Математична статистика - Руденко В. М. - Відмінності у значеннях дисперсій (F-критерій Фішера для двох незв'язаних вибірок )
Процедури перевірки гіпотез про рівність середніх для двох незалежних (незв'язаних) вибірок на основі критерію Стьюдента І продемонстровано у розділі 5.3, формула (5.10). Для двох зв'язаних вибірок, якщо є природна парність спостережень, наприклад, тестування об'єктів двічі - до та після експерименту, використовується так званий двовибірковий і-критерій Стьюдента. Статистика критерію має вигляд:
2 o А Г
І =-<п, (5.22)
Де А =1V АІ - середнє різниць; п - обсяг вибірки; ^ = (хІ1 - хІ2) - різни-п
|Х(а - А,)2
Ця значень; хА - ,1---- стандартне відхилення а,. Для статистики не
V П - 1
Передбачається рівність дисперсій сукупностей, з яких обрано дані.
Приклад 5.13. Чи можна стверджувати на рівні значущості 0,05 (0,01) про те, що середні показники вибірки до і після експериментальної дії відрізняються одне від одного? Емпіричні дані представлено на рис. 5.30.
Послідовність рішення:
O Формулювання гіпотез:
Н0: ц1 - ц2 = 0 (р1 не відрізняється від /г2); Н1: ц1 - ц2 ф 0 (р1 відрізняється від /г2).
O Перевірка припущень: досліджуваний параметр має Нормальний розподіл; дисперсії сукупностей Невідомі; вибірки Зв'язані; виміри за шкалою відношень.
O Вибір статистичного критерію. Згідно з припущеннями умовам відповідає модель двобічного і-критерію Стьюдента для зв'язаних вибірок:
2 o А Г
O Результати розрахунку емпіричного критерію іЕмп показано на рис. 5.30, необхідні для цього формули - на рис. 5.31. Емпіричне значення критерію дорівнює:
І = --^./Гї. 3,87 "™ 0,47 .
O Визначення критичного значення двобічного t-критерію Стьюдента можна виконати за допомогою функції =СТЬЮДРАСПОБР(). Для прийнятого рівня значущості а=0,05 (0,01) і ступенів вільності df= "-1=11-1=10 критичне значення дорівнюватиме: T0i05~ 2,23 (t0i01 ~ 3,17).
O Прийняття рішення. Оскільки tEMn > t0>01 (3,87 > 3,17), нульова гіпотеза Н0 відхиляється на рівні значущості 0,01.
O Формулювання висновків. Підстави стверджувати про те, що показники вибірок не відрізняються одне від одного, відсутні на рівні значущості 0,01.. Пропонуємо самостійно прокоментувати значення показника РЕм".
Відмінності у значеннях дисперсій (F-критерій Фішера для двох незв'язаних вибірок )
Порівняння дисперсій двох сукупностей набагато цікавіше, аніж завдання перевірки відповідності дисперсії деякому передбачуваному значенню. Для перевірки гіпотези про рівність дисперсій двох незалежних сукупностей використовується критерій Фішера F, статистика якого має вид:
F = Si2 / S22, (5.23)
Де S12 і s22- дисперсії вибірок.
При цьому обсяги вибірок можуть бути як однакові, так і різні. Приклад 5.14. Чи можна стверджувати, що показники вибіркових дисперсій за даними рис. 5.32 статистично не відрізняються одне від одного? Послідовність рішення:
O Формулювання гіпотез. Умовам перевірки однаковості дисперсій А21 і &; отриманих із двох сукупностей, відповідає варіант неспрямованих гіпотез:
Н0: а21 = а22 (а21 не відрізняється від а2Ф); Н1: а21 Ф а22 (а21 відрізняється від а2Ф).
O Перевірка припущень: досліджуваний параметр має Нормальний розподіл; вибірки Незв'язані; виміри зроблено за шкалою інтервалів.
O Вибір статистичного критерію. Ситуації відповідає модель двобічного
Б-Критерію Фішера: ГЕм" = 82 / 82.
O Результати розрахунку ¥Гмп показано на рис. 5.32, необхідні для цього формули - на рис. 5.33. Дисперсії вибірок 82 ~ 1,54 82~ 0,70. Звідси значення емпіричного критерію таке: ¥Гмг= 1,54/0,70 ~ 2,21.
O Визначення критичного значення критерію Б. Для двобічної моделі на рівні значущості А встановлюються два критичні значення ГКр для точок (а/2) і (1- а/2) Б-розподілу, тобто: БА/2 і Б1.А/2 з числом ступенів вільності = П1 -1= 14-1=13 і ¿#2 = п2 - 1= 16-1=15,
Для прийнятого рівня значущості а і ступенів вільності а/1 і а/2 критичні значення двобічного критерію можна отримати за допомогою функції =РРАСПОБР(). Для а = 0,05 отримаємо 7^025 = 2,92 і 7^975 ~ 0,33; для а = 0,01 критичні значенняF0 005 ~ 4,18 і F0 995 ~ 0,22.
O Прийняття рішення. Оскільки значення fEMrP 2,21 не знаходиться у жодній критичній зоні (0,33 < 2,21 < 2,92), приймається нульова гіпотеза Н0.
O Формулювання висновків. Навіть на рівні значущості 0,05 немає підстав стверджувати про те, що показники дисперсій відрізняються одне від одного.
