- •Министерство образования, науки и спорта Украины
- •Какие критерии выбрать: параметрические или непараметрические?
- •Какой может быть вариация?
- •Как определить, является ли распределение нормальным?
- •Алгоритм выбора конкретного статистического критерия
- •Алгоритм выбора параметрического критерия
- •1. Анализ действия экспериментального фактора.
- •Алгоритм выбора непараметрического критерия
- •1. Анализ действия экспериментального фактора.
- •2. Анализ различий.
- •Общая характеристика статистических критериев.
- •1. Критерий t Стьюдента для связанных выборок.
- •2. Критерий t Стьюдента для несвязанных выборок
- •3. Критерий t Стьюдента для сопоставления выборочной средней с заданной средней величиной
- •6. Критерий w Вилкоксона для сопряженных рядов
- •7. Критерий q Розенбаума
- •8. Критерий т Уайта
- •9. Критерий u Манна-Уитни
- •10. Критерий λ Смирнова-Колмогорова
- •11. Критерий х Ван-дер-Вардена
- •12. Критерий s Вальда - Вольфовица
- •13. Критерий t Сиджела-Тьюки
- •14. Критерий 2r Фридмана
- •15. Критерий тенденций l Пейджа
- •16. Критерий н Крускала-Уоллиса
- •21. Критерий 2 в многопольных таблицах.
- •22. Критерий Пирсона - Павлика.
- •23. Критерий Мак-Нимара
- •24. Угловое преобразование Фишера (критерий φ*).
- •25. Показатель корреляции Пирсона (r).
- •26. Показатель корреляции Спирмэна (rs).
- •27. Показатель ассоциации Юла rA(показатель контингенции)
- •28. Критерий множественной ранговой корреляции (rw)
- •29. Параметрический критерий множественной корреляции
- •30. Бисериальный коэффициент корреляции.
- •31. Дисперсионный анализ.
- •32. Критерий g Кохрена.
- •2). Средняя длина побега растений данного вида
- •Примеры использования z и φ – преобразования
- •Доли площади под нормальной кривой, отсекаемые t справа и слева от средней
- •Доли площади под нормальной кривой, отсекаемые t слева от средней
- •Доли площади под нормальной кривой, отсекаемые t справа от средней
- •Значения t при различных уровнях значимости р
- •Значения f при уровне значимости p 0,05
- •Стандартные значения критерия t для исключения
- •Значения критерия w Вилкоксона (для сопряженных рядов)
- •Значения к для приблизительного определения σ при разных объемах выборки
- •Критические значения показателя 2 (хи-квадрат)
- •Критические значения критерия r Фридмана
- •Критические значения критерия 2r Фридмана
- •Критические значения критерия тенденций l Пейджа
- •Для 3 с 6 и 2 n 12)Таблица 29
- •Критические значения критерия н Крускала-Уоллиса
- •Критические значения критерия тенденций s Джонкира
- •Значение r при разных величинах z
- •Объем выборки, необходимый для признания корреляции достоверной
- •Критические значения f - критерия для проверки результатов дисперсионного анализа р 0,05
- •Критические значения f - критерия для проверки результатов дисперсионного анализа р 0,01
- •Перевод процентов летальных исходов в пробиты
- •Критические значения q-критерия Кохрена
- •Ответы на задания по определению характера вариации (стр. 8)
- •Литература
8. Критерий т Уайта
Относится к непараметрическим критериям. Применяется в тех же случаях, что и критерий Q, но отличается большей статистической мощностью и позволяет эффективно использовать результаты измерений, полученных на выборках малого объема. По алгоритму действий похож на критерий Вилкоксона.
Значения переменной обоих выборок записывают в виде общего ранжированного ряда с указанием принадлежности к той или иной выборке. Каждому члену общего ряда присваивают порядковый номер - ранг. Одинаковым значениям Xi приписывается среднее арифметическое соответствующих рангов. Ранги суммируют раздельно по каждой из выборок. Меньшая сумма рангов обозначается как Тф. Как и при использовании критерия Вилкоксона для отклонения нулевой гипотезы необходимо чтобы фактическая величина была меньше табличной (таблицы 17 и 18).
Для иллюстрации применения критерия Уайта используем ту же задачу с определением уровня оперативной памяти. Ниже приводится общий ранжированный ряд Хi с соотвествующими рангами R.
Хi: 8 10 10 10 10 10 10 11 11 11 12 12 12
R: 1 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 9 9 9 12 12 12
Хi: 13 13 13 14 14 14 15 15 15 16 17 18 18
R: 15 15 15 18 18 18 21 21 21 23 24 25,5 25,5
Σ R = 217 Σ R = 134 Отсюда: Тф = 134.
При р < 5 %, n1 = 14, n2 = 12, Тф (134) > Тт (123).
Следовательно, использование критерия Уайта не выявило достоверных гендерных различий в уровне оперативной памяти.
9. Критерий u Манна-Уитни
Непараметрический критерий, использующийся в экспериментах с несвязанными выборками. По статистической мощности близок к критерию Уайта, хотя считается, что в некоторых случаях может его превосходить. Позволяет работать с малыми выборками неодинакового объема.
Начальные действия такие же как и при обработке экспериментальных данных методом Уайта. Полученные результаты подставляют в следующую формулу:
где n 1 - объем первой выборки;
n 2 - объем второй выборки; n х - объем выборки с большей суммой рангов.
Тх - большая сумма рангов;
Вычисленный показатель Uф сопоставляется с табличным значением. Если его величина оказывается меньше (!) чем в таблице, принимается решение об отклонении нулевой гипотезы.
Подставляем в формулу приводимые выше численные значения. А именно: объемы выборок – 12 и 14 единиц, большая сумма рангов – 217 принадлежит выборке из 14 испытуемых.
При р < 5 %, n1 = 14, n2 = 12, Uф (56) > Uт (38)
Поскольку для отклонения нулевой гипотезы нужно, чтобы фактическое значение критерия было не больше, а меньше табличной величины, следует заключить, что и в данном случае половые различия в уровне оперативной памяти не были выявлены.