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.
