
- •Основи теорії ймовірностей і статистичні методи обробки даних у психологічних і педагогічних експериментах.– Львів: Видавничий центр лну імені Івана Франка, 2006. – 168 с.
- •І. Основи теорії ймовірностей
- •Формула повної ймовірності
- •Формули Байєса
- •Задачі до розділу і.
- •Іі. Випадкова величина Поняття випадкової величини
- •Функція розподілу випадкової величини
- •Щільність розподілу неперервно розподіленої випадкової величини
- •Характеристики розподілу випадкової величини
- •Математичне сподівання випадкової величини
- •Дисперсія та стандартне відхилення випадкової величини. Асиметрія і ексцес.
- •Квантилі
- •Деякі дискретні розподіли Розподіл Бернуллі
- •Біномний розподіл
- •Апроксимаційні формули Муавра-Лапласа Локальна теорема Муавра-Лапласа Якщо у схемі Бернулі величина , коли , то
- •Функція розподілу двовимірної випадкової величини
- •Умовні закони розподілу
- •Коваріація і коефіцієнт кореляції
- •Коваріаційна матриця і матриця парних кореляцій
- •Граничні закони теорії ймовірностей Нерівність Чебишева
- •Теорема Чебишева
- •Закон Бернуллі
- •Теорема Ляпунова
- •Задачі до розділу іі.
- •Ііі. Елементи математичної статистики
- •Генеральна сукупність і вибірка
- •Дискретний варіаційний ряд
- •Інтервальний варіаційний ряд
- •Точкові та інтервальні оцінки
- •Поняття про статистичну перевірку гіпотез
- •Задачі до розділу ііі.
- •Іv. Методи математичної обробки даних у психології Ознаки і змінні. Шкали вимірювання ознак
- •Перевірка гіпотези про однорідність вибірки
- •Перевірка гіпотези про узгодженість розподілів
- •Критерій Пірсона
- •Критерій Колмогорова
- •Критерій Смирнова
- •Перевірка гіпотези про рівність двох дисперсій
- •Виявлення відмінностей у рівні досліджуваної ознаки Критерій Розенбаума
- •Критерій Манна-Уітні
- •К ритерій Стьюдента
- •І. Вибірки взяті з однієї генеральної сукупності
- •Іі. Вибірки взяті з різних генеральних сукупностей
- •Перевірка наявності зсуву у значеннях досліджуваної ознаки
- •Критерій знаків
- •Критерій Вілкоксона
- •Парний t-тест Стьюдента
- •Перевірка впливу фактора на зміну рівня досліджуваної ознаки
- •Критерій Краскела-Уоллеса
- •Критерій тенденцій Джонкхієра
- •Критерій Фрідмана
- •К ритерій тенденцій Пейджа
- •Однофакторний дисперсійний аналіз
- •П еревірка наявності зв’язку між двома ознаками
- •Зв'язок ознак, виміряних у номінативних шкалах
- •Зв'язок ознак, виміряних у порядкових шкалах
- •Зв'язок ознак, виміряних в інтервальних шкалах
- •Задачі до розділу іv.
- •Критичні значення розподілу
- •Критичні значення розподілу Фішера-Снедекора
- •Критичні значення критерію Розенбаума
- •Критичні значення критерію Манна-Уітні
- •Критичні значення критерію знаків
- •Критичні значення критерію Вілкоксона
- •Критичні значення критерію Краскела-Уоллеса
- •Критичні значення критерію Джонкхієра
- •Критичні значення критерію Фрідмана
- •Критичні значення критерію Пейджа
- •Критичні значення рангового коефіцієнта кореляції Спірмена
- •Д о д а т о к 2: Елементи вищої математики Матриці, визначники, системи лінійних рівнянь Поняття матриці. Операції над матрицями.
