Алгоритм выбора конкретного статистического критерия

Прежде всего, следует определить направление статистического анализа. Из всего их многообразия здесь рассматриваются три основных направления, с которыми наиболее часто приходится иметь дело начинающим исследователям: анализ действия экспериментального фактора, анализ различий и анализ корреляции. Что же касается более сложных методов статистики - кластерного, дискриминантного, анализа временных рядов, и других, то о них можно прочесть в специальной научно-методической литературе (Боровиков В.П., 1998, 2001; Громыко Г.Л., 2000, Наследов А.Д., 2006).

Алгоритм выбора параметрического критерия

1. Анализ действия экспериментального фактора.

Имеется определенное экспериментальное воздействие: инъекция фармакологического препарата, физическая нагрузка, изменение температуры или рН среды и т.п.

1.1. Выборки связанные. Иными словами, выборка одна, но проводятся две регистрации исследуемой переменной - до и после экспериментального воздействия.

Выбирается: критерий t Стьюдента для связанных (зависимых) выборок.

1.2. Выборки несвязанные. Эксперимент проводится по схеме: контрольная группа - экспериментальная группа. Регистрация одна: после экспериментального воздействия в экспериментальной группе, и в это же время - в контрольной.

Выбирается: критерий t Стьюдента для несвязанных (независимых) выборок. Если нулевую гипотезу отклонить не удается, можно использовать критерий F Фишера.

Может применяться и более эффективная, хотя и несколько более сложная схема организации эксперимента. В этом случае проводятся регистрации в контрольной и экспериментальной группах до экспериментального воздействия, а затем после него. Результаты сопоставляются попарно: а) в обоих группах до воздействия - методом t Стьюдента для несвязанных выборок (различия должны быть недостоверны);

б) в контрольной группе в начале и в конце эксперимента - методом t Стьюдента для связанных выборок (различия должны быть недостоверны); в) в экспериментальной группе до и после воздействия - методом t Стьюдента для связанных выборок -(различия должны быть достоверны); г) в обоих группах после экспериментального воздействия - методом t Стьюдента для несвязанных выборок (различия должны быть достоверны).

1.3. Количество выборок более двух, обычно одна контрольная и несколько экспериментальных. Используется: дисперсионный анализ.

2. Анализ различий.

Присутствуют какие-либо различия (половые, возрастные, по типу темперамента, по принадлежности к той или иной популяции и т.д.) влияющие на степень проявления исследуемой переменной.

2.1. Выборки - две, регистрация - одна. Эксперимент организован по схеме: контрольная группа - экспериментальная группа. Выбирается: критерий t Стьюдента для несвязанных выборок. Если его применение не приносит успеха, следует использовать критерий F Фишера. Можно также использовать рассмотренную в разделе 1.2. схему проведения эксперимента с четырьмя регистрациями.

2.2. Количество выборок более двух, регистрация - одна, Используется: дисперсионный анализ.

2.3. Выборка - одна, количество регистраций более двух. В этом случае обычно анализируются различия, обусловленные влиянием временного фактора. Применяется: дисперсионный анализ.

2. Анализ корреляционной зависимости.

Эти исследования проводятся на одной выборке. Однако количество регистрируемых переменных должно быть не менее двух.

3.1. Исследуется корреляция между двумя переменными. В этом случае следует применять показатель корреляции r Пирсона.

3.2. Количество переменных более двух. При этом используется вычисление параметрических коэффициентов множественной общей и частной корреляции.