Презентация на тему "Статистические критерии"

Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

Рецензии

Добавить свою рецензию

Аннотация к презентации

Презентация для школьников на тему "Статистические критерии" неотсортированные, на различные темы. pptCloud.ru — удобный каталог с возможностью скачать powerpoint презентацию бесплатно.

Содержание

  • Слайд 1

    Статистические критерии

  • Слайд 2

     

    Статистический критерий-это... …решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с заданной вероятностью (Г.В.Суходольский). Это правило требуется, чтобы математически обосновать наши выводы

  • Слайд 3

    Виды критериев

    Параметрические т.е. основанные на расчете параметров генеральной совокупности (X, σ2). Достоинства: более мощные и точные. Трудности: требуют измерений по шкале интервалов или равных отношений; только нормальное распределение!; желательный объем выборки N>50

  • Слайд 4

     

    Непараметрические т.е. не включающие в формулу расчета параметров распределения, основанные на оперировании частотами или рангами. Достоинства: + просты в расчете; + применимы на малых выборках (N<10); + не привязаны к характеру распределения. Недостатки: менее мощные (β), имеют табличные ограничения по макс. N

  • Слайд 5

    Выявление различий в уровне исследуемого признака

    U-критерий Манна-Уитни Назначение критерия: оценка достоверности различий между 2 выборками по уровню признака; Суть критерия: оценивает зону совпадений значений выборок после сплошного ранжирования. Ограничения критерия: a) N1>2, N2>5 (или каждая >3); б) N1, N2 не более 60

  • Слайд 6

     

    U-критерий Манна-Уитни Алгоритм подсчета (Е.В. Сидоренко): Перенести все данные на отдельные карточки двух цветов (Например, n1 -синие, n2 - красные ); Разложить все карточки по возрастанию значений; Приписать каждому значению ранг, начиная с меньшего (Правила ранжирования!) Проверить: для всего ряда рангов Для каждой выборки отдельно посчитать сумму рангов Наибольшую сумму рангов обозначить как Тх

  • Слайд 7

     

    U-критерий Манна-Уитни Алгоритм подсчета (продолжение): Считать U= , где nx — выборка с наибольшей суммой рангов. Сопоставить с табличными критическими значениями Uкр. Если U < Uкр. для p=0,01, тогда различие значимо Пример: Различий нет

  • Слайд 8

     

    Н-критерий Крускала-Уоллеса Назначение критерия: оценка достоверности различий между 3 и более выборками по уровню признака; Суть критерия: оценивает различия в суммах рангов, полученных каждой выборкой после сплошного ранжирования всех испытуемых. Ограничения критерия: a) N1>2, N2 и N3>4 (или каждая >3); б) упускает различия между отдельными парами выборок

  • Слайд 9

     

    Н-критерий Крускала-Уоллеса Алгоритм подсчета: Перенести данные каждой выборки на отдельные карточки определенного цвета; Разложить все карточки по возрастанию значений; Приписать каждому значению ранг, начиная с меньшего (проверить по Правилам ранжирования!) Посчитать сумму рангов каждой выборки, обозначить ее как Т1, Т2, Т3 H=

  • Слайд 10

     

    Н-критерий Крускала-Уоллеса Алгоритм подсчета (продолжение): Если хотя бы одна выборка имеет объем n>5, критические значения по таблицам критерия хи-квадрат (χ 2) для df=N-1; Нарисовать ось значимости, отметить p=0.05 и p=0.01 Если рассчитанное значение Н≥Н кр. для p=0.05, различие значимо и H0 отвергается

  • Слайд 11

     

    Q-критерий Розенбаума непараметерическая оценка различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного (для выборок c N>11); S - критерий тенденций Джонкира выявляет тенденции изменения признака при переходе от выборки к выборке при сопоставлении 3 и более выборок (объем выборок одинаков, не более 6 выборок, N<10)

  • Слайд 12

    Оценка достоверности сдвига

    T-критерий Вилкоксона Назначение критерия: оценка достоверности изменений показателя выборки в разных условиях, направления и силы сдвига; Суть критерия: основан на ранжировании абсолютных разностей пар значений зависимых выборок. Ограничения критерия: a) объем выборки 5

  • Слайд 13

     

    T-критерий Вилкоксона Алгоритм подсчета: Сортировать испытуемых по алфавиту; Вычислить разность между показателями «до» и «после»; Отдельной колонкой записать модули разностей Ранжировать модули разностей по возрастанию (соблюдать Правила ранжирования!) Отдельными колонками выписать ранги для + и — сдвигов (пометить те, которые считать нетипичными) Считать значение T по формуле, где Rr - ранговые значения нетипичных сдвигов По таблице критических значений определить границы значимости. Сделать статистический вывод

