home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Computer Club Elmshorn Atari PD / CCE_PD.iso / mac / 1100 / CCE_1153.ZIP / CCE_1153.PD / BSTAT248.LZH / bstat.248 / stat2.doc < prev    next >
Text File  |  1993-08-08  |  5KB  |  95 lines
  1.                        STATS 2 MENU ITEMS
  2.  
  3. DISTRIBUTIONS
  4. This set of items calculates probabilities for the given 
  5. distribution based upon values which you input in response to 
  6. questions. No data variables are used.
  7.  
  8. -T-Tests
  9. There are three T-tests available. Test 1 calculates the chance 
  10. that a given variable has a certain mean. You are asked to choose 
  11. a variable and to specify a mean to test.
  12. The second test checks the chance that two variables have the same 
  13. mean. You have to select two variables. The two variables should 
  14. be randomly selected and unrelated.
  15. The third T test is designed for two variables which are related. 
  16. Once again you simply select two variables.
  17.  
  18. -Multivariate 
  19. There are three somewhat similar procedures: Factor analysis, 
  20. Discriminant analysis and Canonical Correlation analyses. 
  21.  
  22. For factor analysis, you first select the variables which you
  23. want in the study. You must then select the type of rotation 
  24. desired. If you choose an orthoblique rotation, then an 
  25. orthoblique factor must be entered. The orthoblique factor must
  26. be from 0 to 0.5. 
  27.  
  28. In discriminant analysis, you must first select the independent
  29. variables. You next choose the dependent variable.
  30.  
  31. In both procedures the data entry screen is used to display 
  32. results. No text input can be made, but all menu functions 
  33. and arrows work.
  34.  
  35. You are given an opportunity to save the results to the data 
  36. matrix so that you may use them in other work. Be carefull however 
  37. as this is a destructive process. Your original data will be lost.
  38.  
  39. The third choice is for Canonical Correlations. In this case you 
  40. must pick two sets of variables. The number of variables in the 
  41. second set must be less than or equal to those in the first set. 
  42. You will next be asked if you want to save the canonical variates. 
  43. This is a destructive process and all existing data will be wiped 
  44. out. The output is similar to that for discriminant analysis.
  45.  
  46. There are two other tests which are not similar to the previous 
  47. three.
  48.  
  49. -Generalised Distance. This selection is used for testing the 
  50. normality of multivariate data sets. You must select the 
  51. variables for the test plus one for the distance and one for the 
  52. chi square critical values. If the data set is normal two things 
  53. should be true. One the percentage of distances inside the 50% 
  54. contour should be about 50%. Equally, if you graph the distances 
  55. against the chi square values as an XY graph the resultant should 
  56. be a straight line and at a 45 degree angle. If you regress the 
  57. chi square values against the distances the regression should 
  58. have a very high R squared and the coefficient should be near 1. 
  59.  
  60. As well there is a procedure for determining the real eigen 
  61. values and associated eigen vectors of square matrices. You will be 
  62. asked to specify a range of data for the matrix. This is done 
  63. in the same way as for specifying a range to read from a 123 
  64. spreadsheet. The program will return the answers or an error 
  65. message if the area selected is not square.
  66.  
  67. -ANOVA
  68. The Analysis of Variance section allows for flexibility in data 
  69. structure. The one-way studies all require that the data be set up 
  70. in a traditional ANOVA matrix structure. Questions will not be 
  71. asked for the random, blocked, or latin square designs. For 
  72. nested, you will be asked to specify the number of treatments in a 
  73. block. For the 2- and 3-way ANOVA designs, either the data can be 
  74. set up in a matrix (the default), or separate variables can be 
  75. used to represent the levels of the variables. In a 3-way design 
  76. not using matrices, you would be asked for the variable that held 
  77. the results and then, in turn, for the variable containing the level 
  78. information for factors A, B, and C. For data in matrix form, you 
  79. would need to specify the number of levels in A and B. For the 2-
  80. factor case the input required is similar.
  81. The non parametric two factor method can be used when the data is 
  82. not normally distributed. It relies on ranking data. The input is 
  83. the same as for regular 2 factor except that no residual 
  84. variaable is allowed. It uses a chi square statisic. It is not as 
  85. powerfull a test as regular 2 way ANOVA and should be used only 
  86. if necessary.
  87.  
  88. -Variance Tests
  89. The 1-factor test asks for a variable name and a value to test. 
  90. The value tested is the standard deviation and the program will 
  91. give back the chance of the variable was chosen from a population 
  92. with the given standard deviation. The 2-factor test compares two 
  93. variables to determine the chance that they are both drawn from a 
  94. population with the same standard deviation.
  95.