Критерий Стьюдента (t-критерий) Случай независимых выборок

Статистика критерия для случая несвязанных, независимых выборок равна:

где ,— средние арифметические в экспериментальной и контрольной группах,

- стандартная ошибка разности средних арифметических. Находится из формулы:

где n1 и n2 соответственно величины первой и второй выборки.

Если n1=n2, то стандартная ошибка разности средних арифметических будет считаться по формуле:

где n величина выборки.

Подсчет числа степеней свободы осуществляется по формуле:

k=n₁+n₂-2 При численном равенстве выборок k = 2n - 2.

Далее необходимо сравнить полученное значение tэмп с теоретическим значением t -распределения Стьюдента. Если tэмп<tкрит, то гипотеза H0 принимается, в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза.

Случай связанных (парных) выборок

В случае связанных выборок с равным числом измерений в каждой можно использовать более простую формулу t-критерия Стьюдента.

Вычисление значения t осуществляется по формуле:

где среднее значение разностейдвух выборок X и Y.

Значение Sd вычисляется по следующей формуле:

Число степеней свободы k определяется по формуле k=n-1. Рассмотрим пример использования t-критерия Стьюдента для связных и, очевидно, равных по численности выборок.

Если tэмп<tкрит, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае принимается альтернативная.

Критерий Фишера

Критерий Фишера позволяет сравнивать величины выборочных дисперсий двух независимых выборок. Для вычисления Fэмп нужно найти отношение дисперсий двух выборок, причем так, чтобы большая по величине дисперсия находилась бы в числителе, а меньшая – в знаменателе. Формула вычисления критерия Фишера такова:

где - дисперсии первой и второй выборки соответственно.

Так как, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше или равна величине знаменателя, то значение Fэмп всегда будет больше или равно единице.

Число степеней свободы определяется по формуле:

k₁=n₁ - 1 для первой выборки (величина дисперсии которой больше) и k₂=n₂ - 1 для второй выборки.

Если tэмп<tкрит, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае принимается альтернативная

20. Непараметрические проверки статистической гипотезы.

Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным.

Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п.

Например: Имеется механическое устройство, выходное звено которого совершает вращательное движение.

Гипотеза: увеличение скорости вращения выходного звена не влияет на устойчивость процессов внутри механизма.

Другое проверяемое предположение (не всегда строго противоположное или обратное первому) называется конкурирующей или альтернативной гипотезой.

Нулевая гипотеза обозначается Н0, а альтернативная как Н1.

Выдвинутая гипотеза может быть правильной или неправильной, поэтому возникает необходимость проверить ее. Так как проверку производят статистическими методами, то данная проверка называется статистической.

При проверке статистических гипотез возможны ошибки (ошибочные суждения) двух видов:

H0=TRUE

H1=FALSE

можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода);

H0=FALSE

H1=TRUE

можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода).