Заглавная страница
Избранные статьи
Случайная статья
Познавательные статьи
Новые добавления
Обратная связь
FAQ
Написать работу

ТОП 10 на сайте

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Техника нижней прямой подачи мяча.

Франко-прусская война (причины и последствия)

Организация работы процедурного кабинета

Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний

Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Обработка изделий медицинского назначения многократного применения

Образцы текста публицистического стиля

Четыре типа изменения баланса

Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву

Мы поможем в написании ваших работ!

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Влияние общества на человека

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Практические работы по географии для 6 класса

Организация работы процедурного кабинета

Изменения в неживой природе осенью

Уборка процедурного кабинета

Сольфеджио. Все правила по сольфеджио

Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления

Главная Избранные Случайная статья Познавательные Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу

Параметрические и непараметрические методы

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 25Следующая ⇒

Критерии делятся на параметрические и непараметрические.

Параметрические критерии – критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, то есть средние и дисперсии.

Непараметрические критерии – критерии, не включающие в формулу расчета параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами.

И те и другие критерии имеют свои преимущества и недостатки. Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев приведены в таблице 7.2 [9].

Таблица 7.2

Параметрические критерии	Непараметрические критерии
1. Позволяют прямо оценить различия в средних, полученных в двух выборках (t - критерий Стьюдента)	1. Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б – более низкие значения признака (например, критерии Розенбаума, угловое преобразование Фишера и др.)
2. Позволяют прямо оценить различия в дисперсиях (например, критерий Фишера)	2. Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (например, критерий Фишера)
3. Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию (дисперсионный однофакторный анализ), но лишь при условии нормального распределения признака	3. Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерий тенденций Пейджа и критерий Джонкира)
4. Позволяют оценить взаимодействие двух и более факторов в их влиянии на изменения признака (двухфакторный дисперсионный анализ)	4. Эта возможность отсутствует
5. Экспериментальные данные должны отвечать двум, а иногда трем условиям: а) значения признака измерены по интервальной шкале; б) распределение признака является нормальным; в) в дисперсионном анализе должно соблюдаться требование равенства дисперсий в ячейках комплекса	5. Экспериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий: а) значения признака могут быть представлены в любой шкале, начиная от шкалы наименований; б) распределение признака может быть любым и совпадение его с каким-либо теоретическим законом распределения необязательно и не нуждается в проверке; в) требование равенства дисперсий отсутствует

Таблица 7.2. Продолжение

Параметрические критерии	Непараметрические критерии
6. Математические расчеты довольно сложны	6. Математические расчеты по большей части просты и занимают мало времени (за исключением критериев c² и l)
7. Если условия, перечисленные в п.5, выполняются, параметрические критерии оказываются несколько более мощными, чем непараметрические	7. Если условия, перечисленные в п.5, не выполняются, непараметрические критерии оказываются более мощными, чем параметрические, так как они менее чувствительны к «засорениям»

УРОВНИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ

Уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна.

Ошибка, состоящая в том, что мы отклонили нулевую гипотезу, в то время как она верна, как уже указывалось, называется ошибкой I рода (a). Если вероятность ошибки – это a,, то вероятность правильного решения – 1- a. Чем меньше a, тем больше вероятность правильного решения.

Исторически сложилось так, что в психологии принято считать низшим уровнем статистической значимости 5%-ый уровень (a £ 0,05), достаточным – 1%-ый уровень (a £ 0,01), высшим – 0,1%-ый уровень (a £ 0,001).

Замечание

В таблицах критических значений обычно приводятся значения критериев, соответствующих уровням статистической значимости: a £0,05 и a £0,01, иногда a £0,001. Для некоторых критериев в таблицах указан точный уровень значимости их разных эмпирических значений. До тех пор, однако, пока уровень статистической значимости не достигнет a =0,05, мы еще не имеем права отклонить нулевую гипотезу. В настоящем пособиибудем придерживаться следующего правила отклонения гипотезы об отсутствии различий (Н₀) и принятия гипотезы о статистической достоверности различий (H₁).

⇐ Предыдущая 3 4 5 6 789 10 11 12 Следующая ⇒

Познавательные статьи:

Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности

Последнее изменение этой страницы: 2016-12-30; просмотров: 726; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.21 (0.008 с.)