1. Дайте визначення статистичної гіпотези.

Статистична гіпотеза є твердженням про невідомі параметри генеральної сукупності. Перевірка статистичної гіпотези полягає у вирішенні того, приймати чи відхилити гіпотезу на основі відомих значень параметрів вибірки.

2. Запишіть приклад нульової та альтернативної до неї статистичної гіпотези.

Стосовно кожного статистичного результату висувається так звана нульова гіпотеза (про рівність нулю деякої випадкової величини) і альтернативна до неї гіпотеза (про її суттєву відмінність від нуля). У нульовій гіпотезі формулюють результат, який бажано відхилити, а в альтернативній, яка інакше називається експериментальною, — той, що його необхідно підтвердити.Зауваження. Рівність двох величин у загальному випадку може розглядатися як рівність нулю їх різниці.

Приклад. Нульова – всі партії однаково популярні (або думки чоловіків та жінок з приводу чего-то не відрізняються), альтернативна – популярність всіх партій суттєво рівна.

3. Дайте визначення помилки першого роду.

Прийняття або відхилення статистичної гіпотези супроводжується ризиком припуститися помилки. Ймовірність відхилити гіпотезу за умов, якщо насправді вона є правильною, називають ймовірністю помилки першого роду. Таку ймовірність називають ще значущістю. На практиці правило відхилення гіпотези формулюють так, щоб значущість не перевищувала або 0,05, або 0,01.

4. Дайте визначення помилки другого роду.

Помилка другого роду полягає у тому, що буде прийнятою неправильна гіпотеза.

9. Як оцінюється значущість коефіцієнтів Чупрова та Крамера?

Чим більшим є значення фі, тим сильнішим є зв'язок. Коефіцієнт Крамера набуває значень від 0 до 1. Значення 0 інтерпретується як відсутність зв'язку (статистична незалежність). Значення 1 інтерпретується як повний (максимально сильний) зв'язок. Обидва ці коефіцієнти є сенс розглядати та і інтерпретувати лише тоді, коли відповідний хі-квадрат є значущим на потрібному нам рівні.

ПРОСТО ПРО ЧУПРОВА Я НЕ НАШЛА!

А ЦЕ З СТАРОГО ФАЙЛУ:

Для всіх коефіцієнтів побудованих для х2, значущість оцінюється на основі значущості х2(значущий він – значущі інши, навпаки – навпаки).

В квадратних таблицях(де кількість категорій в обох ознаках однакова) – чупров і крамер однакові, дорівнюють між собою

Для витягнутих таблиць Крамер більше ніж чупров (максимум поділений на мінімум)

Ета2 завжди не менше ніж R квадрат.(більше або дорівнює).

Якщо вони дорівнюють – лінійний зв’язок

Якщо ета2 більше R – нелінійна компонента є.

Дайте визначення помилки другого роду.

Похибка відхилити альтернативну гіпотезу Н1, за умови, що вона правильна, називається похибкою другого роду.

5. З якою метою оцінюють значущість різниці відсотків? Поясніть на прикладі.

Потрібно тоді, коли в соціологічних дослідженнях є дві генеральні сукупності, з однієї вибрано вибірку об’ємом n1, з другої – незалежну вибірку об’ємом n2. Виявилося, що частка (відсоток) деякої ознаки в одній вибірці , а в іншій . Виникає питання чи не обумовлене розходження і випадковими факторами, тобто чи розрізняються відсотки цієї ознаки в генеральних сукупностях. Наприклад, в дослідженнях частіше виникає ситуація, коли вибирається одна вибірка, яка потім розбивається на групи (за статтю, характером праці) і ставиться завдання визначити, чи розрізняються виділені групи за відсотком досліджуваної ознаки.

Порівняння двох відсотків засновано на порівнянні ймовірностей, що лежать в основі двох біноміальних розподілів.

Для прикладу, можливо перевірити на 5%-му рівні значущості, чи відрізняються частки одружених чоловіків і заміжніх жінок і побудувати 95%-ві довірчі інтервали для часток одружених чоловіків, заміжніх жінок і для різниці цих часток.