- •3. Основные характеристики выборки.
- •4. Понятие репрезентативной выборки. Методы формирования репрезентативной выборки.
- •5. Формы учёта результатов измерений. Табличный способ представления статистических данных.
- •7. Формы учёта результатов измерений. Графический (гистограмма) способ представления статистических данных.
- •8. Числовые характеристики распределений. Правила определения моды и медианы.
- •9. Числовые характеристики распределений. Подсчёт среднего, дисперсии, стандартного отклонения
- •10. Понятие уровня статистической значимости. Нулевая и альтернативная гипотезы.
- •12. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий знаков g.
- •13. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий t Вилкоксона.
- •14. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Фридмана.
- •15. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). L критерий Пейджа.
- •17. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий u Вилкоксона – Манна – Уитни.
- •18. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий q.
- •19. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий h Крускала – Уоллиса.
- •20. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). S критерий.
- •22. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для несвязных выборок.
- •25. Использование критерия хи-квадрат для сравнения двух эмпирических распределений.
- •26. Критерий согласия распределений Колмогорова-Смирнова.
- •27. Сравнение двух выборок с помощью -критерий Фишера.
- •28. Понятие корреляции. Изучение взаимосвязи между переменными с помощью коэффициента корреляции Пирсона.
- •29. Понятие корреляционной связи. Применение коэффициента корреляции Спирмена для исследования связи между переменными.
17. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий u Вилкоксона – Манна – Уитни.
Критерии различий отличается по типу используемой измерительной шкалы:
1. тип измерительной шкалы
2.максимальный объем выборки
3.кол-во выборок
4.качество выборки
Выборка может быть связная(зависимая) или несвязная.
Источник выборки(из одной или нескольких генеральных совокупностей).
Мощность критерия – его способность выявлять различия или отклонять нулевую гипотезу, если она неверна. Мощность критерия характеризует его способность избегать ошибки 2го рода. Для решения задач психолог может использоваться несколько статистических критериев, при этом один критерий позволяет обнаружить различие, а другой различий не выявляет.
Все критерии различий делятся на 2 большие группы:
1. параметрические – основаны на конкретном типе распределения ген.совокупности(нормальном) или используют параметры этой совокупности(среднее, дисперсия и т.д.
2. непараметрические- не базируются на типе распределением ген.совокупности и не используют параметры совокупности.
При нормальном распределении ген.совокупности параметры обладают большей мощностью по сравнению с непараметрическими, поэтому если выборка извлекается из нормально распределенной ген.совокупности отдает предпочтение параметрического критерия.
При оценке различий распределений далеких от нормального используют непараметрические критерии, которые при вычисление вручную является менее трудоемкими, чем параметрические.
Этапы выбора критерия различий:
1. определить является ли выборка зависимой или независимой.
2.определить однородность/ неоднородность выборки
3.оценить объем выборки, и зная ограничения каждого критерия по объему выборки, выбрать наименее трудоемкими.
4.если используемый критерий не выявил различия, то применить более мощный критерий.
Критерий U Вилкоксона – Манна – Уитни.
Несвязные выборки образуются, когда в целях эксперимента для сравнения привлекаются данные 2х или более выборок,, которые могут быть взяты из одной или разных генер. совокупностей.
18. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий q.
Критерии различий отличается по типу используемой измерительной шкалы:
1. тип измерительной шкалы
2.максимальный объем выборки
3.кол-во выборок
4.качество выборки
Выборка может быть связная(зависимая) или несвязная.
Источник выборки(из одной или нескольких генеральных совокупностей).
Мощность критерия – его способность выявлять различия или отклонять нулевую гипотезу, если она неверна. Мощность критерия характеризует его способность избегать ошибки 2го рода. Для решения задач психолог может использоваться несколько статистических критериев, при этом один критерий позволяет обнаружить различие, а другой различий не выявляет.
Все критерии различий делятся на 2 большие группы:
1. параметрические – основаны на конкретном типе распределения ген.совокупности(нормальном) или используют параметры этой совокупности(среднее, дисперсия и т.д.
2. непараметрические- не базируются на типе распределением ген.совокупности и не используют параметры совокупности.
При нормальном распределении ген.совокупности параметры обладают большей мощностью по сравнению с непараметрическими, поэтому если выборка извлекается из нормально распределенной ген.совокупности отдает предпочтение параметрического критерия.
При оценке различий распределений далеких от нормального используют непараметрические критерии, которые при вычисление вручную является менее трудоемкими, чем параметрические.
Этапы выбора критерия различий:
1. определить является ли выборка зависимой или независимой.
2.определить однородность/ неоднородность выборки
3.оценить объем выборки, и зная ограничения каждого критерия по объему выборки, выбрать наименее трудоемкими.
4.если используемый критерий не выявил различия, то применить более мощный критерий.
Критерий Q –Критерий хвостов
Этот критерий основан на сравнении 2 упорядоченных и необязательно равных по числу рядов наблюдения. Работа предполагает подсчет хвостов.
При таком распределении нет одинаковых элементов и сложно утверждать о статистически значимых различиях. Если в сравниваемых рядах будут равные элементы, их размещают друг над другом.