- •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
Частотный анализ
Для вычисления частоты проявления признака и таблиц сопряженности необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Частотный анализ" или нажать кнопку %.
Перед началом работы выбирается форма выдачи результатов ( в процентах или в долях от единицы) и нажимается кнопка «Вычислить».
Результаты будут представлены в следующем виде:
|
- название переменной - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - сумма наблюдений, принимаемая за 100 процентов
- название переменной - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - числовое значение, количество наблюдений, процент - сумма наблюдений, принимаемая за 100 процентов |
Внимание: Если переменная содержит более 15 градаций или считать нужно диапазонами, то рекомендуется сделать новую переменную и перекодировать ее (см. раздел «Работа с переменными и случаями»). В противном случае данная переменная будет пропущена при вычислениях.
Для сравнения долей следует воспользоваться «Таблицами сопряженности». Программа автоматически просмотрит независимую переменную и отобразит их в окне "Найденные значения".
Внимание: Если независимая переменная содержит более 15 градаций или считать нужно диапазонами, то рекомендуется сделать новую переменную и перекодировать ее (см. раздел «Работа с переменными и случаями»). В противном случае таблицы сопряженности не будут вычислены.
После нажатия кнопки «Вычислить» результаты будут представлены в следующем виде:
VOZRAST |
|
POL =1,00 |
POL =2,00 |
|||
10 |
9 |
8,74 |
8 |
10,13 |
1 |
4,17 |
11 |
43 |
41,75 |
33 |
41,77 |
10 |
41,67 |
12 |
13 |
12,62 |
13 |
16,46 |
0 |
0 |
13 |
22 |
21,36 |
12 |
15,19 |
10 |
41,67 |
14 |
10 |
9,71 |
8 |
10,13 |
2 |
8,33 |
15 |
1 |
0,97 |
0 |
0 |
1 |
4,17 |
16 |
5 |
4,85 |
5 |
6,33 |
0 |
0 |
|
103 |
100 |
79 |
100 |
24 |
100 |
Градации переменной возраст
|
Количество наблюдений
|
Проценты
|
Градации переменной возраст для POL=1 |
Количество наблюдений для POL=1
|
Градации переменной возраст для POL=2 |
Количество наблюдений для POL=1
|
Сравнение долей |
1_2 |
|
|
|||
10 |
0,49 (p=0,6232) |
|
||||
11 |
-0,23 (p=1,0000) |
|
||||
12 |
1,78 (p=0,0789) |
|
||||
13 |
2,49 (p=0,0145) |
|
||||
14 |
-0,13 (p=1,0000) |
|
||||
15 |
0,63 (p=0,5271) |
|
||||
16 |
0,72 (p=0,4724) |
|
||||
Хи-квадрат |
X2=15,61 |
p=0,0160 |
|
|||
Сравнения пропорций юношей и девушек по возрастам с помощью Т-критерия и обобщающий критерий хи-квадрат. |
|
Таблицы 2х2
Для работы с четырехпольными таблицами необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Таблицы 2х2" или нажать кнопку .
Кнопка «Запомнить» позволяет зафиксировать вычисляемые показатели при следующем вызове данного метода в другой сессии EasyStatistics.
После нажатия кнопки «Вычислить» результаты будут представлены в следующем виде:
Внимание: Для удобства введенные цифры и вычисляемые параметры не сбрасываются при следующем вызове метода текущей сессии программы
Внимание: В большинстве статистических программ вычисление теста Фишера невозможно при N>100. Это связано с вычислением факториалов. Реализация в данной программе дает такую возможность.