  • Слайд 14

     

    G- критерий знаков Установление общего направления сдвига (номинативные и ранговые переменные, незначительные сдвиги; 5<(N1+N2)<300); Критерий χ2r Фридмана Сопоставление показателей, измеренных в 3 или более условиях на одной и той же выборке (не определяет направление изменений; N>2; замеров>3) L-критерий тенденций Пейджа Направление изменений 1 выборки от 3 до 6 условий (N<12)

  • Слайд 15

    Параметрические критерии

    F-критерий Фишера Цель:сравнение дисперсий 2 независимых выборок Ограничения: измерения по параметрическим шкалам, нормальное распределение признака в генеральной совокупности. Гипотезы: H0:σ12=σ22=σ2 Hальт: σ12≠σ22 F=S2большая/S2меньшая Сравнить с Fкр. для df1=Nбольш-1 и df2=Nменьш -1 Если F ≤ Fкр.(df1,df2) для p<0,01, то нулевая гипотеза верна

  • Слайд 16

     

    t-критерий Стьюдента — 1908г., заводы Гиннеса, В.Госсет, оценка процента брака Цель: сравнение средних значений 2 выборок (есть модификации для зависимых, независимых, эмпирической и теоретической выборок). Ограничения: нормальное распределение в выборках; предварительное сравнение дисперсий с помощью F-критерия Фишера. Гипотезы: H0: M1=M2=XHальт: M12≠M22 Два случая: при равенстве генеральных дисперсий и при их неравенстве

  • Слайд 17

     

    t-критерий Стьюдента Дисперсии равны σ12=σ22 Сравнить с tкрит. для df=n1+n2-2 t-критерий Стьюдента Дисперсии неравны Найти df по формуле: Где и сравнить Если t

  • Слайд 18

     

    Основной принцип критерия: t= (наблюдаемое — ожидаемое)/ s.e. Одновыборочный t-критерий: сравнить среднее выборки со средним генеральной совокупности Независимый 2-выборочный t-критерий: сравнить средние 2 невзаимосвязанных выборок T-критерий для 2 зависимых выборок: сравнить изменение среднего в выборке «до» и «после»

  • Слайд 19

    Многофункциональные критерии

    φ - критерий (угловое преобразование) Фишера Назначение критерия: решать задачи сопоставления уровней исследуемого признака, сдвигов в значениях исследуемого признака и сравнения распределений; Суть критерия: определяет долю (%) наблюдений в данной выборке, которая характеризуется интересующим исследователя эффектом. Ограничения и возможности критерия: a) измерения могут быть сделаны по любой шкале; б) оценивает 2 выборки!; в) N каждой выборки>5.

  • Слайд 20

     

    φ - критерий Фишера Алгоритм подсчета 1. Определить значения признака, говорящие о наличии эффекта (в сложных случаях использовать критерий λ Колмогорова-Смирнова) 2. Составить и заполнить таблицу: 1 выборка — n1 есть эффект — n2 нет эффекта 2 выборка — n3 есть эффект — n4 нет эффекта

  • Слайд 21

    Многофункциональные статистические критерии

    φ - критерий Фишера Алгоритм подсчета 3. Определить по каждой выборке процентные доли испытуемых, у которых «есть эффект», записать%. 4. Проверить, не равняется ли одна из сопоставляемых процентных долей нулю. Если да, использовать χ²-критерий 5. Определить по таблицам величины углов φ1 и φ2 для каждой из сопоставляемых процентных долей. Обозначить больший % как угол φ1

  • Слайд 22

     

    φ - критерий Фишера Алгоритм подсчета 6. Посчитать значение φ — критерия по формуле: φ Где n1 и n2 — объем выборок 7. Сравнить полученное значение с критическими: φэмп 8. Если φэмп ≥ φкр, Н0 отвергается (различия статистически значимы).

  • Слайд 23

    Многофункциональные критерии

    Биномиальный m-критерий Цель: сопоставления частоты встречаемости какого-либо эффекта в выборке с теоретической или заданной частотой его встречаемости; для 530 (чем больше,тем лучше); неперекрещивающиеся разряды признака; требуется поправка на непрерывность

  • Слайд 24

    Проверка характера распределения

    1) Критерий Колмогорова-Смирнова: сравнение двух распределений, сравнение эмпирического и теоретического распределений. 2) Критерий Шапиро-Уилка: сравнение распределения выборки с нормальным.

Посмотреть все слайды
Презентация будет доступна через 45 секунд