dans les statistiques mathématiques - une règle stricte, conformément à l'hypothèse selon laquelle un certain niveau de signification est acceptée ou rejetée.Pour le construire, vous devez trouver une fonction spécifique.Il devrait dépendre du résultat de l'expérience, qui est, à partir des valeurs déterminées empiriquement.Il est cette fonctionnalité sera un outil pour évaluer les différences entre les échantillons.
de signification statistique.Général
de signification statistique - est la valeur de la probabilité d'occurrence aléatoire qui est très faible.Insignifiant comme plus extrême et ses performances.La différence est appelée statistiquement significative dans le cas où il existe des données, la probabilité de ce qui est négligeable si faire valoir que ces différences existent pas.Mais cela ne signifie pas que cette différence doit être nécessairement importante et significative.Niveau
des statistiques test de signification
Ce terme doit être compris probabilité de rejet de l'hypothèse nulle dans le cas de sa vérité.Il est également appelé une erreur de type I, ou d'une solution faux positif.Dans la plupart des cas, le processus est basé sur la valeur p ("valeur de PI").Cette probabilité cumulée en observant le niveau du test statistique.Lui, à son tour, a l'échantillon lors de l'adoption de l'hypothèse nulle.L'hypothèse sera rejeté si la p-valeur est inférieure au niveau réclamé par l'analyste.De cet indice dépend directement de la valeur de la signification du test: l'inférieur, l'respectivement, et à plus forte raison pour rejeter l'hypothèse.Le niveau de signification généralement notée par la lettre S (alpha).Populaire parmi les chiffres des experts: 0,1%, 1%, 5% et 10%.Si, par exemple, dit que les chances d'un match sont de 1 sur 1000, puis définitivement, nous parlons du niveau de signification statistique d'une variable aléatoire de 0,1%.Différente de la valeur des niveaux utilisés ont leurs avantages et inconvénients.Si l'indice est inférieur à la plus la probabilité que l'hypothèse alternative est significatif.Bien que ce pourrait être un risque qu'une fausse hypothèse nulle est pas rejetée.Il peut être conclu que le choix du niveau B optimal dépend de l'équilibre "valeur de puissance" ou, respectivement, de la probabilité de décisions négatives faux positifs et faux compromis.Synonyme de «signification statistique» dans la littérature russe est le terme «Validation».
Détermination de l'hypothèse nulle
dans les statistiques mathématiques, cette hypothèse est vérifiée pour cohérence avec les données empiriques existantes dans la main.Dans la plupart des cas, l'hypothèse nulle est pris comme hypothèse que la corrélation entre les variables étudiées est manquant ou qu'il n'y a pas de différences pour étudier l'uniformité de distribution.Sous mathématicien de recherche norme essayer de réfuter l'hypothèse nulle, qui est, pour prouver qu'il ne concorde pas avec les résultats expérimentaux.Et de prendre place et hypothèse alternative est accepté à la place d'un zéro.Définitions clés
critère
U (Mann-Whitney) dans les statistiques mathématiques vous permet d'évaluer les différences entre les deux échantillons.Ils peuvent être administrés par le niveau d'une caractéristique qui est mesurée quantitativement.Ce procédé est idéal pour évaluer les différences de petits échantillons.Ce critère simple a été proposé par Frank Wilcoxon en 1945.Et déjà en 1947, la méthode a été révisée et complétée par des scientifiques HB Mann et DR Whitney, les noms dont il est appelé à ce jour.Test de Mann-Whitney en psychologie, les mathématiques, les statistiques, et de nombreuses autres sciences est l'un des éléments fondamentaux de la base mathématique des résultats de la recherche théorique.
description
Mann-Whitney essai - une méthode relativement simple sans paramètres.Sa capacité est importante.Il est beaucoup plus élevée que la puissance du critère Q-Rosenbaum.La méthode évalue comment petit le domaine des valeurs croisées entre les échantillons, à savoir, entre les rangées de valeurs classement des premier et deuxième sélections.La valeur du critère est inférieur plus la probabilité que les valeurs de paramètre de différence sont valides.Pour bien appliquer le critère U (Mann-Whitney), ne pas oublier certaines restrictions.Chaque échantillon doit être d'au moins 3 valeur caractéristique.Il est possible que, dans un cas, les valeurs des deux, mais la seconde fois, ils doivent nécessairement être d'au moins cinq.Dans l'échantillon de l'étude devrait être un nombre minimum d'indicateurs coïncidents.Tous les numéros d'être différent dans le cas idéal.
utiliser
Comment utiliser le test de Mann-Whitney?Le tableau, qui est fait par cette méthode contient certaines valeurs critiques.Vous devez d'abord créer un ensemble unique de deux échantillons mappé, qui a ensuite classé.Autrement dit, les éléments sont disposés selon le degré d'augmentation des symptômes, et de rang inférieur est affecté à une valeur inférieure.En conséquence, on obtient le nombre total de catégories: où les quantités N1 et N2
N = N1 + N2,
- le nombre d'unités contenues dans les premier et second échantillons, respectivement.En outre, une seule des valeurs Classé numéro est divisé en deux catégories.Unités, respectivement, les premier et second échantillons.Maintenant considéré comme l'un des valeurs de somme d'un rang dans les première et deuxième rangées.Déterminé plupart d'entre eux (Tx), ce qui correspond aux unités échantillon nx.Pour utiliser la méthode plus Wilcoxon, sa valeur est calculée selon la procédure suivante.Il devrait être sur la table pour le niveau d'importance choisi de trouver la valeur critique de ce test pour les engagements spécifiques N1 et N2.Le composant résultant peut être inférieure ou égale à la valeur de la table.Dans ce cas, il a déclaré une différence significative dans les niveaux d'échantillons de caractère étudié.Si la valeur obtenue est supérieure à la table, alors l'hypothèse nulle est acceptée.Lorsque calculé le test de Mann-Whitney, il convient de noter que si l'hypothèse nulle est vraie, le critère sera la espérance et la variance.A noter que pour des volumes importants de la méthode d'échantillonnage de données est considérée distribution pratiquement normale.La signification des différences est plus élevé, la plus petite valeur prend test de Mann-Whitney.
