Статистические гипотезы
Гипотезой является предположение, имеющее вероятностный х-тер, обладающее неопределённостью в отношении своей истинности. Гипотезы формулируются для того, чтобы представить в чётком лаконичном виде представления автора о том или ином факте или/и его причинах. Принято выделять статистич гипотезы 2 видов: 1. Нулевую – H и внизу 0 и формулируется как гипотеза об отсутствии различий, о сходстве 2 распределений, о равенстве средних арифметических в двух выборках. Нулевой она называется потому, что среднее в одной выборке – среднее в другой =0. 2. Альтернативную – противоположна по смыслу нулевой. Она утверждает наличие отличий в выборках, в параметрах распределений и т.д.H1 Две эти гипотезы образуют группу несовместимых событий – берётся одна, значит, отклоняется другая. В свою очередь эти две гипотезы делятся ещё на: · Направленные – говорит о наличии или отсутствии различий в определённом направлении (направленная нулевая гипотеза: результаты э гр не превышают группы контрольной; направленная альтернативная: результаты эксп выше/ниже результатов группы контрольной) · Ненаправленные – фиксирует только наличие или отсутствие различий (нулевая ненаправленная: результат экспериментальной группы не отличаются значимо от результатов группы контрольной; альтернативная ненаправленная: результаты эксп группы значимо отличаются от результатов контр группы). Проверка гипотез проводиться с помощью статистических критериев. Ст критерии – это правила, к. позволяют принимать истинную или отклонять ложную гипотезу с высокой степенью вероятности. Есть много видов статистических критериев. У каждого из них есть свои ограничения. Рассчитывается числовое значение критерия для имеющейся в нашем распоряжении выборки – полученное число называется эмпирическим значением критерия. Это эмпирическое значение критерия сравнивается с табличным критическим значением. Различие м/уэмпирическим и критич значением позволяют нам принять одну из статистических гипотез, вторую отвергнуть. Все статистические критерии делятся на: 1. Параметрические – критерии, в формулу расчёта к. входят параметры распределения. Чаще всего это среднее значение и стандартное отклонение. 2. Непараметрические – параметры распределения в формулу расчёта не вкл. Оперируют только частотами и рангами. Параметрич критерии можно применять только для 1 - метрических шкал, 2 - тогда, когда распределение соответствует нормальному типу, 3 - при достаточно большом объеме выборки. Для всего остального – непараметрический аналог. Шкалы Шкалы: Разработаны Стивенсоном 4 вида. 1. Номинативная, или наименований, номинальная 2. Ранговая, или порядковая шкала 3. Интервальная 4. Шкала отношений, или абсолютная 1 и 2 – неметрические шкалы 3 и 4 – метрические. 1 – способ распределения объектов или явлений по классификационным ячейкам. Единицей измерения – одно наблюдение 2 – единица измерения – 1 ранг. Это как бегуны – заняли места, но мы не знаем насколько лучше каждый другого. Шкала классифицирует по принципу больше/меньше. Правильнее было бы придавать объектам с наименее выраженными св-вами наименьшее значение ранга. 3 – основывается на предположении о равенстве разности степени выраженности какого-либо псих св-ва двух объектов. Лучше использовать её, поскольку можно привести её к другим шкалам 4 – есть полное отсутствие признака, т.е. абсолютный ноль (отсутствие пульса) Под измерениями признаков понимается приписывание объектам или событиям числовых форм в соответствии с определёнными правилами. ©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|