- •Глава 7
- •Часть II. Методы статистического вывода; проверка гипотез
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода статистическое решение и вероятность ошибки
- •Глава 7- введение в проблему статистического вывода
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 7. Введение в проблему статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 8
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 8. Выбор метода статистического вывода Связь Хи y Рис. 8.1. Классификация методов статистического вывода о связи двух явлений и зависимости от типа шкал, в которых они измерены
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 8. Выбор метода статистического вывода Анализ классификаций
- •Анализ таблиц сопряженности
- •Общий случай: число градаций больше двух
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 8. Выбор метода статистического вывода
- •Сравнение двух независимых выборок
- •Сравнение 2-х зависимых выборок
- •Глава 8. Выбор метода статистического вывода
- •Сравнение более двух выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 8. Выбор метода статистического вывода
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9
- •Часть II, методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Анализ классификации:
- •Распределений Две градации
- •Часть 11. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Обработка на компьютере: биномиальный критерий
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных Число градаций больше двух
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Независимые выборки
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Повторные измерения
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Часть 11. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Глава 9. Анализ номинативных данных
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Глава 10. Корреляционный анализ
- •Глава 11
- •Глава II. Параметрические методы сравнения двух вы1юрок
- •Глава 11. Параметрические методы сравнения двух выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава II. Параметрические методы сравнения двух выборок критерий г-стьюдента для зависимых выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Обработка на компьютере
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава It. Параметрические методы сравнения двух выборок
- •Глава 12
- •Общие замечания
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Обработка на компьютере: критерий (7-Манна-Уитни
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Обработка на компьютере: критерий г-Вилкоксона
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Сравнение более двух независимых выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Обработка на компьютере: критерий я-Краскала-Уоллеса
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Сравнение более двух зависимых выборок
- •Глава 12. Непараметрические методы сравнения выборок
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез Обработка на компьютере: критерий х2-Фридмана
- •Глава 13
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Однофакторный anova
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova) Обработка на компьютере
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Обработка на компьютере
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
- •Глава 13. Дисперсионный анализ (anova)
- •Часть II. Методы статистического вывода: проверка гипотез
Независимые выборки
Это наиболее часто встречающаяся ситуация применения таблиц 2x2, когда одна группа объектов классифицируется по двум дихотомическим основаниям и проверяется гипотеза о связи этих двух оснований классификации.
По сравнению с другими таблицами сопряженности особенность таблиц 2x2 проявляется в трех отношениях.
1.
Эти таблицы могут быть построены разными способами, но только один
2
из них является правильным в отношении применимости критерия % -Пирсона.
Допустима проверка направленных альтернатив. Соответственно, меня ется способ определения /ьуровня значимости.
В некоторых случаях при расчете х2-Пирсона необходимо введение по правки на непрерывность Йетса.
Рассмотрим эти особенности на примере.
ПРИМЕР 9.5
Предположим, для изучения влияния 2-х условий запоминания материала 100 испытуемых были случайным образом разделены на две группы: по 50 человек для каждого из условий. После обучения количество усвоивших этот материал в первой группе составило 24 человека, а во второй — 34 человека. Можно ли утверждать, что различия в условиях влияют на результативность обучения?
Данные примера 9.5 могут быть представлены тремя способами, но только один из них является верным.
Правильный способ представления данных примера 9.4 в таблице:
136
|
Усвоение материала |
Всего: |
|
есть |
нет |
||
Условие I |
24 |
26 |
50 |
Условие 2 |
34 |
16 |
50 |
Всего: |
58 |
42 |
100 |
Глава 9. Анализ номинативных данных
Варианты неправильного представления в таблице данных примера 9.5:
|
Усвоение материала |
|
участвовали |
усвоили |
|
Условие 1 |
50 |
24 |
Условие 2 |
50 |
34 |
|
Усвоение материала |
|
наблюдаемое |
ожидаемое |
|
Условие 1 |
24 |
29 |
Условие 2 |
34 |
29 |
В последних двух случаях таблицы не содержат информации о тех, кто не усвоил материал. Поэтому уменьшаются шансы обнаружить достоверные различия, даже если они есть.
Как отмечалось, специфика применения х2-Пирсона в подобных случаях проявляется и в том, что это тот случай, когда допустима проверка как ненаправленной, так и направленной статистической гипотезы. Важность определения того, какая из этих двух гипотез проверяется, обусловлена тем, что в отношении одних и тех же данных при проверке направленной альтернативы значение р-уровня в два раза меньше, чем при проверке ненаправленной альтернативы (см. главу 7: Направленные и ненаправленные альтернативы).
Любые сомнения при выборе между направленной и ненаправленной статистической гипотезой решаются в пользу ненаправленной альтернативы!
Рассмотрим различия ненаправленной и направленной альтернативы в отношении данных примера 9.5. Они могли быть получены в ходе сравнения двух способов (Запоминания — без предварительных предположений о том, какой способ лучше. Исследователя при этом интересуют два случая (направления) отклонения Но: а) «запоминание лучше при условии 1»; б) «запоминание лучше при условии 2». Такая проверка предполагает ненаправленную альтернативу. Соответственно, при отклонении Но допустим как тот, так и другой вывод. Или эти данные могли быть получены в ходе проверки предположения о том, что новый (второй) способ является более эффективным, чем традиционный (первый). Исследователя тогда будет интересовать только один исход: «запоминание лучше при условии 2». Эта проверка предполагает направленную альтернативу, а при отклонении Но допустим только один вывод — о превосходстве условий 2.
ПРИМЕР, КОГДА ОПРАВДАНА ПРОВЕРКА НАПРАВЛЕННОЙ ГИПОТЕЗЫ
Проверялась гипотеза о влиянии природы родства на преступность близнеца. Данные относятся к 30 преступникам мужского пола, каждый из которых имел брата близнеца. Тридцать человек были классифицированы: а) по природе родства (однояйцовые или разнояйцовые близнецы); б) по виновности или невиновности брата:
|
Виновность брата: |
Всего: |
|
виновен |
не виновен |
||
Однояйцовый близнец |
10 |
3 |
13 |
Разнояйцовый близнец |
2 |
15 |
17 |
Всего: |
12 |
18 |
30 |
(Справочник по прикладной статистике/Под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана. М., 1989. Т. 1.С. 376).
137
