- •15. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
- •16.Тетрахорический коэффициент сопряженности.
- •17. Оценка статистической достоверности коэффициента корреляции.
- •18. Статистическая проверка гипотез.
- •19.Принцип проверки статистических гипотез(критическая область).
- •20. Проверка статистических гипотез .Ошибка первого и второго ряда.
- •21.Сравнение двух средних малых независимых выборок (цель, сущность).???????? Не уверен брал с интернета.
- •22.Сравнение двух средних попарно зависимых выборок( цель, сущность).
- •16.Тетрахорический коэффициент сопряженности.
- •17. Оценка статистической достоверности коэффициента корреляции.
- •18. Статистическая проверка гипотез.
- •19.Принцип проверки статистических гипотез(критическая область).
- •20. Проверка статистических гипотез .Ошибка первого и второго ряда.
- •21.Сравнение двух средних малых независимых выборок (цель, сущность).???????? Не уверен брал с интернета.
- •22.Сравнение двух средних попарно зависимых выборок( цель, сущность).
- •32. Квалиметрия( определение основного понятия)
- •35. Основные требования к оценкам.
- •36.Стандартные шкалы оценок ( сущность, примеры).
- •37. Нормы, сопоставительные, индив, должные.
- •38.Типы шкал оценок.
- •39.Основные положения комплексного контроля.
- •40.Контроль за технической подготовленностью.
- •41.Контроль за эффективностью техники.
- •42.Контроль за тактическим мастерством.
- •43.Методологические основы контроля за физ подготовленностью спортсменов.
22.Сравнение двух средних попарно зависимых выборок( цель, сущность).
???????? Не уверен брал с интернета.
t-критерий Стьюдента для зависимых выборок
Цель метода: определить, есть ли достоверные статистические различия между средними значениями генеральных совокупностей, из которых сформированы две исследуемые зависимые выборки. Нулевая гипотеза: между средними значениями генеральных совокупностей, из которых сформированы две исследуемые зависимые выборки отсутствуют достоверные статистические различия (M1=M2) Альтернативная гипотеза: между средними значениями генеральных совокупностей, из которых сформированы две исследуемые зависимые выборки есть достоверные статистические различия. Среднее значение первой выборки достоверно выше среднего значения второй выборки или среднее значение второй выборки достоверно выше среднего значения первой выборки. Ограничения метода:
Каждого значение по одной переменной, логически сопоставлено со значением другой переменной (признак измерен на одной и той же выборке дважды, выборки имеют одинаковый размер);
Данные двух выборок положительно коррелируют между собой (если данные коррелируют между собой отрицательно, то целесообразно использовать t-критерий для независимых выюорок);
Измеренные данные в выборках подчиняются закону нормального распределения (если требование не выполняется, в качестве альтернативы используют непараметрический T-критерий Вилкоксона); где Md – средняя разность значений; σd – стандартное отклонение разностей, N-размер выборки. Для определения уровня значимости используется таблица критических значений t-критерия Стьюдента. В случае если tэпирическое≥tкритическое, то нулевая гипотеза о равенстве средних отклоняется, на выбранном уровне статистической значимости.
16.Тетрахорический коэффициент сопряженности.
Используется для оценки тесноты силы, если результаты измеряются в шкалах наименований (да,нет,0,1).
Обладает следующими свойствами:
1.Коэфициент корреляции определен в интервале: -1<rхy<1.(больше
-1и меньше 1). Величина силы корреляционной связи опред. По модулю коэф. корелл. Знак указывает на направление. По модулю коэф. коррел. опред. в интервалах больше 0 и меньше 1. Исходя из этого свойства видно, что коэф. коррел. не больше 1.
2.Если коэф. коррел rхy=0, в этом случае линейная коррел. связь отсутствует, но может быть не линейна.
3.Если коэф. коррел.=1,в этом случае имеет место не коррел.,а функц. Взаимосвязь.
4.Если коэф. коррел. стремиться к 1,сила линейной коррел.связи возр.,если стремиться к 0,то убывает.
17. Оценка статистической достоверности коэффициента корреляции.
Оценить статистическую достоверность коэффициента корреляции – это значит определить, существует или нет линейная корреляционная связь между генеральными совокупностями или, что то же, установить, существенно или несущественно отличается от нуля коэффициент корреляции между выборками. Эта задача может быть решена с помощью таблиц критических точек распределения коэффициента корреляции в следующем порядке:
1. Рассчитывается наблюдаемое значение коэффициента корреляции rнабл.
2. Находится по таблице критическое значение коэффициента корреляции rкрит в зависимости от объема выборки n, уровня значимости и вида критической области (односторонняя или двусторонняя).
3. Сравнивается rнабл и rкрит.
Если rнабл > rкрит, коэффициент корреляции считается статистически достоверным (значимым). Если rнабл ≤ rкрит – статистически недостоверным (незначимым).