- •Вопрос 1. Математика и психология
- •Вопрос 2. Генеральная и выборочная совокупность.
- •Вопрос 3. Измерения и шкалы измерения
- •Вопрос 4. Таблицы и графики. Основные статистические таблицы.
- •Вопрос 5. Первичные описательные статистики.
- •Выборочное среднее
- •Дисперсия
- •Направленные гипотезы
- •Вопрос 6. Нормальный закон распределения и его измерение.
- •Вопрос 7. Статистические гипотезы и критерии.
- •Параметрические критерии
- •Непараметрические критерии
- •Вопрос 8. Статистическое решение и вероятность ошибки.
- •Вопрос 9. Параметрические и непараметрические методы. Мощность критериев.
- •Параметрические критерии
- •Непараметрические критерии
- •Вопрос 10. Классификация задач и методов их решения.
- •Вопрос 11. Параметрический критерий различий и сдвигов t-критерий стьюдента.
- •Вопрос 12. Непараметрические методы. Поиск критерия адекватного задаче исследования.
- •Непараметрические критерии
- •Вопрос 13. Выявление различий в уровне исследуемого признака.
- •2 Выборки 3 выборки и более
- •Вопрос 14. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.
- •Вопрос 15. Выявление различий в распределении признака.
- •Вопрос 16. Многофункциональные статистические критерии.
- •Вопрос 17. Корреляционный анализ.
- •Вопрос 18. Регрессионный анализ.
- •Вопрос 19. Дисперсионный анализ.
- •Вопрос 20. Назначение и классификация многомерных методов.
- •Вопрос 21. Факторный анализ.
- •Вопрос 22. Дискриминантный анализ.
Вопрос 11. Параметрический критерий различий и сдвигов t-критерий стьюдента.
Критерий
t Стьюдента направлен на оценку различий
величин средних
и
двух
выборок X и Y, которые распределены по
нормальному закону. Одним из главных
достоинств критерия является широта
его применения. Он может быть использован
для сопоставления средних у связных и
несвязных выборок, причем выборки могут
быть не равны
по величине.
Случай несвязных выборок
В общем случае формула для расчета по t - критерию Стьюдента такова:
где
Рассмотрим сначала равночисленные выборки. В этом случае n1 = n2 = n, тогда выражение будет вычисляться следующим образом:
В
случае неравночисленных выборок
,
выражение будет вычисляться следующим
образом:
В обоих случаях подсчет числа степеней свободы осуществляется по формуле:
где n1 и n2 соответственно величины первой и второй выборки.
Понятно, что при
численном равенстве выборок k = 2
n
- 2.
Для применения t - критерия Стьюдента необходимо соблюдать следующие условия:
Измерение может быть проведено в шкале интервалов и отношений.
Сравниваемые выборки должны быть распределены по нормальному закону.
Вопрос 12. Непараметрические методы. Поиск критерия адекватного задаче исследования.
Непараметрические – если не базируется на предложении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности.
Непараметрические критерии
1. Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б - более низкие значения признака (критерии Q, U, φ* и др.).
2.Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий φ*).
3.Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерии тенденций L и S).
4.Эта возможность отсутствует.
5.Экспериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий:
а) значения признака могут быть представлены в любой шкале, начиная от шкалы наименований;
б) распределение признака может быть любым и совпадение его с каким-либо теоретическим законом распределения необязательно и не нуждается в проверке;
в) требование равенства дисперсий отсутствует.
6.Математические расчеты по большей части просты и занимают мало времени (за исключением критериев χ2 и λ). 7.Если условия, перечисленные в п.5, не выполняются, непараметрические критерии оказываются более мощными, чем параметрические, так как они менее чувствительны к "засорениям".
Поиск критерия, адекватного задаче исследования.
Параметрические критерии могут оказаться несколько более мощными, чем непараметрические, но только в том случае, если признак измерен по интервальной шкале и нормально распределен. С интервальной шкалой есть определенные проблемы . Лишь с некоторой натяжкой мы можем считать данные, представленные не в стандартизованных оценках, как интервальные. Кроме того, проверка распределения "на нормальность" требует достаточно сложных расчетов, результат которых заранее неизвестен . Может оказаться, что распределение признака отличается от нормального, и нам так или иначе все равно придется обратиться к непараметрическим критериям.
Непараметрические критерии лишены всех этих ограничений и не требуют таких длительных и сложных расчетов. По сравнению с параметрическими критериями они ограничены лишь в одном - с их помощью невозможно оценить взаимодействие двух или более условий или факторов, влияющих на изменение признака. Эту задачу может решить только дисперсионный двухфакторный анализ.
