w statystyki matematycznej - ścisła zasada, zgodnie z hipotezą, że pewien poziom istotności przyjęte lub odrzucone.Aby go zbudować, trzeba znaleźć konkretną funkcję.Powinien zależeć od wyniku eksperymentu, czyli od ustalonych empirycznie.To jest ta funkcja będzie narzędziem do oceny różnic pomiędzy próbkami.
istotności statystycznej.Generalnie
istotności statystycznej - to wartość prawdopodobieństwa przypadkowego wystąpienia, który jest bardzo mały.Nieistotne jako bardziej ekstremalne i jego wydajność.Różnica jest istotna statystycznie nazywany w przypadku, gdy istnieją dane, których prawdopodobieństwo jest znikome, jeśli twierdzą, że te różnice nie istnieją.To jednak nie oznacza, że różnica ta musi być koniecznie duża i znaczne.Poziom
testu istotności statystycznej Termin ten
należy rozumieć prawdopodobieństwo odrzucenia hipotezy zerowej w przypadku jej prawdy.Nazywa się to również błąd I rodzaju, lub fałszywe pozytywne rozwiązanie.W większości przypadków, sposób opiera się na wartości p ("wartość PI").To łączne prawdopodobieństwo obserwując stopień testu statystycznego.On z kolei ma próbkę podczas przyjęcia hipotezy zerowej.Hipoteza zostanie odrzucona, jeśli wartość p jest mniejsza od poziomu deklarowanego przez analityka.Od tego wskaźnika zależy bezpośrednio od wartości istotności testu: im mniejszy, tym odpowiednio, a tym bardziej powód do odrzucenia hipotezy.Poziom istotności zazwyczaj oznaczone literą S (alfa).Popularne wśród ekspertów liczbach: 0,1%, 1%, 5% i 10%.Jeśli, na przykład, mówi, że szanse na meczu to 1 na 1000, to na pewno mówimy o poziomie 0,1% istotności statystycznej zmiennej losowej.Różne w wartości wykorzystywanych poziomach mają swoje plusy i minusy.Jeśli indeks jest mniejszy niż tym większe prawdopodobieństwo, że hipoteza alternatywna jest istotna.Chociaż może to być ryzyko, że fałszywa hipoteza zerowa nie jest odrzucony.Można stwierdzić, że wybór optymalnego poziomu B zależy od równowagi "wartości mocy" lub, odpowiednio, z prawdopodobieństwem kompromisowych fałszywie dodatnich i fałszywie negatywnych decyzji.Synonimem "istotności statystycznej" w literaturze rosyjskiej jest termin "Validation".
Określenie hipotezy zerowej
w statystyce matematycznej, to założenie jest sprawdzana pod kątem zgodności z istniejących danych empirycznych w ręku.W większości przypadków, hipoteza zerowa jest brane jako hipotezę, że korelacja pomiędzy badanymi zmiennymi brakuje albo że nie ma różnic studiować równomierność dystrybucji.W ramach standardowej matematyka badawczego próbuje obalić hipotezę zerową, to znaczy, aby udowodnić, że nie jest to zgodne z ustaleniami eksperymentalnych.I mieć miejsce, a hipoteza alternatywna jest akceptowane zamiast zera.
kluczowe definicje kryterium
U (Manna-Whitneya) w statystyce matematycznej pozwala na ocenę różnic między dwoma próbkami.Mogą być one podawane od poziomu cechę, która jest mierzona ilościowo.Metoda ta jest idealna dla oceny różnic małych próbek.To proste kryterium zostało zaproponowane przez Franka Wilcoxon'a w 1945 roku.I już w 1947 roku metoda została zmieniona i uzupełniona przez naukowców HB Mann i DR Whitney, nazwy, którego nazywa się do dziś.Test Manna-Whitneya w psychologii, matematyki, statystyki i wiele innych nauk jest jednym z podstawowych elementów matematycznej podstawie wyników badań teoretycznych.
Opis testu
Manna-Whitneya - stosunkowo prosta metoda bez parametrów.Jego pojemność jest znacząca.Jest to znacznie wyższa od mocy kryterium Q-Rosenbaum.Metoda ocenia jak mały obszar poprzecznych między wartościami próbek, a mianowicie, między rzędami uszeregowanych wartości pierwszej i drugiej selekcji.Wartość kryterium jest mniejsza tym większe prawdopodobieństwo, że wartości parametrów różnicy są ważne.Aby prawidłowo zastosować kryterium U (Manna-Whitneya), nie zapomnij o kilku ograniczeniach.Każda próbka powinna wynosić co najmniej 3 wartość charakterystyczna.Możliwe jest, że w jednym przypadku wartości dwóch, ale drugi raz z konieczności musi być co najmniej pięć.W badanej próbce powinna być minimalna liczba wskaźników współistniejących.Wszystkie liczby są różne w przypadku idealnym.
używać
Jak korzystać test Manna-Whitneya?Stół, który jest wykonany za pomocą tej metody zawiera pewne wartości krytycznych.Najpierw musisz utworzyć jeden zestaw dwóch próbek odwzorowany, które następnie w rankingu.Oznacza to, że elementy są usytuowane w zależności od stopnia wzrostu objawów i niższy stopień jest przypisany do mniejszej wartości.W rezultacie otrzymano całkowitą liczbę rodzajów:
N = N1 + N2
gdzie ilości N1 i N2 - liczba jednostek, zawartych w pierwszym i drugim próbkach.Ponadto, liczba pojedynczych wartości w rankingu dzieli się na dwie kategorie.Jednostki, odpowiednio, pierwszej i drugiej próbce.Teraz za jeden przez wartości sum jeden stopień w pierwszym i drugim rzędzie.Określona większość z nich (Tx), co odpowiada jednostek próbki nx.Aby użyć metod bardziej Wilcoxona, jego wartość jest obliczana zgodnie z następującą procedurą.Powinno być na stole dla wybranego poziomu ważne, aby znaleźć krytyczną wartość tego testu dla Szczególne zobowiązania N1 i N2.Otrzymany składnik może być mniejsza niż lub równa wartości z tabeli.W tym przypadku stwierdzono, że istotną różnicę w poziomach cechę studiował próbek.Jeżeli wartość jest większa niż w tabeli, po czym Hipoteza zerowa jest akceptowana.W przeliczeniu test Mann-Whitney, należy zauważyć, że w przypadku hipoteza zerowa jest prawda, że kryterium to jest oczekiwanie i wariancji.Należy pamiętać, że dla dużych ilości metodą pobierania próbek danych jest uważany niemal rozkład normalny.Istotność różnic jest większa, im mniejsza wartość stoi test Manna-Whitneya.
