Математична статистика - Руденко В. М. - 5.3. ПЕРЕВІРКА ОДНОРІДНОСТІ ВИБІРОК
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад, чи відрізняються між собою експериментальна і контрольна група учнів за результатами тестування навчальних досягнень. Методи перевірки статистичних гіпотез про однорідність вибірок можуть бути реалізовані на основі Параметричних і Непараметричних критеріїв для незалежних (незв'язаних) і залежних (зв'язаних) вибірок. Отже, гіпотези про однорідність вибірок - це гіпотези про схожість або відмінність двох і більше вибірок.
Для варіанту незалежних вибірок постановка математико-статистичної задачі виглядає так: дві вибірки обсягом п1 і п2 взято випадковим методом з двох генеральних сукупностей, неперервні функції розподілу яких Р1(х) і Р2(х) є невідомими. Потрібно перевірити їхню однорідність (неоднорідність). Нульова й альтернативна гіпотези мають вигляд:
Но: Р1(х) = Р2(х); Яі: Р1(х) Ф Р2(х).
В математиці розроблено декілька методів (критеріїв) перевірки однорідності двох незалежних вибірок. Проте з точки зору прикладної статистики у дослідника нерідко виникає проблема оптимального вибору критерію перевірки однорідності. Тому розглянемо і проаналізуємо особливості та можливості використання декількох критеріїв.
Критерій Стьюдента t
Для перевірки однорідності незв'язаних вибірок нерідко використовується критерій Стьюдента і, статистика якого має вид:
Де X1 і X2, S12 і sУ, п1 і п2 - середні, дисперсії та обсяги першої і другої вибірок відповідно.
Критичне значення критерію іКр для заданого рівня значущості А й числа ступенів вільності (п1+п2-2) можна отримати з таблиць розподілу Стьюдента, а також за допомогою функції =СТЬЮДРАСПОБР(). Якщо | І | > | іКр|, то гіпотезу однорідності (гіпотезу Н0 про відсутність розходження) відхиляють.
Приклад 5.5. Перевірити статистичні гіпотези на рівні значущості 0,05 щодо однорідності двох незалежних вибірок за критерієм Стьюдента (емпіричні дані рис. 5.11 представлено умовними значеннями).
Послідовність рішення:
O Ситуації відповідає варіант неспрямованих гіпотез: Н0: /і} - /і2 = 0 (ці не відрізняється від /г2);
Ні: ц} - ц2 Ф 0 (и} відрізняється від /г2).
O Перевірка припущень: розподіл досліджуваних параметрів, а також дисперсії Невідомі; вибірки незв'язані; обсяги вибірок різні; виміри Інтервальні.
O Розрахунки емпіричного критерію показано на рис. 5.11 і 5.12. Емпіричне значення критерію ІЕмп можна оцінити також з елементарних розрахунків:
O Критичне значення іКр для рівня значущості 0,05 можна отримати за
Допомогою функції =СТЬЮДРАСПОБР(), яка повертає значення І0 05 ~ 2,03 двобічного ^-критерію, що відповідає варіанту неспрямованих гіпотез.
O Прийняття рішення. Оскільки іЕмп<і0о05, тобто 1,77 < 2,04, нульова гіпотеза Н0 приймається на рівні значущості 0,05.
O Формулювання висновків. На рівні значущості 0,05 відсутні підстави стверджувати про неоднорідність незалежних вибірок. Проте слід мати на увазі, що статистика критерію Студента перевіряє не збіг функцій розподілу вибірок, а збіг характеристик випадкових величин - математичних очікувань.
Перевірку гіпотез можна провести шляхом визначення ймовірності РЕмп за допомогою функції =СТЬЮДРАСП(Б27;Б26+С26-2;2) (див. комірку В29 рис. 5.11 і 5.12 рЕм" ~ 8,48%). Якщо рЕмп--0; нульова гіпотеза Н0 відхиляється. Як бачимо, ця умова не виконується: 8,48% > 5%, а це значить, що нульова гіпотеза H0 повинна бути прийнята.
