- •Работа № 1. Выборки и их представление Основные понятия
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Работа №2. Предельные теоремы.
- •Теорема Бернулли
- •1. Выполнение в пакете Statistica
- •2) Выполнение в пакете spss
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Сжатие распределения с ростом числа слагаемых.
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Усиленный закон больших чисел.
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss.
- •Теорема Гливенко основная теорема статистики
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss.
- •Центральная предельная теорема
- •Одинаково распределенные слагаемые.
- •1) Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss.
- •Различно распределенные слагаемые
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Работа № 3. Оценки
- •Постановка конкретной задачи.
- •Теоретическое сравнение оценок
- •Статистическое сравнение оценок
- •Задание для самостоятельной работы
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Работа n4. Доверительные границы и интервалы
- •Определения и построение интервалов
- •Уровень доверия
- •Интервалы для параметров нормального распределения
- •Задание на самостоятельную работу
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •2. Выполнение в пакете spss
- •Работа № 5. Критерий "хи-квадрат" проверки гипотез
- •Проверка простой гипотезы о вероятностях
- •Проверка сложной гипотезы о вероятностях
- •Проверка гипотезы о типе распределения
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •Примеры проверки простой гипотезы о распределении
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •Проверка гипотезы о независимости признаков (таблица сопряженности признаков)
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •Проверка гипотезы об однородности выборок
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •Задание
- •Работа № 6. Различение двух простых гипотез. Различение при фиксированном объеме наблюдений
- •Последовательное различение двух простых гипотез (последовательный анализ Вальда).
- •Задание
- •1. Выполнение в пакете staTiStica
- •Оценка вкладов. Если гипотеза ha отклоняется, следует оценить вклады aj уровней фактора; оценка
- •1. Выполнение в пакете statistica
- •Работа № 8. Линейный регрессионный анализ
- •1. 1. Простая линейная регрессия
- •2.2. Множественная регрессия
- •3. 3. Нелинейная зависимость
- •4.4. Нелинейная зависимость (обобщение)
- •Литература
1. Выполнение в пакете statistica
Образуем таблицу с двумя столбцами (P и S) и 217 строками и назовем ее Defects.sta (это действие опускаем, если данные уже есть в компьютере). Работаем в модуле Basic Statistics and Tables:
Analysis - Tables and banners - в окне Specify Table, в поле Analysis: Crosstabulation tables - кнопка Specify Table - отбираем признаки: list 1: P, list 2: S - OK - OK - в окне Crosstabulation Tables Results (результаты таблиц сопряженности) отмечаем (потребуем определить) Expected frequencies (ожидаемые или теоретические частоты) и Pearson Chi-Square - Review Summary tables.
Таблица 4.
Дефекты речи (S) и физические недостатки (P) 217 школьников |
||||||||||||||||||
|
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
P |
S |
1 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P3 |
S3 |
2 |
P2 |
S3 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P1 |
S2 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P3 |
S2 |
P2 |
S3 |
4 |
P1 |
S2 |
P2 |
S3 |
P3 |
S1 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P1 |
S3 |
5 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P2 |
S1 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S3 |
P2 |
S2 |
6 |
P3 |
S1 |
P1 |
S2 |
P3 |
S3 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
7 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P1 |
S2 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P1 |
S3 |
P2 |
S3 |
P1 |
S1 |
8 |
P1 |
S2 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P1 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
9 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S3 |
P2 |
S3 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
10 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P1 |
S3 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
P1 |
S3 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
11 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
P1 |
S1 |
P1 |
S3 |
P1 |
S2 |
P1 |
S1 |
12 |
P1 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P2 |
S1 |
13 |
P1 |
S1 |
P3 |
S3 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S3 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
14 |
P2 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S3 |
P2 |
S1 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P3 |
S3 |
15 |
P2 |
S1 |
P1 |
S1 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
16 |
P2 |
S1 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
P2 |
S2 |
P2 |
S3 |
P3 |
S3 |
17 |
P3 |
S2 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
P1 |
S1 |
P1 |
S2 |
18 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P1 |
S1 |
P3 |
S2 |
P3 |
S3 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
P1 |
S2 |
|
|
19 |
P1 |
S2 |
P3 |
S3 |
P2 |
S1 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
|
|
20 |
P3 |
S3 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P3 |
S2 |
P1 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
|
|
21 |
P2 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S3 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
|
|
22 |
P1 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S2 |
P3 |
S1 |
P2 |
S2 |
P2 |
S3 |
P1 |
S1 |
|
|
23 |
P2 |
S3 |
P2 |
S2 |
P3 |
S3 |
P3 |
S3 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
P1 |
S1 |
P2 |
S1 |
|
|
24 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P2 |
S3 |
P1 |
S3 |
P2 |
S2 |
P3 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
|
|
25 |
P3 |
S1 |
P2 |
S3 |
P2 |
S1 |
P1 |
S2 |
P2 |
S2 |
P1 |
S2 |
P2 |
S1 |
P2 |
S2 |
|
|
Таблица 5. Таблица частот.
-
S1 S2 S3
Сумма
P1
P2
P3
45 26 12
32 50 21
4 10 17
83
103
31
Сумма
81 86 50
217
Наблюдаем две таблицы: таблицу частот Summary Frequency Table и Expected Frequencies; в верхней части последней указано значение статистики (11) (Chi-square), число степеней свободы df и уровень значимости р (вероятность в (12)). Поскольку значение р мало, гипотеза о независимости речевых дефектов и физических отклоняется.
Замечание 1. Если бы исходные признаки Х, Y,... были не символьными, а числовыми, нужно было бы сначала их классифицировать: разбить диапазон значений на части, и для каждой ввести свой символ (например, х1, х2, ..., y1, y2, ...) введением дополнительных столбцов и использованием операции Recode... (кнопка Vars или Edit - Variables).
Замечание 2. Если бы исходными данными являлась таблица частот, то анализ можно было провести в модуле Log - Linear Analysis.