- •Введение
 - •Раздел I. Введение в теорию вероятностей
 - •Понятие о случайном событии
 - •Классическое определение вероятности
 - •Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
 - •Геометрическая вероятность
 - •Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
 - •Умножение вероятностей
 - •Сложение вероятностей совместимых событий
 - •Формула полной вероятности
 - •Основные формулы комбинаторики
 - •Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
 - •Закон распределения случайной величины
 - •Теоретические распределения вероятностей
 - •Биномиальное распределение
 - •Распределение Пуассона
 - •Числовые характеристики дискретных случайных величин
 - •Нормальное распределение
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
 - •Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
 - •Признаки и показатели
 - •Правила ранжирования
 - •Способы группировки первичных данных.
 - •Схемы (модели) научного исследования
 - •Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
 - •Метод автоконтроля
 - •Метод дублирования
 - •Метод последовательного пополнения групп
 - •Численность контрольных и экспериментальных групп
 - •Научные гипотезы
 - •Направленные гипотезы
 - •Статистические критерии
 - •Параметрические критерии
 - •Непараметрические критерии
 - •Уровни статистической значимости
 - •1 Рода.
 - •Вопросы для самопроверки
 - •Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
 - •Проверка гипотезы о законе распределения
 - •Χ2 Пирсона
 - •Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
 - •Показатели центральной тенденции. Средние.
 - •Медиана
 - •Персентили
 - •Показатели изменчивости
 - •Стандартизованные данные
 - •Показатели асимметрии и эксцесса
 - •Эксцесс
 - •Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
 - •Критерии согласия для дисперсий
 - •U критерий Маана-Уитни
 - •Сравнение качественных признаков Критерий χ2
 - •Сравнение долей
 - •Точный тест Фишера
 - •Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
 - •Критерий Краскела-Уоллиса
 - •Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
 - •Парный критерий т – Вилкоксона
 - •Критерий x2r Фридмана
 - •Тест Мак-Немара
 - •Корреляционный анализ
 - •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
 - •Условия применения и ограничения корреляционно анализа
 - •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
 - •Измерение связи количественных признаков
 - •Измерение связи порядковых признаков
 - •Измерение связи номинальных признаков
 - •Относительный риск. Отношение шансов
 - •Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
 - •Частная корреляция
 - •Факторный анализ
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Регрессионный анализ
 - •Метод наименьших квадратов
 - •Выбор формы функциональной зависимости
 - •Применение парного линейного уравнения регрессии
 - •Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
 - •Логистическая регрессия
 - •Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
 - •Анализ циклических изменений
 - •Метод обычных средних
 - •Метод корригирования средних
 - •Метод отношения фактических данных
 - •Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
 - •Кластерный анализ
 - •Иерархическое дерево
 - •Меры расстояния
 - •Правила объединения или связи
 - •Метод k средних
 - •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
 - •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
 - •Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
 - •Одно или двухсторонняя p-оценка?
 - •Парный или непарный тест?
 - •Тест Фишера или хи-квадрат?
 - •Регрессия или корреляция?
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
 - •Создание новой базы данных
 - •Работа с файлами
 - •Копирование и вставка данных
 - •Работа с фильтрами
 - •Работа с переменными и строками
 - •Статистические методы Описательные статистики
 - •Частотный анализ
 - •Сравнение независимых выборок
 - •Сравнение связанных выборок
 - •Дисперсионный анализ
 - •Корреляционный анализ
 - •Множественная регрессия
 - •Проверка типа распределения эмпирических данных
 - •Вероятностный калькулятор
 - •Задания для самостоятельной работы с программой
 - •Список рекомендуемой литературы
 - •Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
 - •Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок
 
