
- •Лекция 5. Статистические критерии различий
- •§1. Параметрические и непараметрические критерии. Рекомендации к выбору критерия различия
- •§2. Статистические критерии различий
- •2.1. Критерий Розенбаума
- •Алгоритм подсчета критерия Розенбаума
- •2.2. Критерий u Вилкоксона-Манна-Уитни
- •3.2.1. Первый способ расчета по критерию u
- •3.2.2. Второй способ расчета по критерию u
- •Алгоритм подсчета критерия u Вилкоксона-Манна-Уитни
- •1.1. Сравнение эмпирического распределения с теоретическим
- •2. Сравнение двух экспериментальных распределений
- •3. Использование критерия хи-квадрат для сравнения показателей внутри одной выборки
- •2.5. Критерий - угловое преобразование Фишера
- •2.5.1. Сравнение двух выборок по качественно определенному признаку
- •2.5.2. Сравнение двух выборок по количественно определенному признаку
- •2.6.1. Случай несвязных выборок
- •2.6.2. Случай связных выборок
2.6.2. Случай связных выборок
В случае связанных выборок с равным числом измерений в каждой можно использовать более простую формулу t-критерия Стьюдента.
Вычисление значения tэмп осуществляется по формуле:
где
где
-
разности между соответствующими
значениями переменной X
и
переменной
Y,
а
среднее этих разностей.
В свою очередь Sd вычисляется по следующей формуле:
Число степеней свободы к определяется по формуле k = n - 1. Рассмотрим пример использования t - критерия Стьюдента для связных, равных по численности выборок.
Задача 9.2. Психолог предположил, что в результате научения время решения эквивалентных задач «игры в 5» (т.е. имеющих один и тот же алгоритм решения) будет значимо уменьшаться. Для проверки гипотезы у восьми испытуемых сравнивалось время решения (в минутах) первой и третьей задач.
Решение. Решение задачи представим в виде таблицы 9.2:
Вначале произведем расчет по формуле (9.7):
Затем применим формулу (9.8), получим:
И, наконец, следует применить формулу (9.6). Получим:
Число степеней свободы: k = 8 – 1 = 7 и по таблице 16 Приложения 1 находим tкр :
Таким образом, на 5% уровне значимости первоначальное предположение подтвердилось, действительно, среднее время решения третьей задачи существенно меньше среднего времени решения первой задачи. В терминах статистических гипотез полученный результат будет звучать так: на 5% уровне гипотеза Н0 отклоняется и принимается гипотеза Н1 — о различиях.
Для применения t-критерия Стъюдента необходимо соблюдать следующие условия:
1. Измерение может быть проведено в шкале интервалов и отношений.
2. Сравниваемые выборки должны быть распределены по нормальному закону.
2.7. F — критерий Фишера
Критерий Фишера позволяет сравнивать величины выборочных дисперсий двух рядов наблюдений. Для вычисления Fэмп нужно найти отношение дисперсий двух выборок, причем так, чтобы большая по величине дисперсия находилась бы в числителе, а меньшая знаменателе. Формула вычисления по критерию Фишера F такова:
Где
Поскольку, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше или равна величине знаменателя, то значение Fэмп всегда будет больше или равно единице, т.е. Fэмп ≥ 1. Число степеней свободы определяется также просто: df1 = п1 - 1 для первой (т.е. для той выборки, величина дисперсии которой больше) и df2 = п2 - 1 для второй выборки. В таблице 17 Приложения 1 критические значения критерия Фишера Fкp находятся по величинам dfx (верхняя строчка таблицы) и df2 (левый столбец таблицы).
Задача 9.3. В двух третьих классах проводилось тестирование умственного развития по тесту ТУРМШ десяти учащихся. Полученные значения величин средних достоверно не различались, однако психолога интересует вопрос — есть ли различия в степени однородности показателей умственного развития между классами.
Решение. Для критерия Фишера необходимо сравнить дисперсии тестовых оценок в обоих классах. Результаты тестирования представлены в таблице:
Как видно из таблицы 9.3, величины средних в обеих группах практически совпадают между собой 60,6 ≈ 63,6 и величина t-критерия Стьюдента оказалась равной 0,347 и незначимой.
Рассчитав дисперсии для переменных X и Y, получаем
Тогда по формуле (9.9) для расчета по F критерию Фишера
находим:
По таблице 17 Приложения 1 для F критерия при степенях свободы в обоих случаях равных df = 10 - 1 = 9 находим Fкр .
Таким образом, полученная величина Fэмп попала в зону неопределенности. В терминах статистических гипотез можно утверждать, что Но (гипотеза о сходстве) может быть отвергнута на уровне 5%, а принимается в этом случае гипотеза Н1. Психолог может утверждать, что по степени однородности такого показателя, как умственное развитие, имеется различие между выборками из двух классов.
Для применения критерия F Фишера необходимо соблюдать следующие условия:
1. Измерение может быть проведено в шкале интервалов и отношений.
2. Сравниваемые выборки должны быть распределены по нормальному закону