
- •Введение
- •Принципы количественной биологии Основные задачи количественной биологии
- •Этапы биометрического исследования
- •Выборка и ее статистическое описание
- •Процесс формирования выборки
- •Признак
- •Построение вариационного ряда
- •Средняя (характеристика величины признака)
- •Стандартное отклонение (и другие показатели изменчивости)
- •Статистическое оценивание Свойства нормального распределения
- •Генеральная совокупность и выборка
- •Ошибка репрезентативности выборочных параметров
- •Доверительный интервал
- •Определение точности опыта
- •Оптимальный объем выборки
- •Асимметрия и эксцесс
- •Основные типы распределения биологических признаков
- •Нормальное распределение
- •Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Альтернативное распределение
- •Полиномиальное распределение
- •Равномерное распределение
- •Проверка статистических гипотез
- •Задача "доказать чужеродность варианты"
- •Задача "доказать отличие двух выборок"
- •Сравнение двух выборок по величине признака
- •Сравнение средних арифметических по критерию t Стьюдента
- •Сравнение двух выборок по изменчивости признака
- •Сравнение стандартных отклонений по критерию t Стьюдента
- •Сравнение дисперсий по критерию f Фишера
- •Сравнение коэффициентов вариации по критерию t Стьюдента
- •Сравнение двух выборок в целом (непараметрические критерии)
- •Критерий u Уилкоксона – Манна – Уитни
- •Критерий т Уайта
- •Критерий q Розенбаума
- •Сравнение двух выборок по силе корреляции двух признаков
- •Сравнение двух линий регрессии
- •Сравнение двух выборок по характеру распределения
- •Критерий χ² Пирсона
- •Критерий Колмогорова – Смирнова
- •Отношения между статистиками t, t, f и χ²
- •Задача "доказать отличие нескольких выборок" ("доказать влияние фактора")
- •Сравнение нескольких выборок по величине одного признака (однофакторный дисперсионный анализ)
- •Логико-теоретические основы
- •Техника расчетов
- •Дисперсионный анализ для количественных признаков
- •Парные сравнения выборочных средних методом Шеффе
- •Сравнение нескольких выборок по изменчивости признака
- •Сравнение нескольких выборок по величине двух признаков (двухфакторный дисперсионный анализ)
- •Логико-теоретические основы
- •Техника расчетов
- •Задача "найти зависимость между двумя признаками"
- •Регрессионный анализ зависимости двух признаков
- •Логико-теоретические основы
- •Техника расчета линейной регрессии
- •Криволинейная регрессия
- •Корреляционный анализ
- •Логико-теоретические основы
- •Биологическая интерпретация коэффициента корреляции
- •Техника расчета линейного коэффициента корреляции
- •Ложная корреляция
- •Метод множественной корреляции
- •Метод частной корреляции
- •Корреляционное отношение и критерий линейности
- •Ранговый коэффициент корреляции Спирмена
- •Корреляция между качественными признаками
- •Задача "классифицировать объекты" Методы многомерного анализа
- •Основы кластерного анализа
- •Основы дискриминантного анализа
- •Основы метода главных компонент
- •Главные компоненты как факторы
- •Требование максимума дисперсии
- •Факторные нагрузки
- •Расчет корреляционных компонент
- •Требование ортогональности компонент
- •Компонентный анализ
- •Информативность и значимость компонент
- •Этапы компонентного анализа
- •Варианты представления результатов
- •Компонентный анализ в среде StatGraphics
- •Имитационное моделирование в среде Excel
- •Задача аппроксимации данных (статические модели)
- •Задача изучения процессов (динамические модели)
- •Приемы работы в Excel
- •Литература
- •Справочные таблицы
- •Квадраты и квадратные корни для чисел 1…99
- •Значения случайных чисел равномерно распределенных на интервале (0, 1)
- •Ординаты нормальной кривой (значения функции )
- •Значение критерия t для отбраковки "выскакивающих" вариант
- •Пороговые значения распределения т Стьюдента; α для двустороннего критерия
- •Значения критерия Стьюдента
- •Значения критерия χ²
- •Значения критерия u Уилкоксона – Манна – Уитни
- •Значения критерия q Розенбаума
- •Значения величины
- •Содержание
- •Ивантер Эрнест Викторович Коросов Андрей Викторович Введение в количественную биологию
Критерий u Уилкоксона – Манна – Уитни
Этот метод сравнения двух выборок признается наиболее чувствительным, мощным и в то же время достаточно простым для расчетов. Согласно нулевой гипотезе, сравниваемые совокупности имеют одинаковые распределения.
Техника метода состоит в том, что все варианты сравниваемых совокупностей ранжируют в одном общем ряду: каждому значению присваивают ранг, порядковый номер. При этом одинаковым (повторяющимся) значениям вариант должен соответствовать один и тот же средний ранг (они как бы "делят места"). После этого ранги вариант суммируют отдельно по каждой выборке:
R1 = Σri, R2 = Σrj, i = 1, 2, …, n1, i = 1, 2, …, n2
и вычисляют величину критерия:
,
где U = max(U1, U2) – максимальное значение из двух величин:
,
.
Если выборка достаточно велика (n>20), величина статистики T сравнивается с табличным значением критерия Стьюдента для df = и α = 0.1 (т. е. только для верхней 95% области нормального распределения). Считается, что метод хорошо работает для выборок объемом больше 10. В случае с меньшими выборками нужно пользоваться таблицами Уилкоксона – Манна – Уитни (табл. 11П).
В качестве примера сравним 5 и 35 дневных щенков песцов по активности фермента каталазы в сердце (E):
5 дневные: 41, 44, 31, 38, 43, 29, 71, 45; M = 42.6, S = 12.8; n1 = 8;
35 дневные: 52, 51, 62, 52, 52, 50, 54, 62, 31; M = 51.7, S = 9.0; n2 = 9.
Высокие коэффициенты вариации (30 и 17%) говорят о том, что распределения признаков, скорее всего, не соответствуют нормальному. Поэтому сравнивать средние следует с помощью непараметрического критерия. Ранжируем всю совокупность; упорядочим значения выборок по возрастанию:
E5 |
29 |
31 |
38 |
41 |
43 |
44 |
45 |
71 |
|
E35 |
31 |
50 |
51 |
52 |
52 |
52 |
54 |
62 |
62 |
Затем упорядочим все значения вместе, но так, чтобы значения каждой выборки располагались в двух отдельных рядах (E5, E35). Такое расположение упрощает назначение рангов (ряды r5, r35) и суммирование рангов (R):
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
R |
E5 |
29 |
|
31 |
38 |
41 |
43 |
44 |
45 |
|
|
|
|
|
|
|
|
71 |
|
E35 |
|
31 |
|
|
|
|
|
|
50 |
51 |
52 |
52 |
52 |
54 |
62 |
62 |
|
|
r5 |
1 |
|
2.5 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
17 |
50.5 |
r35 |
|
2.5 |
|
|
|
|
|
|
9 |
10 |
12 |
12 |
12 |
14 |
15.5 |
15.5 |
|
102.5 |
=
66.5,
=
5.5,
U = max(U1, U2) = 66.5,
=
3.81.
Полученное значение (3.81) больше табличного (T(0.1,) = 1.65; табл. 6П), т. е. активность каталазы с возрастом меняется. Раз выборки малы, воспользуемся точными таблицами Уилкоксона – Манна – Уитни (табл. 11П). Получаем T(0.05,n1,n2) = T(0.05,8,9) = 51. Полученное значение (66.5) больше табличного (51), следовательно, различия между выборками достоверны.