Номинативные данные

More like this

Статистические гипотезы. Критерии согласия. Параметрические критерии

by Кояниди Евгений

Статистические гипотезы. Критерии согласия. Параметрические критерии

by Sasha Shipkhineeva

Статистические гипотезы. Критерии согласия

by Софья Крикова

Выбор критерия

by Феоктистов Прохор

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