Вікно виводу коефіцієнту
► Мопрагатеїпс Соггеїаїіопз
Соп«Іатіоі<8
|
ТЕСТ1 |
ТЕСТ2 |
Зреагтап'з гНо ТЕСТ1 Соггеїаііоп СоеІГісіепІ Зід. (2-ІаіІесІ) N |
1,000 10 |
-,648* ,043 10 |
ТЕСТ2 Соггеїаііоп СоеІГісіепІ Зід. (2-ІаіІей) N |
-.648* ,043 10 |
1,000 10 |
*• Соггеїаііоп із зідпііісапі аНІїе .05 ієуєі (2-1аіІеф.
Алгоритм обчислення коефіцієнту лінійної кореляції ГІір- сона загалом є тотожнім вищеописаному. Єдина відмінність полягає в тому, що в групі Соггеїаіе Сое]УісіепІ$ ставиться прапорець Реагзоп.
Параметричний критерій достовірності відмінностей за 1-критерієм Ст ’юдента
7’-критерій Ст’юдента є одним із найуживаніших методів статистичного висновку, оскільки дозволяє виявити відмінності двох середніх значень виміряної ознаки в одній або двох незалежних вибірках. Нагадаємо, що цей критерій належить до групи параметричних статистичних критеріїв та полягає в обчисленні таких параметрів розподілу, як середнє арифметичне, середнє квадратичне відхилення, стандартна похибка середньої, дисперсія. Тому для коректного використання ^-критерію Ст'юдента емпіри- ні дані мають бути представлені в інтервальній шкалі та не повинні значущо відрізнятись від нормального розподілу.
Використання ґ-критерію Ст’юдента для незалежних вибірок (іпсіерепсіепі затріез) передбачає порівняння середніх значень двох не пов’язаних між собою вибірок (алгоритм обчислення див. нижче).
/■-критерій Ст’юдента для залежних вибірок (раігесі затр- Іез; с!ереп(іепІ затріез) використовується в тих випадках, коли необхідно перевірити достовірність відмінностей результатів двох вимірювань однієї ознаки в одній і тій самій групі досліджуваних (алгоритм обчислення див. нижче).
»ІІІ
«>№
фклас фвнз ф хобі
#> обчислення в умі
*) ЧИСЛОВІ ряди (тесі *> словник |тестЗ] #> обізнаність (тест4 ф короткочасна паї'. ф оцінка2
#> ЯАМК о(ОЦІНКАМ
Те5іУагіаЬІе($): #> оцінка!
□
(згоиріпд УапаЬІе:
І Ч 5ВШИІ
0е(іпе6гоир$..
У полі Огоиріп§ УагіаЬІе (Змінна, що групує) задайте ім’я змінної, градаціям якої відповідають дві незалежні змінні (у нашому випадку - стать). Як правило, змінна, що групує, є дискретною та має
градації, наприклад, стать, експериментальна / контрольна група тощо.
|
|
І |
« II 5е $ресі(іес) уаіиеї |
Сопііпие |
|
Сгоирі: 1 |
СапсеІ |
|
Сігоир 2: 2 |
Неір |
|
Сиі роіп( |
|
|
Натиснувши на кнопку ОеГіпе Сгоирк (Визначення груп), задайте категорії змінної, що групує (у нашому випадку - 1 (жін.) та 2 (чол.) —> Сопііпие —> ОК.
Вікно виводу значення (-критерій Ст’юдента для двох незалежних вибірок
6і ОІІр $1<ИІ$ТІС5
СТАТЬ |
N |
Меап |
31с) Оемаїюп |
510. Еггог Меап |
0ЦІНКА1 жін |
15 |
8,0933 |
1,23605 |
,31915 |
чол |
15 |
7,2367 |
1,03759 |
.26790 |
ІІНІЄ|)ЄІНІЄІІІ $<1ІИ|)ІЄ$ ТЄ5І
|
І_еуєпе'$ Тезіїог Едиаіііу оїЛ'агіапсез |
МезНог Едиаіііу оґМеапз |
|||||||
|
Зід |
1 |
0Ґ |
Зід. (2-ІаіІеО) |
Меап Оіїїегепсе |
610. Еггог Оіїїегепсе |
95% СопГісІепсе Іпіеп/аі оШе ОіТГегепсе |
||
і_оууєг |
1)ррег |
||||||||
ОЦІНКА 1 Еаиаіуагіапсе$ аззитеО Едіїаіуагіапсе? поіаззитеО |
5,543 |
,026 |
2.056 2.056 |
28 27,184 |
,049 .050 |
,8567 ,8567 |
.41669 ,41669 |
,00312 ,00197 |
1,71021 1.71136 |
У разі, якщо змінна, що групує, має більше двох градацій (у нашому випадку - ВНЗ), необхідно розбити ці градації на 2 групи. Для цього в діалоговому вікні Ое/іпе Сгоиря (Визначення груп) встановлюється вмикач Сиі Роіпі (Точка розподілу) та вводиться у розташоване поряд поле значення 3. Унаслідок цього до першої вибірки потраплять досліджувані, котрі обрали гуманітарний та економічний ВНЗ, а до другої - учні, які обрали технічні та природничі спеціальності.
Процедура виконання
|5ї ] ф стать |
РаяеоУагіаУе* |
- —ї |
І ф клас |
|
|
ї ф внз {-ф хобі І ф обчислення в умі [• |
] | |
Везе» і СапсеІ І |
Іф числові ряци (гест •: ■■М> Г ЛПГЛНк Ітегтії |
|
|
Синелі 5еіесиоп$ |
|
|
УаиаЬІеІ: |
|
|
УанзЬІе 2 |
|
ОрІЮГВ... І |
Завантажте програму.