- •Визначник матриці. Обернена матриця
- •Системи лінійних алгебричних рівнянь
- •Вступ до математичного аналізу
- •Числові послідовності та їх границі
- •Границя функції в точці. Односторонні границі
- •Неперервність функції
- •Диференціальне числення функцій однієї змінної Похідна функції в точці
- •Диференційовність функції
- •Монотонність функції. Екстремуми
- •Похідні вищих порядків
- •Інтегральне числення функцій однієї змінної Первісна функції. Невизначений інтеграл
- •В изначений інтеграл
- •Невластиві інтеграли
- •Частинні похідні функцій багатьох змінних
- •Д о д а т о к 3: Деякі команди Maple 8.
- •Алфавітний покажчик
- •Основи теорії ймовірностей і статистичні методи аналізу даних у психологічних і педагогічних експериментах
Критерій Манна-Уітні
Критерій Манна-Уітні також призначений для порівняння двох вибірок за рівнем досліджуваної ознаки виміряної в порядковій або інтервальній шкалі. Критерій непараметричний. За об’єднаною вибіркою формується варіаційний ряд. Для кожного значення варіанти визначається її ранг — порядковий номер (або середнє арифметичне порядкових номерів) цієї варіанти у ряді. Для кожної вибірки обчислюється сума рангів значень, що до неї входять.
Статистичні гіпотези формулюються так.
Н0: Рівні досліджуваної ознаки у вибірках статистично не відрізняються.
Н1: У одній з вибірок рівень досліджуваної ознаки вищий, ніж в іншій.
Статистика Манна-Уітні обчислюється за формулою
,
де
—
обсяги вибірок,
—
більша рангова сума,
—
обсяг вибірки з більшою ранговою сумою.
Критерій має лівосторонню критичну
область. Критичні значення критерію
U наведено в таблиці
7 додатка. Зауважимо, що для
статистика
має
розподіл, близький до стандартного
нормального.
Приклад 27. На підставі критерію Манна-Уітні перевірити гіпотезу про відсутність відмінності рівнів ситуативної тривожності за даними прикладу 26.
Розв’язання: Формулюємо статистичні гіпотези.
Н0: Рівні досліджуваної ознаки статистично не відрізняються між собою.
Н1: Рівень досліджуваної ознаки вищий у групі ФВХ.
Запишемо варіаційний ряд для об’єднаної вибірки та визначимо ранги кожної з варіант цього ряду.
1 |
2,5 |
4 |
5 |
6 |
7 |
9,5 |
12,5 |
14 |
15,5 |
17,5 |
19 |
20 |
22 |
24,5 |
|
||||||||||
7 |
8 |
8 |
9 |
10 |
11 |
13 |
15 |
15 |
15 |
15 |
16 |
16 |
18 |
20 |
20 |
21 |
21 |
22 |
23 |
24 |
24 |
24 |
25 |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
26,5 |
29 |
31 |
32,5 |
34 |
35,5 |
37,5 |
40 |
42,5 |
44 |
45 |
46 |
47,5 |
49 |
50 |
51 |
||||||||||
26 |
26 |
27 |
27 |
27 |
29 |
30 |
30 |
31 |
34 |
34 |
35 |
35 |
36 |
36 |
36 |
38 |
38 |
39 |
41 |
46 |
47 |
47 |
49 |
52 |
54 |
Для кожної з груп знаходимо суму рангів її елементів та обчислюємо статистику Манна-Уітні.
.
Для
заданих об’ємів вибірок
.
Емпіричне значення критерію Манна-Уітні
потрапляє в критичну область, тому
гіпотезу Н0
відхиляємо
і приймаємо альтернативну гіпотезу.
Критерій Манна-Уітні реалізовано в пакеті STATISTICA 6.0. Для застосування критерію дані про рівень ситуативної тривожності вводимо в змінну ST. У змінній gr вказуємо код групи, до якої належить досліджуваний (ПХ чи ФВХ). Результати обробки даних модулем Nonparametrics/Comparing two independent samples отримуємо у вигляді таблиці (рис. 18).
Висновок про наявність чи відсутність відмінностей у рівні досліджуваної ознаки робимо на підставі значення рівня значущості р емпіричного значення критерію. Оскільки , то приймаємо альтернативну гіпотезу.