Критерий Краскела-Уоллиса
Критерий Краскела-Уоллиса - это непараметрическая альтернатива одномерному (межгрупповому) дисперсионному анализу. Он используется для сравнения трех или более выборок, и проверяет нулевые гипотезы, согласно которым различные выборки были взяты из одного и того же распределения, или из распределений с одинаковыми медианами. Таким образом, интерпретация критерия Краскела-Уоллиса в основном сходна с параметрическим одномерным дисперсионным анализом, за исключением того, что этот критерий основан скорее на рангах, чем на средних.
Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
В случае связанных выборок с равным числом измерений в каждой можно использовать более простую формулу t-критерия Стьюдента.
Вычисление значения t осуществляется по формуле:
где di=xi-yi — разности между соответствующими значениями переменной X и переменной У, а d - среднее этих разностей;
Sd вычисляется по следующей формуле:
Число степеней свободы k определяется по формуле k=n-1. Рассмотрим пример использования t-критерия Стьюдента для связных и, очевидно, равных по численности выборок.
Если tэмп<tкрит, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае принимается альтернативная.
Изучался уровень ориентации учащихся на художественно-эстетические ценности. С целью активизации формирования этой ориентации в экспериментальной группе проводились беседы, выставки детских рисунков, были организованы посещения музеев и картинных галерей, проведены встречи с музыкантами, художниками и др. Закономерно встает вопрос: какова эффективность проведенной работы? С целью проверки эффективности этой работы до начала эксперимента и после давался тест.
  | 
		До эксперимента  | 
		После эксперимента  | 
		d  | 
		d2  | 
	
1  | 
		14  | 
		18  | 
		4  | 
		16  | 
	
2  | 
		20  | 
		19  | 
		-1  | 
		1  | 
	
3  | 
		15  | 
		22  | 
		7  | 
		49  | 
	
4  | 
		11  | 
		17  | 
		6  | 
		36  | 
	
5  | 
		16  | 
		24  | 
		8  | 
		64  | 
	
6  | 
		13  | 
		21  | 
		8  | 
		64  | 
	
7  | 
		16  | 
		25  | 
		9  | 
		81  | 
	
8  | 
		19  | 
		26  | 
		7  | 
		49  | 
	
9  | 
		15  | 
		24  | 
		9  | 
		81  | 
	
10  | 
		9  | 
		15  | 
		6  | 
		36  | 
	
Сумма  | 
		148  | 
		211  | 
		63  | 
		477  | 
	
d=63/10=6,3
=6,678
Число степеней свободы: k=10-1=9 и по таблице приложения находим tкрит =2.262, экспериментальное t=6,678, откуда следует возможность принятия альтернативной гипотезы (H1) о достоверных различиях средних арифметических, т. е. делается вывод об эффективности экспериментального воздействия.
В терминах статистических гипотез полученный результат будет звучать так: на 5% уровне гипотеза Н0 отклоняется и принимается гипотеза Н1
Парный критерий т – Вилкоксона
Для решения задач, в которых осуществляется сравнение двух рядов чисел психолог может использовать парный критерий Т - Вилкоксона. Этот критерий применяется для оценки различий экспериментальных данных, полученных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. Он позволяет выявить не только направленность изменений, но и их выраженность, т. е. он позволяет установить, насколько сдвиг показателей в каком-то одном направлении является более интенсивным, чем в другом.
Критерий Т основан на ранжировании абсолютных величин разности между двумя рядами выборочных значений в первом и втором эксперименте (например, до и после какого-либо воздействия). Ранжирование абсолютных величин означает, что знаки разностей не учитываются, однако в дальнейшем наряду с общей суммой рангов находится отдельно сумма рангов, как для положительных, так и для отрицательных сдвигов. Если интенсивность сдвига в одном направлении оказывается большей, то и соответствующая сумма рангов также оказывается больше. Этот сдвиг называется типичным, а противоположный, меньший по сумме рангов сдвиг - нетипичным. Эти два сдвига оказываются дополнительными друг другу. Критерий Т - Вилкоксона базируется на величине нетипичного сдвига, который называется Тэмп.
Психолог проводит с младшими школьниками коррекционную работу по формированию навыков внимания, используя для оценки результатов корректурную пробу. Задача состоит в том, чтобы определить, будет ли уменьшаться количество ошибок внимания у младших школьников после специальных коррекционных упражнений.
Для решения этой задачи психолог у 19 детей определяет количество ошибок при выполнении корректурной пробы до и после коррекционных упражнений. В таблице приведены соответствующие экспериментальные данные и дополнительные столбцы, необходимые для работы по парному критерию Т - Вилкоксона.
  | 
		До  | 
		После  | 
		Сдвиг  | 
		Абсолютные величины разностей  | 
		Ранги  | 
		Нетипичный сдвиг  | 
	
