Параметрические методы сравнения выборок
Обработка на компьютере
Непараметрические методы сравнения выборок
СРАВНЕНИЕ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
Самым популярным и наиболее чувствительным (мощным) аналогом критерия t-Стьюдента для независимых выборок является критерий U-Maнна-Уитни (Mann-Whitney U).
Критерий g-знаков
Раздел 8. Критерии согласия распределений
Критерий хи-квадрат Пирсона
Критерий хи-квадрат (другая форма записи — X2 греческая буква хи) один из наиболее часто использующихся в психологических исследованиях, поскольку он позволяет решать большое число разных задач, и, кроме того, исходные данные для него могут быть получены в любой шкале, начиная со шкалы наименований.
Критерий хи-квадрат используется в двух вариантах:
- как расчет согласия эмпирического распределения и предполагаемого теоретического; в этом случае проверяется гипотеза Но об отсутствии различий между теоретическим и эмпирическим распределениями;
- как расчет однородности двух независимых экспериментальных выборок; в этом случае проверяется гипотеза об отсутствии различий между двумя эмпирическими (экспериментальными) распределениями.
Сравнение эмпирического распределения с теоретическим
Сравнение двух экспериментальных распределений
Исходная функция математических методов – представление эмпирических данных в пригодных для интерпретации виде.
Непосредственно сравнивать, различать, определять взаимосвязь мы можем только при небольшой численности объектов или признаков. Когда объектов и признаков много возникает необходимость применения многомерных методов. Многомерные методы воспроизводят мыслительные операции человека в отношении данных, непосредственное осмысление которых невозможно в силу нашей природной ограниченности.
Классификация многомерных методов по назначению:
1. Методы предсказания: множественный регрессионный анализ и дискриминантный анализ.
2. Методы классификации: кластерный анализ и дискриминантный анализ.
3. Структурные методы: факторный анализ и многомерное шкалирование.