Експрес-оцінювання ймовірності рЕм" можна провести і за допомогою функції MS Excel =ТТЕСТ(). Аргументами функції виступають: вибіркові масиви і деякі параметри. Для двобічної моделі нульова гіпотеза h0 приймається на рівні значущості А, якщо виконується умова а < ТТЕСТ < 1- а, інакше h0 відхиляється. У комірку В30 внесено вираз =TTECT(B3:B20;C3:C22;2;2) і отримано вже відоме значення, яке дорівнює приблизно 8,48% (див. рис. 5.11 і 5.12). Отже, на рівні значущості А = 0,05(5%) умова 5% < 8,48% < 95% виконується, тому нульова гіпотеза h0 приймається.
Перевірку статистичних гіпотез щодо однорідності двох незалежних вибірок можна здійснити за допомогою пакета "Аналіз даних" розділ "Двови-бірковий t-тест з однаковими дисперсіями" (рис. 5.13).
Рис. 5.13. Меню пакета "Аналіз даних"
Для реалізації цього засобу у відповідне діалогове вікно необхідно ввести параметри, як показано на рис. 5.14, виконати команду "ОК" і отримати результати т-тестування (рис. 5.15).
Рис. 5.14. Діалогове вікно "Двовибірковий?-тест з однаковими дисперсіями"
Рис. 5.15. Результати двовибіркового?-тесту
Двовибірковий?-тест (рис. 5.15) розраховує значення основних статистик (середні, дисперсії), емпіричних і теоретичних критеріїв, що дає можливість приймати статистичні рішення аналогічні попереднім. Проте цей метод передбачає виконання вимоги рівності дисперсій сукупностей.
Схожі статті
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Параметричні і непараметричні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Правила прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні рішення на основі р-значень
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Помилки прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Рівень статистичної значущості
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Типи і загальна схема перевірки статистичних гіпотез
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій згоди х2
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Шапіро-Вілка W
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормальний розподіл
Роботи Я. Бернуллі, а також приватні дослідження інших математиків XVII-XVIII ст. з Європи згодом оформилися в теорію ймовірності. У початковий період...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Поняття статистичного оцінювання параметрів
Поняття статистичного оцінювання параметрів Основною метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної сукупності на основі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 4. СТАТИСТИЧНЕ ОЦІНЮВАННЯ
Поняття статистичного оцінювання параметрів Основною метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної сукупності на основі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Початкові та центральні моменти
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерії асиметрії та ексцесу
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.2. ГІПОТЕЗИ ЩОДО НОРМАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ ОЗНАК
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Методи статистичного оцінювання параметрів
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Точкове оцінювання. Властивості статистичних оцінок
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розрахунки та інтерпретація МЦТ і ММ
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Згруповані розподіли
Розподіли згрупованих частот Використовуються у разі інтервальних або відносних типів вимірювань, якщо емпіричні дані приймають будь-які дійсні значення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нелінійна кореляція
Приклад 2.8. Оцінити зв'язок між віком (змінна X) і результатами допоміжного тесту "цифра-знак" шкали інтелекту дорослих Векслера (змінна Y)....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Коефіцієнти взаємної зв'язаності
Приклад 2.8. Оцінити зв'язок між віком (змінна X) і результатами допоміжного тесту "цифра-знак" шкали інтелекту дорослих Векслера (змінна Y)....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Поняття статистичної гіпотези
5.1. ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДІВ ПЕРЕВІРКИ СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ Поняття статистичної гіпотези Статистичною гіпотезою називається будь-яке припущення щодо виду...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.1. ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДІВ ПЕРЕВІРКИ СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ
5.1. ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДІВ ПЕРЕВІРКИ СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ Поняття статистичної гіпотези Статистичною гіпотезою називається будь-яке припущення щодо виду...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5. ПЕРВІРКА СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ
5.1. ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДІВ ПЕРЕВІРКИ СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ Поняття статистичної гіпотези Статистичною гіпотезою називається будь-яке припущення щодо виду...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Інтервальне оцінювання
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод найменших квадратів
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні завдання та методи математичної статистики
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.2. ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ
Розподіли випадкових величин Випадкова величина - це величина, яка в результаті випробувань може приймати певні значення (із сукупності своїх значень) з...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли випадкових величин
Розподіли випадкових величин Випадкова величина - це величина, яка в результаті випробувань може приймати певні значення (із сукупності своїх значень) з...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли "хі-квадрат", Стьюдента і Фішера
При побудові статистичних моделей нормальному законові безумовно належить центральне місце. Проте намагання використовувати його для моделювання...
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.3. ПЕРЕВІРКА ОДНОРІДНОСТІ ВИБІРОК