
- •Статистика как наука о массовых явлениях и процессах
- •Одномерное частотное распределение
- •Графическое представление данных
- •Характеристика центра распределения признака (меры центральной тенденции)
- •Нормальное распределение Гаусса
- •Другие распределения
- •Основы статистического вывода
- •Построение простой случайной репрезентативной выборки
- •Статистическая проверка гипотез
- •Виды статистических гипотез
- •Аналитическая статистика
- •Анализ взаимосвязи признаков
- •Частотная модель парных связей. Таблицы сопряженности.
- •Локальные таблицы сопряженности. Таблица сопряженности размером 2х2
- •Теоретико-информационные меры связи
- •Анализ связи ранжированных рядов
- •Корреляционный анализ. Анализ связи двух количественных признаков
- •Регрессионный анализ. Парная линейная регрессия
Виды статистических гипотез
Гипотеза о долях |
для дихотомических переменных (имеют два значения: да или нет) |
гипотеза для 1-ой совокупности |
гипотеза для 2-х совокупностей |
||
для недихотомических переменных (имеют множество значений) |
для 1-й совокупности |
|
для 2-х совокупностей |
||
Гипотеза о средних |
для 1-й совокупности |
|
для 2-х совокупностей |
Случай с равными дисперсиями |
|
Случай с неравными дисперсиями |
||
Гипотеза о дисперсиях |
для 2-х независимых совокупностей |
|
для 2-х зависимых совокупностей |
|
В случае 1-й совокупности утверждение нулевой гипотезы формулируется как равенство неизвестного параметра некоторому числу (константе):
H0: p = const
H1: p ≠ const
В случае 2-х совокупностей утверждение нулевой гипотезы формулируется как равенство параметров двух совокупностей:
H0: µ1 = µ2
H1: µ1 ≠ µ2
В реальных исследованиях изучается одна ВС, которая затем делится на непересекающиеся группы (по полу; возрасту; доходу и так далее) и ставится задача определить наличие различий в двух выделенных совокупностях по любому основанию.
p – доля положительных ответов на выборку.
Сравнение
доли положительных ответов 2-х выборок:
,
Совокупности называются независимыми тогда, когда элементы 1-й совокупности не могут оказаться элементами другой совокупности (пол, возраст). Совокупности называются зависимыми когда элементы 1-й совокупности могут быть элементами другой совокупности (1 и та же группа респондентов, но в разные промежутки времени).
Гипотеза о долях для дихотомической переменной
а) ГоДдДП для одной совокупности проверяется Н0 о равенстве доли положительных значений признака некоторому числу:
H2: p > const
H3: p < const
Альтернативная Гипотеза, сформулированная со знаком неравенства, говорит о том, что параметр ГС не совпадает с константой. …со знаком «больше» говорит о том, что параметр ГС больше константы; …со знаком «меньше» … меньше константы. Знак неравенства как альтернативная гипотеза в любом случае, но не определим направления; Знак больше мы можем использовать в АГ, если статистика, полученная в результате выборочного исследования больше константы. Знак меньше … меньше константы. В основе построения статистического критерия лежит СНР:
Формула
критерия:
;
p0
=
const.
Решение о подтверждении или опровержении Н0 принимаем исходя из того, в какую область попадет ZH (статистика критерия), если в середину распределения принимаем нулевую гипотезу, если в хвост распределения (критическую область), то Н0 отвергается в пользу альтернативной.
Гипотеза о долях для дихотомической переменной в случае 2-х совокупностей.
В основе построения статистического критерия лежит СНР.
Гипотезы о долях для недихотомической переменной
Только номинальные и порядковые переменные. Для НДП проверяется нулевая гипотеза о равенстве распределений. В случае формулировки гипотезы для 1-й совокупности проверяется равенство распределения ГС некоторому теоретическому распределению. В случае формулировки проверки Н0 для 2-х совокупностей проверяется равенство распределений определенного признака 2-х изучаемых ГС. В основе построения статистических критериев проверки гипотезы для НДП лежит теоретическое распределение х2 (хи квадрат). Критическая точка для проверки гипотезы определяется по статистической таблице х2 на основе 2-х параметров:
- α – уровень значимости;
- df - число степеней свободы.
Ккр = x21-α;df df = k – 1, где k – количество значений признака.
.
Все значения точек положительные.
Гипотезы о средних
Для одной совокупности проверяется Н0 о равенстве среднего ГС (математического ожидания) некоторому числу (константе):
H0: µ = µ0(const).
Н1 может быть сформулирована со знаками < или >. Направленная Н1 формулируется со знаком < или > в зависимости от того, < или > вычисленная в выборке исследуемая статистика по отношению к константе. В основе построения статистического критерия лежит теоретическое распределение Т-Стьюдента. Для того чтобы найти Ккр, используется статистическая таблица Т-Стьюдента:
Ккр = t1-α;df df = n.
Гипотеза о средних для 2-х совокупностей. Формула Н0, утверждает, что среднее для ГС (МО) одной совокупности совпадает с МО второй совокупности.
В основе построения критерия лежит статистическое распределение Т-Стьюдента. Рассмотрим два случая проверки гипотезы о средних для двух совокупностей:
1) для равных дисперсий: Ккр = t1- б; df df = n1 + n2 – 2
2) дисперсии не равны:
Гипотеза о дисперсиях
1) независимые совокупности;
2) зависимые совокупности;
Замечание: в социологии гипотезы о равенстве дисперсий рассматриваются, как правило, для того чтобы ответить на вопрос, равны ли дисперсии 2-х совокупностей. В зависимости от вывода проверяется основная гипотеза о равенстве средних, поэтому в социологии рассматривается гипотеза о равенстве дисперсий двух независимых совокупностей.
Н0 утверждает, что дисперсии 2-х независимой совокупности совпадают. Н1 утверждает обратное. Направленная гипотеза не рассматривается. H0: ϭ1 = ϭ2 H1: ϭ1 ≠ ϭ2
В основе построения статистического критерия лежит Т-Распределение Фишера:
df1
= n1
- 1 df2
= n2
- 1