Categorías: Todo - критерии - распределение - выборки - ранжирование

por Енкунова Наталья hace 8 años

361

описательная статистика

В статистике существуют непараметрические критерии, которые применяются для проверки гипотез о распределении случайных величин. В случае проверки гипотезы нулевой (H0), предполагается, что функции распределения изучаемых величин равны, а при альтернативной (

описательная статистика

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ строятся на основе самих вариант выборок

критерии для независимых совокупностей

H - критерий Крускала – Уоллиса предназначен для оценки различий между тремя и более выборками одновременно. Все индивидуальные значения объединяются и ранжируются в общем ряду.
U - критерий Манна - Уитнидля для оценки различий между двумя выборками. Основан на ранжировании значений обеих выборок, объединенных в один общий ряд.

критерии для зависимых совокупностей

Критерий Фридмана для сопоставления показателей, измеренных в трех или более условиях на одной и той же выборке испытуемых.основан на ранжировании значений, полученных у одного объекта в разных измерениях.
Если значения признака изменяются в различных условиях каким-то определенным образом, то в одной выборке будут преобладать высокие ранги, в другой – низкие.
Если различия между значениями признака, полученными при разных условиях, случайны, то суммы рангов в группах будут примерно равны.
Критерий Вилкоксона является более мощным, чем критерий знаков.основан на ранжировании абсолютных значений сдвигаи суммируются полученные ранги
Если интенсивность сдвигов в одном направлении перевешивает, то сумма рангов противоположных по направлению сдвигов будет значительно меньше, чем это могло бы быть при случайном изменении. Это говорит о действии фактора.
Если сдвиги в какую-либо сторону происходят случайно, то суммы рангов будут примерно равны
Критерий знаков для установления общего направления сдвига изучаемого признака
типичный сдвиг – сдвиг, чаще встречающийся в выборке
нетипичный сдвиг – сдвиг, реже встречающийся в выборке

гипотезы

если
p > 0,05, то нет оснований отвергать нулевую гипотезу
p < 0,05, то нулевую гипотезу отвергаем, принимаем конкурирующую
H1 - функции распределения изучаемых величин не =
H0 - функции распределения изучаемых величин =