Презентация на тему "Статистические критерии"

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

• 
  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

• 
  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

• 
  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; 52; замеров>3) L-критерий тенденций Пейджа Направление изменений 1 выборки от 3 до 6 условий (N

• 
  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

• 
  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.