описательная статистика

Mer som dette

Статистические гипотезы. Критерии согласия

Ved Софья Крикова

Неметрические критерии

Ved Елизавета Хомутова

измерительные шкалы

Ved Алина Кузнецова

статистические гипотезы

Ved Darya Yakovleva

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 =