8. Статистические критерии.
88. При каких условиях применяются параметрические методы сравнения двух выборок:
Признаки измерены в интервальной шкале или шкале отношений.
Признаки измерены в номинальной или порядковой шкале
89. При каких условиях применяются НЕ параметрические методы сравнения двух выборок:
Признаки измерены в номинальной или порядковой шкале
Признаки измерены в интервальной шкале или шкале отношений.
90. При каких условиях применяются параметрические методы сравнения двух выборок:
Распределение соответствует нормальному закону
Распределение НЕ соответствует нормальному закону
91. При каких условиях применяются НЕ параметрические методы сравнения двух выборок:
Распределение НЕ соответствует нормальному закону
Распределение соответствует нормальному закону
92. При каких условиях применяются параметрические методы сравнения двух выборок:
Выборка имеет большой объем
Выборка мала, чтобы судить о распределении в генеральной совокупности.
93. При каких условиях применяются НЕ параметрические методы сравнения двух выборок:
Выборка мала, чтобы судить о распределении в генеральной совокупности.
Выборка имеет большой объем
94. Метод вычисления достоверности различия средних по критерию t-Стьюдента проводится только в следующем случае:
Все перечисленные.
Для одной выборки
Для независимых выборок
Для связанных выборок
95. Метод вычисления достоверности различия выборок по критерию U-Манна-Уитни для проводится только в следующем случае:
Для независимых выборок
Все перечисленные.
Для одной выборки
Для связанных выборок
96. Метод вычисления достоверности различия по критерию W-Вилкоксона проводится только в следующем случае:
Для сопряженных пар
Для одной выборки
Для независимых выборок
Для связанных выборок
97. Пороговое значение t-Стьюдента определяется по таблице на основе:
Количества степеней свободы df и значения достоверности p
Объема выборки n и стандартного отклонения SD
Суммы квадратов SS и ошибки среднего m
Среднего арифметического M и дисперсии δ2
98.
- Это формулы расчета
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
99. =(B100-B50)/(КОРЕНЬ(СУММ(А1:A100)/100)/КОРЕНЬ(100)) -Это формула расчета в MS Excel (B100 – среднее всей выборки, B50 – среднее части выборки)
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
100.
- Это формулы расчета
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
101. =(A15-B15)/КОРЕНЬ(A16^2+B16^2)
Это формула расчета в MS Excel (A15 и B15 – средние, А16 и B16 – ошибки средних)
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
102.
- Это формулы расчета
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
103. =(A16-B21)/КОРЕНЬ((1/15+1/20)*((15-1)*A17^2+(20-1)*B22^2)/(15+20-2)) - Это формула расчета в MS Excel (A16 и B21 – средние, А17 и B22 – стандартные отклонения)
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
104.
Это формулы расчета
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
105. =A20/B20
Это формула расчета в MS Excel (A20 – среднее разницы, B20 – ошибка среднего разницы)
Критерия Стьюдента для зависимых выборок
Критерия Стьюдента для одной выборки
Критерия Стьюдента для независимых выборок
Критерия Стьюдента для независимых выборок разного объема
106. Процентной точке
хи-квадрат распределения с числом
степеней свободы
соответствует
вероятность
:
0,975
0,025
0,95
0,05
107. Процентной точке
–
распределения с числом степеней свободы
числителя
и знаменателя
соответствует
вероятность
:
0,95
0,025
0,975
0,05
108. Процентной точке
распределения Стьюдента с числом
степеней свободы
соответствует
вероятность
:
0,975
0,025
0,95
0,05
Для количественных данных при распределениях, близких к нормальным, используют параметрические методы, основанные на таких показателях, как среднее арифметическое (М) и стандартное отклонение (SD) [В частности, для
определения достоверности разницы средних для двух выборок применяют
метод Стьюдента, а для того чтобы судить о различиях между тремя или
большим числом выборок, — тест F, или дисперсионный анализ].
Если же мы имеем дело с качественными данными или выборки слишком
малы для уверенности в том, что популяции, из которых они взяты,
подчиняются нормальному распределению, тогда используют непараметрические методы [критерий χ2 (хи-квадрат) для качественных данных и критерии знаков, рангов, Манна-Уитни, Вилкоксона и др. для порядковых данных]
Условия применения параметрических методов:
1) соответствие распределения значений в генеральной выборке нормальному закону;
2) достаточно большая выборка, чтобы судить о законе распределения; 3) выполнение требования о гомогенности дисперсии при сравнении средних значений для независимых выборок;
4) наличие или отсутствие в выборке выбросов (экстремально больших или экстремально малых значений).
Условия применения непараметрических методов:
1) несоответствие распределения значений в генеральной выборке нормальному закону;
2) слишком малая выборка, чтобы судить о законе распределения;
3) невыполнение требования о гомогенности дисперсии при сравнении средних значений для независимых выборок;
4) наличие в выборке выбросов (экстремально больших или экстремально малых значений).