Перевірку статистичних гіпотез про істотність різниці дисперсій двох не-зв'язаних вибірок можна провести шляхом оцінювання ймовірності РЕм" за допомогою функції =FPACn(B23;B22-1;C22-1), яку внесено у комірку В28 (див. рис. 5.32 і 5.33). Як бачимо, рЕм" ~ 0,072 (7,2%). Нульова гіпотеза Н0 приймається за умови рЕм" > а. У нашому прикладі навіть на рівні значущості а =0,05(5%) ця умова виконується: 7,2% > 5%. Це значить, що нульова гіпотеза н0 повинна бути прийнята, як це зроблено вище.
Експрес-оцінювання можна провести за допомогою функції MS Excel =3>TECT(B3:B18;C3:C18)/2, яку внесено у комірку В29 (див. рис. 5.32 і 5.33). Оскільки функція повертає однобічну ймовірність однаковості двох сукупностей, для двобічної ймовірності слід брати її половину. Аргументами функції виступають вибіркові масиви. Для двобічної моделі нульова гіпотеза Н0 приймається на рівні значущості а, якщо виконується умова А < ФТЕСТ < 1- А.
У нашому прикладі навіть на рівні значущості а=0,05 (5%) умова 5%<7,2%<95% Виконується, а це значить, що н0 приймається.
Перевірку статистичних гіпотез щодо різниці дисперсій можна виконати за допомогою пакета "Аналіз даних" розділ "Двовибірковий F-тест для дисперсій" (рис. 5.34).
Рис. 5.34. Меню пакета "Аналіз даних"
Для цього у діалоговому вікні необхідно ввести параметри, як показано на рис. 5.35, виконати команду "ОК" і отримати результати (рис. 5.36).
Рис. 5.35. Діалогове вікно "Двовибірковий Р-тест для дисперсій"
Рис. 5.36. Результати двовибіркового Р-тесту
Комп'ютерний засіб виконує розрахунки основних статистик (середні, дисперсії), а також значення емпіричних і теоретичних ^-критеріїв, які дозволяють зробити висновки щодо різниці дисперсій на рівні значущості А.
Схожі статті
-
Процедури перевірки гіпотез про рівність середніх для двох незалежних (незв'язаних) вибірок на основі критерію Стьюдента І продемонстровано у розділі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.3. ПЕРЕВІРКА ОДНОРІДНОСТІ ВИБІРОК
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість середнього (критерій t, дисперсія невідома)
Критерій Стьюдента t використовується для перевірки гіпотез про чисельне значення середнього параметра з нормальним законом розподілу, коли дисперсія...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість дисперсії (критерій х2)
Критерій Стьюдента t використовується для перевірки гіпотез про чисельне значення середнього параметра з нормальним законом розподілу, коли дисперсія...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Стьюдента t
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Значущість середнього (критерій Z, дисперсія відома)
Гіпотези про чисельні значення параметрів зустрічаються тоді, коли необхідно переконатися, що параметри центральних тенденції або мінливості відповідають...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.4. ПЕРЕВІРКА ГІПОТЕЗ ПРО ЧИСЕЛЬНІ ЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ
Гіпотези про чисельні значення параметрів зустрічаються тоді, коли необхідно переконатися, що параметри центральних тенденції або мінливості відповідають...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Лемана-Розенблатта w2 n, m
Непараметричний критерій Лемана-Розенблатта типу омега-квадрат застосовується для перевірки однорідності двох незалежних вибірок. Як і за методом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Колмогорова-Смірнова λ
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Крамера-Велча T
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Параметричні і непараметричні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Вілкоксона-Манна-Вітні U
Статистика критерію Вілкоксона-Манна-Вітні25 И визначається у такий спосіб. Всі Х-елементи першої і 7-елементи другої вибірки об'єднуються. Об'єднана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні рішення на основі р-значень
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Помилки прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Правила прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Рівень статистичної значущості
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Типи і загальна схема перевірки статистичних гіпотез
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормальний розподіл
Роботи Я. Бернуллі, а також приватні дослідження інших математиків XVII-XVIII ст. з Європи згодом оформилися в теорію ймовірності. У початковий період...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Точкове оцінювання. Властивості статистичних оцінок
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Шапіро-Вілка W
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій згоди х2
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Методи статистичного оцінювання параметрів
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри мінливості (ММ)
Обмеженість мір центральної тенденції для характеристики сукупностей можна продемонструвати на прикладі двох вибірок (рис. 2.29), які мають Різні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли "хі-квадрат", Стьюдента і Фішера
При побудові статистичних моделей нормальному законові безумовно належить центральне місце. Проте намагання використовувати його для моделювання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Початкові та центральні моменти
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерії асиметрії та ексцесу
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.2. ГІПОТЕЗИ ЩОДО НОРМАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ ОЗНАК
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Одномірна лінійна регресія
Статистичні зв'язки між змінними досліджуються не лише методами кореляційного, а й регресійного аналізу, які доповнюють один одного. Основне завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 4. СТАТИСТИЧНЕ ОЦІНЮВАННЯ
Поняття статистичного оцінювання параметрів Основною метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної сукупності на основі...
Математична статистика - Руденко В. М. - Відмінності у значеннях дисперсій (F-критерій Фішера для двох незв'язаних вибірок )