Відкрийте файл даних, із яким Ви будете працювати (у нашому ваипадку - Приклад 01. зау).
В меню Апаїуге послідовно обираються такі команди: Сотраге Меаш (Порівняти середні) —> Раігесі-Затріез Т Тезі (/-критерій для залежних вибірок).
|
|||
|
|
|
|
|ф стать |
|
НаиесІ УагіаЬІе®: |
ОК і |
\ ■$) клас \'Ф внз |
|
Ра$1е і |
|
(фхоб |
□ |
|
Вєіє» і |
1 -ф 0бчИСЛЄННЯ в умі |- ] ф числові ряци (тест |
|
СапсеІ і |
|
]ф словник [тестЗ) |
|
|
Неір і |
ї • *> гАянлмігтк !ті»гт4 ..... |
|
|
|
Сипепі Веіесііот |
|
|
|
і УагіаЬІе 1: |
|
|
|
; УагіаЬІе 2 |
|
|
ОрЙоге... { |
|
|
|
|
5. Натисніть на кнопку зі стрілочкою, щоб перемістити обрану пару змінних у перелік Раігесі УагіаЬІе (Пари змінних) —» ОК.
РаІІСЧІ £<)Ш|»ІЄ5 5ІЛІІ5ІІС5
|
|
Меап |
N |
81с) Оеуіаііоп |
Зій. Егюг Меап |
Раіг |
обчислення в умі |
10,73 |
30 |
2,778 |
.507 |
1 |
числові ряди |
10,43 |
ЗО |
2,700 |
,493 |
Рай есі І..ііпр1е5 Сої і еІа»іоіі5
|
N |
Соггеїаііоп |
Зід. |
Раіг обчислення е умі 1 & числові ряди |
зо |
,402 |
.028 |
Раііе(1$атрІе$ Тез!
|
Раїгесі ОіІТегепсез |
1 |
6\ |
Зід (2-ІаіІесІ) |
||||
Меап |
81й Оеуіаііоп |
ЗМ. Еггог Меап |
95% СопПйепсе Іпіег/аі оґ№іе ГЖеіепсе |
|||||
1-0УУЄГ |
ІІррег |
|||||||
Раіг обчислення в умі 1 - числові ряди |
.30 |
2.996 |
.547 |
-.82 |
1.42 |
,548 |
29 |
.588 |
ІІепараметричні критерії достовірності відмінностей
Непарамєтричні критерії дозволяють аналізувати дані без будь-яких припущень про характер розподілу змінних в однієї або двох вибірках за умов відсутності нормальності розподілу. Для обчислення цих критеріїв результати вимірювань мають бути представлені в шкалі наіменувань, рангів або в інтервальній шкалі (якщо розподіл інтервальних даних значущо відрізняється від нормального, що часто спостерігається при малому обсязі вибірки).
Розглянемо детальніше процедури обчислення таких непа- раметричних статистичних критеріїв, як С-критерій знаків, Т-кри- терій Вілкоксона, Ц-критерій Манна-Уітні, %2-критерій Пірсона.
Як уже зазначалося вище, О-критерій знаків ґрунтується на підрахуванні кількості позитивних та негативних відмінностей між повторними вимірюваннями у двох залежних вибірках.
Алгоритм обчислення С-кри герію знаків
Процедура виконання
|
і'ііишіні |
|
|
13>чї |
|
Т Є5І Ра»($) Ц$Ь |
|
| Ф 'Ч2 |
|
І |
|
|
|
| |
Пе$й : |
|
и |
|
СапсеІ | |
|
|
|
н<*> : |
Сшсп( Векїсіїот |
|
і-- Те$І Туре |
|
УамЬіеІ: |
|
І Г ^іісохоїі 9 5ідп і |
МсМетаї ■ |
УагіаЬІе 2: |
|
іГ МагдіпаІ Нотодепеііу |
|
|
|
Ехасі.. | |
0р1іоп$... « |
Завантажте програму.
Відкрийте файл даних, із яким Ви будете працювати (у нашому випадку - дані таблиці 41).
В меню Апаїуге послідовно обираються такі команди: Мопрагатеїгіс Те8І8 (Непараметричні критерії) —> 2 Яеіаіесі Зашріез (2 залежні вибірки) —► Тезі Туре (Тип критерію): Зі§п (Знаків).
Перемістіть
змінні “1<3і” га “ІС^” в область
Сиггепі 8е1есІіопк (Поточні виділення)
поряд із міткою УагіаЬІе 1 та УагіаЬІе
2.
Натисніть
на кнопку зі стрілочкою, щоб перемістити
обрану пару змінних у перелік Тезі
Раіг(з) Ілзі (Список пар, що тестуються)
—•> ОК
Ехасі.. Орйоп$... і
Вікно виводу значення С-критсріш знаків
РГЄ(|ІІЄПСІЄ5
|
N |
102-101 ІЧедаІІуе Рігїегепсез3 |
2 |
Розіііує 0і(Тегепсезь |
5 |
Тіезс |
3 |
ТоїаІ |
10 |
а 102 < Ю1
Ю2 > Ю1
101 = Ю2
ТЄ5І 5ітІ4ІІС5Ь
|
Ю2 -101 |
Ехасі Від. (2-ІаіІей) |
,453а |
а. ВіпотіаІ сіізігіЬиІіоп изес). Ь 8ідп Тезі
На відміну від С-критерію знаків, [-критерій Вілкоксона є найбільш потужним із усіх запропонованих критеріїв, оскільки
виявляє не лише ступінь (достовірність) відмінностей, але й напрямок цих відмінностей. Для коректного обчислення він вимагає інтервальних або рангових даних та є найбільш інформативним, коли вихідні дані варіюють у достатньо широкому діапазоні.