8. Первичная стат обраб-ка

М-ды стат. обраб-ки рез-в Э. – мат приемы, формулы, сп-бы колич-х расчетов, с пом-ю кот. показ-ли, получ. в ходе Э., м. обобщать, приводить в с-му, выявляя скрытые в них закономер-ти. Первичн. обраб данных напр-на на преобраз-ие зарегистр-ых величин к виду, удобному для послед. обраб-ки. Не примен. сложн. мат. аппарат. Это упорядочивание, ранжир-е, групп-ка, предст-ие данных в табл., график., диагр, вычисление мер центральн тенденции и др. Ранжир-е –присвоение рангов, т.е. измерение по шкале порядка. Мера центр. тенденции (выборочн. средн. знач-е) – некот. центр. полож-е гр. данных, наиб. типичное знач-е (сред. ариф-ое), по к-му м. судить обо всей гр. Среднее вычисл-ся по формуле: Х=Σ*хi/n, где х - среднее арифм-е; n – кол-во испыт-х; хi - частные значения показателей у отдел-х испыт-х. Σ - суммирование величин тех переменных, кот. нах. справа от этого знака.

Дисперсия как стат величина харак-ет, наск-ко частн знач-я откл-ся от сред величины в выборке. Чем б. дисперсия, тем б. откл-я данных.

Медиана – знач-е изуч-го приз, кот делит выборку, упоряд-ую по величине приз-ка, пополам.

Мода – количест-е знач-е исслед-го признака, наиб. часто встреч-ся в выборке. Для симметричных распредел-й признаков, в том числе для нормал-го распредел-я, значение моды совпадает со значениями среднего и медианы. Для др. типов распредел. это не характерно.

9. Цели и содерж-е вторичной статист-й обр-ки данных

Методы стат. обработки – мат. приемы, формулы, способы количеств-х расчетов, с пом-ю кот-х показ-ли, м. обобщать, приводить в сист, выявляя скрытые в них зако-ном-сти. С пом-ю вторичных методов статист-й обра-ботки данных непоср-но проверяются, доказ-ся или оп-роверг-ся гипотезы. Они сложнее, чем методы перв-й стат. обработки, и треб-т от исслед-ля хорошей подготов-ки.  Гипотеза– научно-обоснов-е высказ-е вероятностного хар-ра относит-но сущности, взаимосв, причин явл-й. Статист гипотеза – предполож о распредел-ии, кот необх-ио проверить по имеющимся данным. Пример: научная гип-а: среди дев-к выше% имеющих завыш-ю самооц-ку, чем среди юношей; статист гип: процентный доли испытуемых, им-х завыш самооц серди дев и юн-й статистически значимо разл-ся.

Статистич-й критерий – правило, кот обеспеч-т при-нятие истиной гипотезы и отклон-е ложной с выс-й веро-ятностью. Стат-е критерии м.б.: - параметрич-е (t- Стью-дента: гипотеза – ур-нь 1 совок-ти стат-ки значимо выше, чем ур-нь др совок-ти) – примен-ся если данные измерены по интервал-й шк, шк. отнош-й, признак им норм-ое распредел-е. – непараметрич (Мана Уитни – для док-ва разл-я м/у средними знач-ми 2 гр) – если данные предст-ны номинативн-ми шк, рангами, н треб норм-го распредел-я.

Осн. этапы проверки стат гипотезы:

1.На основе превич стат обр выдвигся предполож-я о к-л законом-ти. Напр: ур-нь 1 гр превосх ур-нь др. 2. Опр-ся направл-е вторичн стат обр, опр-ся тип задач и критерии, кот позвол-т реш задачу эт типа. 3. Выбир-ся 1 из крите-риев 4. Проверка огранич-я: достат-н ли объем выборки, шкала измер-я. Если критерии не подх-т – 2 вар-та: найти др критерии или увеличить объем выборки, проранж-ть данные, перевести в др шкалу. 5. Формулир-ся стат гипо-теза Н0 и Н1 6. Опр-ся по спец таб критические знач-я для критерия. 7. Построение оси значимости. 8. Формулир-ся выводы с указ-м доверительной вероятности.