а влияние на переменную L выявлено, но не ясно в каких возрастах преобладают более высокие или более низкие значения.

Внимание: Для изучения направленности влияний рекомендуется использовать критерий Шеффе (см. раздел «Сравнение независимых выборок»

Результаты дисперсионного анализа Краскела-Уоллиса

Установлена галочка «Выводить только достоверные значения»

Внимание: Поскольку дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса выполняется не через расчет межгрупповых и групповых дисперсий, а через суммы рангов, то галочки напротив соответствующих настроек игнорируются. Поэтому при проведении этого анализа рекомендуется их убирать.

Интерпретация результатов аналогична однофакторному дисперсионному анализу Фишера.

Корреляционный анализ

Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Корреляционный анализ" или нажать кнопку .

Предусмотрены следующие виды анализа в зависимости от характера исходных данных и типа распределения изучаемых переменных:

Количественные переменные, имеющие нормальное распределение	Количественные переменные, не имеющие нормальное распределение или порядковые переменные
Корреляционный анализ Пирсона	Корреляционный анализ Спирмена

Внимание: О проверке соответствия переменной нормальному закону распределения см раздел «Проверка типа распределения эмпирических данных». Если проверка не выполнялась рекомендуется использовать корреляции Спирмена.

Внимание: Для номинальных переменных см раздел «Частотный анализ»

Внимание: Настройка «Считать уравнение регрессии» работает только для корреляции Пирсона. Это связано с тем, что метод наименьших квадратов разработан для количественных переменных.

При выборе опции «Считать уравнение регрессии» вычисляются два уравнения вида: y=a+bx и x=a+by, где y – это первая из пары переменных, x – вторая, b – угол наклона, а – свободный член.

	a(xy)	b(xy)	a(yx)	b(yx)
VOZRAST - L	10,73	0,29	1,69	0,23
	VOZRAST=10,73+0,29*L	L=1,69+0,23*VOZRAST

Пример уравнений регрессии и интерпретация.