Выбор методов статистической обработки данных

Обычно методы обработки данных выбираются на стадии планирования экспе­римента или же еще раньше — при выдвижении экспериментальной гипотезы. Экс­периментальная гипотеза преобразуется в статистическую. Возможных типов ста­тистических гипотез в экспериментальном исследовании немного:

а) о сходстве или различии двух и более групп;

б) о взаимодействии независимых переменных;

в) о статистической связи независимых и зависимых переменных;

г) о структуре латентных переменных (относится к корреляционному исследова­нию).

Статистические оценки дают информацию не о наличии, а о достоверности сходств и различий результатов контрольных и экспериментальных групп.

Существуют «привязки» определенных методов обработки результатов к экспе­риментальным планам. Для оценки различий данных, полученных при применении плана для двух групп, используют критерии: t, χ² и F. Факторные планы требуют применения дисперсионного анализа для оценки влияния независимых переменных на зависимую, а также для определения меры их взаимодействия друг с другом.

Существуют стандартные пакеты программ для математической обработки дан­ных. Наиболее известные и доступные: Statistica, Statgraphics, SyStat, SPSS,. Все пакеты делятся на виды: 1) специализированные пакеты; 2) пакеты общего назначения и 3) неполные пакеты общего назначения. Для иссле­дователей рекомендуются пакеты общего назначения. Западные статистические пакеты требуют хорошей подготовки пользователя на уровне знания университет­ского курса математической статистики и многомерного анализа данных. Каждая программа снабжается документацией. По мнению экспертов, наилучший вариант документации у пакета SPSS.

Классификация задач и методов их решения

Задачи	Условия	Методы
1. Выявление различий в уровне исследуемого признака	а) 2 выборки испытуемых	Q - критерий Розенбаума;
		U - критерий Манна-Уитни;
		T- критерий Стьюдента
		F- критерий (угловое преобразование Фишера)
	б) 3 и более выборок испытуемых	S - критерий тенденций Джонкира;
		К - критерий Крускала-Уоллоса
2. Оценка сдвига значений исследуемого признака	а) 2 замера на од ной и той же вы борке испытуемых	Z-криитерийВилкоксона;
		G - критерий знаков;
		F- критерий (угловое преобразование Фишера)
	б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых	Fr, - критерий Фридмана;
		L - критерий тенденций Пейджа.
3.Выявление различий в распределении признака	а) при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим	X2 - критерий Пирсона;
		критерий Колмогорова-Смирнова;
		m - биномиальный критерий
	б) при сопоставлении двух эмпирических распределений	X2 - критерий Пирсона;
		критерий Колмогорова-Смирнова;
		F - критерий (угловое преобразование Фишера).
4.Выявление степени согласованности изменений	а) Двух признаков	rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
	б) двух иерархий или профилей	rs - коэффициент ранговой корреляции
5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий	а) под влиянием одного фактора	S - критерий тенденций Джонкира;
		L - критерий тенденций Пейджа;
		однофакторный дисперсионный анализ Фишера.
	б) под влиянием двух факторов одновременно	Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера.