Номинативные данные

Lisää tämän kaltaisia

Неметрические критерии

luonut Елизавета Хомутова

Статистические гипотезы. Критерии согласия. Параметрические критерии

luonut Юраш Вадим

Статистические гипотезы. Критерии согласия. Параметрические критерии

luonut Евгений Волжанин

Кейс метод в образование

luonut Слави Кабаков

И какой же из них?

при наличии 3 и более градаций или если независимых выборок несколько - χ2 критерий Пирсона

при наличии 2 градаций (дихотомический признак) можем использовать как критерий Фишера, так и χ2

Но при малом объеме выборок (меньше 30) - только критерий Фишера

Проверка

точный критерий Фишера (только для 2 градаций)

Номинативные данные

Можно только подсчитать число объектов с одинаковым значением и свести в таблицы частот

сравнить два или несколько распределений

Если выборки зависимые и признак дихотомический

критерий Мак-Нимара

Результаты записываются в виде таблицы сопряженности

если одна и та же выборка классифицируется по некоторому признаку дважды, но в различных условиях

Например: сравнивается частота встречаемости болевого симптома у группы больных до лечения и через сутки после начала лечения

Например: исследование проводилось дважды на одной группе объектов, до профориентационной лекции и после неё

Если выборки независимые

χ2 – критерий Пирсона

Если у признака несколько градаций, при отвержении Н0 неизвестно по какой из градаций признаки не тождественны

Ограничения критерия: Наблюдаемые и теоретические частоты не должны быть меньше 5.

Наблюдаемое значение критерия: вычисляется по формуле χ2

C одинаковой ли частотой встречаются разные значения признака в эмпирическом и теоретическом распределении или в двух эмпирических распределениях? Подходит для сравнения в шкалах с любым количеством классов

точный критерий Фишера

Является точным, может использоваться независимо от особенностей выборки

Для исследования значимости различий между двумя переменными в таблице размерности 2 x 2. (Короче, 2 градации)

Ограничения критерия: Наблюдаемые и теоретические частоты не должны быть больше 5.

Например: установить различия в побочных эффектах двух видов анестезии

Н1 – сравниваемые доли двух (нескольких) групп не равны между собой

Н0 – сравниваемые доли двух (нескольких) групп равны между собой

сравнить эмпирическое распределение с теоретическим

Н1 – сравниваемые доли не равны между собой (эмпирическое распределение не соответствует теоретическому)

Н0 – сравниваемые доли равны между собой (эмпирическое распределение соответствует теоретическому)

сравненение численности двух долей объектов в совокупности – обладающих и не обладающих каким-либо признаком

Если признак имеет градации

Теоритическое распределение: ожидаемое количество частот

Эмпирическое распределение: полученное соотношение частот

Например: распределение по полу у больных

Теоритическое распределение: муж и жен поровну, если заболевание на первый взгляд не связано с половой принадлежностью

Эмпирическое распределение: муж и жен столько, сколько их было в выборке

1. Не связаны арифметически 2. Не упорядочены