Проверка статистических гипотез.
Метод статистических гипотез широко применяется в научной деятельности для оценки результатов эксперимента. Как правило, при проведении научного исследования приходится выполнять сравнительные оценки генеральных параметров по различиям, наблюдаемым между выборками. О преимуществе той или иной из сравниваемых групп обычно судят по разности между средними долями и другими выборочными показателями.
При проведении статистической обработки результатов эксперимента выдвигается нулевая гипотеза (Н0), которая сводится к тому, что разница между генеральными параметрами сравниваемых групп равна нулю и что различия, наблюдаемые между выборочными характеристиками, носят случайный характер. В другой, альтернативной гипотезе делается предположение о преимуществе нового метода.
Альтернативные гипотезы принимаются только тогда, когда опровергается нулевая гипотеза. Это возможно в тех случаях, когда различия в средних выборочных настолько значимы (статистически достоверны), что риск ошибки отвергнуть нулевую гипотезу и принять альтернативную не превышает одного из трех принятых уровней значимости статистического вывода:
первый уровень – 5% (допускается риск ошибки вывода в пяти случаях их ста таких же экспериментов при строго случайном отборе в выборочную совокупность);
второй уровень – 1% (допускается риск ошибиться только в одном случае из ста;
третий уровень – 0,1% (допускается риск ошибиться только в одном случае из тысячи).
С
уществует
два вида статистических критериев -
параметрические и непараметрические.
Параметрические критерии служат для
проверки гипотез о параметрах
совокупностей, распределяемых по
нормальному закону. Рассмотрим пример
применения одного из параметрических
критериев - t-критерия
Стьюдента для сравнительной оценки
средних величин, рассчитанных для
контрольной и экспериментальной групп
в рассматриваемом примере. Для выполнения
расчета вызовем программу
Двухвыборочный t-тест
с разными дисперсиями,
входящую в Пакет
анализа и
введем данные в диалоговое окно. Для
ввода исходного диапазона блок данных
можно выделить непосредственно в
таблице. Уровень значимости задается
в поле Альфа
вводом
значения с клавиатуры, в поле Выходной
интервал
указывается адрес верхней левой ячейки
области размещения выходных таблиц.
Выходные таблицы могут быть размещены
на том же рабочем листе, на другом листе
или в другом файле.
Рис. 4
Результаты обработки данных приведены на рисунке 5.
Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями |
||
|
|
|
|
экспериментальная группа |
контрольная группа |
Среднее |
13,63 |
9,44 |
Дисперсия |
6,054 |
4,278 |
Наблюдения |
11 |
9 |
Гипотетическая разность средних |
0 |
|
df |
18 |
|
t-статистика |
4,029 |
|
t критическое двухстороннее |
2,101 |
|
Рис.5
Сравнение полученной t-статистики (4,029) с t табличным (2,100) свидетельствует о том, что есть основание принять альтернативную гипотезу о том, что учащиеся экспериментальной группы показывают более высокий уровень знаний.
В случаях, когда необходимо оценить эффективность проведенной экспериментальной работы в одной группе, используется парный двухвыборочный t-тест для средних.
