2. Оценка сдвига значений исследуемого признака.

G-критерий знаков.

Назначение критерия G: критерий знаков G предназначен для установления общего направления сдвига исследуемого признака. Он позволяет установить, в какую сторону в выборке в целом изменяются значения признака при переходе от первого измерения ко второму: изменяются ли показатели в сторону улучшения, повышения или усиления или, наоборот, в сторону ухудшения, понижения или ослабления. Критерий знаков применим и к тем сдвигам, которые можно определить лишь качественно, так и к тем сдвигам, которые могут быть измерены количественно.

Т - критерий Вилкоксона.

Назначение критерия: критерий применяется для сопоставления показателей, измеренных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. Он позволяет установить не только направленность изменений, но и их выраженность. С его помощью мы определяем, является ли сдвиг показателей в каком-то одном направлении более интенсивным, чем в другом.

 

3. Многофункциональные статистические критерии.

Многофункциональные статистические критерии  - это критерии, которые могут использоваться по отношению к самым разнообразным данным, выборкам и задачам. Это означает, что данные могут быть представлены в любой шкале, начиная от номинативной (шкалы наименований). Это означает также, что выборки могут быть как независимыми, так и "связанными", то есть мы можем с помощью многофункциональных критериев сравнивать и разные выборки испытуемых, и показатели одной и той же выборки, измеренные в разных условиях.

Многофункциональные критерии позволяют решать задачи сопоставления уровней исследуемого признака, сдвигов в значениях исследуемого признака и сравнения распределений.

Многофункциональные критерии построены на сопоставлении долей, выраженных в долях единицы или в процентах. Суть критериев состоит в определении того, какая доля наблюдений (реакций, выборов, испытуемых) в данной выборке характеризуется интересующим исследователя эффектом и какая доля этим эффектом не характеризуется.

Таким эффектом может быть:

а) определенное значение  качественно определяемого признака;

б) определенный уровень количественно измеряемого признака;

в) определенное соотношение значений или уровней исследуемого признака.

Путем сведения любых данных к альтернативной шкале "Есть эффект - нет эффекта" многофункциональные критерии позволяют решать все три задачи сопоставлений - сравнения "уровней", оценки "сдвигов" и сравнения распределений.

Критерий φ* применяется в тех случаях, когда обследованы две выборки испытуемых, биномиальный критерий m - в тех случаях, когда обследована лишь одна выборка испытуемых.

 

Критерий φ* - угловое преобразование Фишера.

Назначение критерия φ*: критерий Фишера предназначен для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта.

Данный критерий позволяет:

1) сопоставлять выборки по качественно определенному критерию;

2) сопоставлять выборки по количественно определенному критерию;

3) сопоставлять выборки и по уровню и по распределению признака.

 

Биномиальный критерий m.

Назначение критерия m: критерий предназначен для сопоставления частоты встречаемости какого-либо эффекта с теоретической или заданной частотой его встречаемости. Он применяется в тех случаях, когда обследована лишь одна выборка объемом не более 300 наблюдений, в некоторых задачах - не больше 50 наблюдений.

Биномиальный критерий m позволяет оценить, насколько эмпирическая частота интересующего нас эффекта превышает теоретическую, среднестатистическую или какую-то заданную частоту, соответствующую вероятности случайного угадывания, среднему проценту успешности в выполнении данного задания, допустимому проценту брака и т.п.

Биномиальный критерий незаменим, если налицо 2 условия:

а) обследована лишь одна выборка испытуемых,  и нет возможности или смысла делить эту выборку на две части с целью дальнейшего применения критерия φ*, так как для нас по каким-то причинам важно исследовать частоту встречаемости признака в выборке в целом;

б) в обследованной выборке менее 30 испытуемых, что не позволяет нам применить критерий χ².