- •Элементы
- •5.1. Проверка гипотез о параметрах распределений.
- •5.1.1. Проверка значения математического ожидания нормального распределения.
- •5.1.2. Проверка значения дисперсии нормального распределения.
- •5.1.3. Проверка значения доли (параметра биноминального распределения).
- •5.2. Сравнение выборок
- •5.2.1. Сравнение дисперсий
- •5.2.2. Сравнение средних двух независимых выборок
- •5.2.4. Сравнение долей (параметра биноминального распределения)
- •5.3. Проверка однородности выборок.
- •5.2.3. Сравнение средних парных выборок.
- •5.4. Дисперсионный анализ (anova)
- •5.4.1. Однофакторный дисперсионный анализ.
- •5.4.2. Многофакторный дисперсионный анализ.
5.2.3. Сравнение средних парных выборок.
В практике
статистических исследований парные
выборки
![]()
![]()
возникают при изучении эффективности
влияния некоторых воздействий наn
объектов. Результат этого воздействия
на i-ый
объект можно представить в виде разностей
.
Если их распределение можно аппроксимировать
нормальным с генеральным средним
,
то статистика
![]()
имеет распределение
Стьюдента с числом степеней свободы
.
Поэтому гипотезу
на уровне значимости
принимаем , если
при двухсторонней альтернативной
гипотезе. Если гипотезу
отвергаем, то для генерального среднего
разности соответствующий доверительный
интервал имеет вид:
![]()
5.2.4. Сравнение долей (параметра биноминального распределения)
Если доли
некоторого признака в двух выборках
объёма
равны
и
,
то для проверки гипотезы
при достаточно больших
можно воспользоваться статистикой
,
где
.
Если
,
,
или
,
то нулевая гипотеза
отклоняется в пользу альтернатив:
,
,
или
соответственно.
Если сравниваются
выборок объёма
каждая, то для проверки гипотезы
применяется критерий «хи-квадрат», для
которого вычисляется статистика
,
г
де
.
При справедливости нулевой гипотезы
величина
имеет хи-квадрат распределение с
степенями свободы. Поэтому гипотеза о
равенстве долей во всех совокупностях
отвергается если окажется, что
,
Критическое значение
находится либо из таблиц квантилей
этого распределения, либо вEXCEL
с помощью функции ХИ2ОБР в меню
«Статистические»/
5.3. Проверка однородности выборок.
Выборки называются
однородными, если они сделаны или из
одной и той же генеральной совокупности,
или из разных, но с одним и тем же законом
распределения. Предположим сначала,
что имеется две выборки
и
.
Разобъём множество значений на
непересекающихся интервалов, и подсчитаем,
сколько вариант
и
содержится
в каждом из них. Пусть в
-ом
интервале оказалось
вариант
и
вариант
.
Желательно, чтобы в каждом из интервалов
находилось не менее пяти вариант. При
необходимости соседние интервалы, в
которых оказывается мало вариант,
следует объединить. Очевидно, что
.
Обозначим
- общее число вариант в
-ом
интервале, а
- общее число вариант в двух выборках.
Тогда отношение
можно принять в качестве оценки
вероятности попадания варианты в
-ый
интервал. Статистика

имеет распределение,
близкое к распределению хи-квадрат с
степенью свободы. Поэтому гипотезу
однородности следует отвергнуть на
уровне значимости
,
если эта статистика превышает значение
.
В
Excel
проверку
однородности можно проводить также,
как и проверку адекватности, функцией
ХИ2ТЕСТ. Проведём такую проверку на
следующем примере. Студенты, чьи
результаты были представлены в п.3.2 ,
были из 2 разных подгрупп и занимались
в разное время. Для анализа однородности
их результатов применим функцию ЧАСТОТА
сначала к
первым 11 строкам (подгруппа 1), а затем
к оставшимся 14 (подгруппа 2). Просуммировав
полученные данные по строкам ( =СУММ
H3:I3
c
последующим протаскиванием формулы по
столбцу J
) и столбцам (
),
получаем таблицу:
|
|
G |
H |
I |
J |
|
1 |
|
Подгруппа 1 |
Подгруппа 2 |
Сумма |
|
2 |
интервал |
|
|
|
|
3 |
303 |
2 |
2 |
4 |
|
4 |
306 |
5 |
7 |
12 |
|
5 |
309 |
10 |
13 |
23 |
|
6 |
312 |
14 |
17 |
31 |
|
7 |
315 |
9 |
11 |
20 |
|
8 |
318 |
4 |
4 |
8 |
|
9 |
321 |
0 |
2 |
2 |
|
10 |
Сумма |
44 |
56 |
100 |
Затем формируем таблицу выборок, ожидаемых в предположении их однородности. Для этого в ячейку H14 вводим формулу =I4*44/100 c последующим протаскиванием формулы по столбцу H, а в ячейку I14 - формулу =I4*56/100 с протаскиванием по столбцу I.
|
|
G |
H |
I | |
|
12 |
|
Подгруппа 1 |
Подгруппа 2 | |
|
13 |
интервал |
|
| |
|
14 |
303 |
1,76 |
2,24 | |
|
15 |
306 |
5,28 |
6,72 | |
|
16 |
309 |
10,12 |
12,88 | |
|
17 |
312 |
13,64 |
17,36 | |
|
18 |
315 |
8,8 |
11,2 | |
|
19 |
318 |
3,52 |
4,48 | |
|
20 |
321 |
0,88 |
1,12 | |
|
21 |
Сумма |
44 |
56 | |
Затем открываем
диалоговое окно функции ХИ2ТЕСТ и в
окошко «Фактический интервал» вводим
координаты исходного массива (H3:I9),
а в окошко
«Ожидаемый массив» - координаты
вычисленного (H14:I20). В результате
появляется число 0,93707,
которое
показывает вероятность того, что в
-распределении
с 6 степенями свободы значение
больше
вычисленного . Поскольку эта вероятность
оказалась меньше, чем 0,95, то мы принимаем
гипотезу об однородности и считаем, что
различия в результатах студентов из
двух подгрупп действительно случайны.
Эта процедура
обобщается на произвольное число
выборок и
интервалов.
Обозначим число вариант
-ой
выборки, попавших в
-ый
интервал
.
Очевидно, что
-объёму
-ой
выборки, а
-общее
число вариант в
-ом
интервале.
- общему числу вариант. Если гипотеза
справедлива, и все варианты относятся
к одному распределению, то, как и выше
отношение
можно считать приближённо равным
вероятности попадания варианты в
-ый
интервал, и статистика

распределена по
закону хи-квадрат с
степенями свободы. Гипотезу
следует отвергнуть на уровне значимости
,
если эта статистика превышает значение
.
Если есть подозрение, что какая-то из выборок не подчиняется общему закону распределения, то для неё можно вычислить индивидуальный критерий

При условии
следует признать, что эти подозрения
обоснованы и искать причины такого
отклонения.
