русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Зависимые и независимые выборки


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 4142; Нарушение авторских прав


Статистические гипотезы

Статистические гипотезы бывают: ненаправленные и направленные, которые в свою очередь могут быть нулевыми и альтернативными.

Сначала следует рассмотреть ненаправленные статистические гипотезы. Нулевая гипотеза (обозначается как H0) – это гипотеза об отсутствии различий между какими-либо показателями. Соответственно, альтернативная гипотеза (обозначается как H1) – это гипотеза о наличии различий у этих показателей. Например, необходимо выяснить, одинаков ли умственный уровень у учеников школ № 1 и № 2. Перед началом проведения исследования необходимо сформулировать соответствующие гипотезы. В нашем случае нулевая и альтернативная гипотезы будут выглядеть следующим образом.

H0 : уровни умственного развития учеников школ № 1 и № 2 не отличаются друг от друга.

H1 : умственный уровень учеников школ № 1 и № 2 различен.

Направленные гипотезы тоже бывают нулевые и альтернативные. Они говорят не о простом наличии-отсутствии различий, но и об их направлении. В нашем последнем примере они будут выглядеть следующим образом.

H0 : уровень умственного развития учеников школы № 1 не превосходит показатель умственного развития учеников школы № 2.

H1 : умственный уровень учеников школы № 1 превосходит умственный уровень учеников школы № 2.

Отвергать Н0 и принимать Н1 следует исходя из следующего принципа: если эмпирическое значение критерия (коэффициента) превышает его критическое значение или равно ему, то отвергается Н0 и принимается Н1. О вычислении эмпирических значений и нахождении критических будет сказано позднее. В виде символов реализацию этого принципа можно записать следующим образом:

ЭМП ≥ КР Þ Н1!

И наоборот: ЭМП < КР Þ Н0!

Для данного принципа есть исключения. При работе с Т-критерием Вилкоксона, U-критерием Манна-Уитни и не рассматриваемым в данном пособии G-критерием знаков устанавливается обратное соотношение.



Зависимые выборки содержат результаты, полученные на одной и той же группе испытуемых, но в разные моменты времени. Например, до и после стимульного воздействия. Количество объектов в этих выборках всегда одинаковое.

Независимые выборки получаются при исследовании двух различных групп испытуемых. Например, это экспериментальная и контрольная группы. Допускается, чтобы количество объектов в них было различным.

Для иллюстрации можно предложить следующую схему.

Экспериментальная группа Контрольная группа
1. Начальный срез ЭГ 2. Начальный срез КГ
Стимульное воздействие
3. Конечный срез ЭГ 4. Конечный срез КГ

Группы 1 и 3 являются зависимыми выборками. Также зависимыми друг относительно друга являются выборки 2 и 4.

Перед началом исследования требуется сравнить выборки 1 и 2, чтобы удостовериться, что испытуемые имеют одинаковый исходный уровень (иначе эксперимент не будет «чистым»). Эта процедура называется оценка достоверности различий. Указанные группы 1 и 2 являются независимыми выборками.

На фазе заключительных срезов сравниваются показатели выборок 1 и 3, чтобы удостовериться, что был сдвиг каких-либо психологических параметров. Эта процедура называется оценка достоверности сдвига.

Необходимо также убедиться, что сдвиг был обусловлен именно стимульным воздействием, а не влиянием другого неконтролируемого фактора. Для этого следует снова оценить достоверность различий, но уже в выборках 3 и 4.

Оценки достоверности различий и достоверности сдвигов определяются посредством использования специальных статистических критериев, о которых речь пойдет ниже.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Статистическая значимость | Тема 5 Исследование взаимосвязи признаков


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.