14. Уровни статистической значимости. Ошибка первого рода.

Уровень значимости – это вероятность того, что мы

сочли различия существенными, а они на самом деле случайны. уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время

как она верна. Ошибка состоящая в том, что мы отклонили нулевую гипотезу, в то время как она верна, называется ошибкой 1 рода.

15. Ось значимости. Мощность критериев и ошибка второго рода.

Мощность критерия – это его способность выявлять различия, если они есть. Иначе, это

его способность отклонить нулевую гипотезу об отсутствии различий, если она неверна. Ошибка, состоящая в том, что мы приняли нулевую гипотезу в то время, как она неверна, называется ошибкой второго рода.

16. Оценка центральной тенденции.

Оценка центральной тенденции

К характеристикам положения относятся следующие оценки центральной тенденции: мода

(Мо), медиана (Ме), квантили и среднее арифметическое ( M ).

Величина признака, которая встречается чаще всего в

изучаемом ряду, в совокупности, называется модой (Мо)

медиана (Ме) – это такое

значение признака, которое делит ряд пополам

Квантиль – значение признака, которое делит распределение в определенной пропорции.

Среднее арифметическое значение признака, вычисленное для какой-либо группы,

интерпретируется как значение наиболее типичного для этой группы человека

17. Интервалы, квантили.

Квантиль – значение признака, которое делит распределение в определенной пропорции.

Квартиль Q (деление распределения на 4 равные части)

Квинтель К делит на 5 частей

Дециль Д на 10 частей

Процентиль на 100 частей

18. Частоты, ранги и ранжирование.

ранжирование - методический прием, при котором испытуемый выстраивает все объекты в ряд - в порядке возрастания (или убывания) заданного критерия.

Распределение по частотам-определение повторяемости каждого числа и фиксирование в накопительной частоте.

19. Алгоритм ранжирования

- Весь ряд данных расположить в вертикальном положении с наименьшего к наибольшему значению. В теблице вида: номер, икс итое, ранг

- Наименьшему числу назначается наименьший ранг, наибольшему – наибольший.

- В случае, если несколько значений икс итого равны, им приписывается ранг, представляющий собой средние значения, которые они бы получили, еслиб не были равны.

R1,2= (X1+X2)/2

Общая сумма рангов должна совпадать с расчетной, которая вычисляется по формуле:

E(знак суммы)(Rитое)= (N*(N+1))/2

20. Характеристики рассеивания.

Существует несколько способов оценки степени разброса или рассеивания данных.

Основными характеристиками рассеивания являются: размах (R)то на сколько велико распределение, дисперсия (D разброс значения признака относительно среднего),

среднеквадратическое (стандартное) отклонение (σ – сигма), коэффициент вариации(V)позволяет сравнивать случайные величины.

Простейший из параметров распределения, размах – это разность между максимальным и

минимальным значениями признака: R = xmax – xmin.

Дисперсия показывает разброс значений признака относительно своего среднего

арифметического значения, то есть насколько плотно значения признака группируются вокруг

M ; чем больше разброс, тем сильнее варьируются результаты испытуемых в данной группе, тем

больше индивидуальные различия между испытуемыми: