Статистический+анализ

t-тест Стьюдента для сравнения двух групп

F-тест Фишера, позволяющий проверить равенство дисперсий (он же - дисперсионный анализ).

Разные критерии отличаются друг от друга по допущениям, на

которых они основаны, по сложности вычислений, по

статистической мощности и т. д.

o критерий Вилкоксона (для связанных групп)

oкритерий Манна-Уитни (критерий Вилкоксона) для

независимых выборок.

Эти тесты удобны тем, что не требуют предположения о

характере распределения данных. Но если окажется, что выборки взяты из нормально распределенной генеральной

совокупности, то их статистическая мощность будет

несущественно отличаться от таковой для теста Стьюдента.

- это величина, принятая в качестве границы между вероятными и маловероятными событиями.

Традиционно, она обозначается буквой «p».

Максимально допустимой доверительной вероятностью считается величина 0,05. Выставляя перед началом анализа доверительную вероятность, мы тем самым определяем степень доверия к результатам наших исследований.

Уровень доверительной вероятности показывает, какую максимальную вероятность возникновения ошибки первого рода исследователь считает допустимой.

Задачей индуктивной статистики является проверка статистических гипотез о законе распределения,

основная область применения – использование в медико-биологических исследованиях для сравнения двух разных выборок на предмет принадлежности к общей генеральной совокупности.

Принадлежность двух выборок к одной генеральной совокупности свидетельствует об отсутствии различия между ними.

Это взаимосвязь между двумя или более переменными (в последнем случае корреляция называется множественной или совокупной).

Цель– установление наличия или отсутствия этой взаимосвязи.

наличие связи;

силу связи: слабая (коэффициент корреляции до

0.29), средняя (0.3 - 0.69), сильная (0.7 и выше);

направление связи: прямая (изменения признаков происходят в одном направлении) и обратная (изменения признаков происходят в разных направлениях);

характер связи: парциальная (частная) (взаимосвязь между парой признаков) и множественная (взаимосвязь группы признаков).

корреляционное поле (точечная диаграмма);

корреляционная решетка (матрица);

коэффициент корреляция.

Качественный и логический анализ совокупности с целью выяснения причинно следственной связи.

Построение корреляционных матриц или полей для выявления парных взаимосвязанных факторов.

Вычисление коэффициентов корреляции между взаимосвязанными факторами для установления силы и направления связи.

Оценка достоверности коэффициента корреляции. Достоверность коэффициента корреляция оценивается:

а) по таблице при числе коррелируемых пар до 9. Фактический коэффициент корреляции должен быть больше табличного, выбранного для определенного уровня значимости. Табличное значение учитывает число степеней свободы, которое при парной корреляции равно: f = n –2

б) по критерию t:

Полученный критерий t должен быть больше табличного значения для уровня значимости 0,05. В этом случае корреляционная взаимосвязь между признаками признается статистически достоверной (значимой).

метод статистической обработки данных, позволяющий по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым.

Виды регрессии

простая (результативный признак рассматривается как функция от одного аргумента, т.е. одного факторного признака)

множественная (результативный признак рассматривается как функция от нескольких аргументов, т.е. факторных признаков)