1  | 
		24  | 
		22  | 
		-2  | 
		2  | 
		10,5  | 
		
  | 
	
2  | 
		12  | 
		12  | 
		0  | 
		0  | 
		2  | 
		
  | 
	
3  | 
		42  | 
		41  | 
		-1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		
  | 
	
4  | 
		30  | 
		31  | 
		1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		*  | 
	
5  | 
		40  | 
		32  | 
		-8  | 
		8  | 
		15  | 
		
  | 
	
6  | 
		55  | 
		44  | 
		-11  | 
		11  | 
		16  | 
		
  | 
	
7  | 
		50  | 
		50  | 
		0  | 
		0  | 
		2  | 
		
  | 
	
8  | 
		52  | 
		32  | 
		-20  | 
		20  | 
		18  | 
		
  | 
	
9  | 
		50  | 
		32  | 
		-18  | 
		18  | 
		17  | 
		
  | 
	
10  | 
		22  | 
		21  | 
		-1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		
  | 
	
11  | 
		33  | 
		34  | 
		1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		*  | 
	
12  | 
		78  | 
		56  | 
		-22  | 
		22  | 
		19  | 
		
  | 
	
13  | 
		79  | 
		78  | 
		-1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		
  | 
	
14  | 
		25  | 
		23  | 
		-2  | 
		2  | 
		10,5  | 
		
  | 
	
15  | 
		28  | 
		22  | 
		-6  | 
		6  | 
		13,5  | 
		
  | 
	
16  | 
		16  | 
		12  | 
		-4  | 
		4  | 
		12  | 
		
  | 
	
17  | 
		17  | 
		16  | 
		-1  | 
		1  | 
		6,5  | 
		
  | 
	
18  | 
		12  | 
		18  | 
		6  | 
		6  | 
		13,5  | 
		*  | 
	
19  | 
		25  | 
		25  | 
		0  | 
		0  | 
		2  | 
		
  | 
	
Сумма  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		190  | 
		26,5  | 
	
Обработка данных по критерию Т - Вилкоксона осуществляется следующим образом:
В четвертый столбец таблицы вносятся величины сдвигов с учетом знака. Их вычисляют путем вычитания из чисел третьего столбца соответствующих чисел второго столбца.
В пятом столбце в соответствие каждому значению сдвига ставят его абсолютную величину.
В шестом столбце ранжируют абсолютные величины сдвигов, представленных в пятом столбце.
По формуле: подсчитывают сумму рангов. В нашем примере она составляет:
12,5 + 6,5 + 6,5 + 15 + 16 + 2 + 18 + 17 + 6,5 + 6,5 + 19 + 6,5 + 10,5 + 13,5 + 12 + 6,5 + 13,5 +2 = 190
Проверяют правильность ранжирования на основе совпадения сумм рангов полученных двумя способами. В нашем случаи обе величины совпали, 190 = 190, следовательно, ранжирование проведено правильно.
Любым символом отмечают все имеющиеся в таблице нетипичные сдвиги. В нашем случае это три положительных сдвига.
Суммируют ранги нетипичных сдвигов. Это и будет искомая величина . В нашем случае эта сумма равна: = 6,5 + 13,5 + 6,5 = 26,5.
Ткрит для P<=0,05=53
Ткрит для P<=0,01=38
Cледовательно, можно утверждать, что зафиксированные в эксперименте изменения не случайны и значимы на 1% уровне. Таким образом, психолог может говорить о том, что применение коррекционных упражнений способствует повышению точности выполнения корректурной пробы, следовательно, оказывает положительное влияние на развитие внимания школьников.
