em estatística matemática - uma regra rígida, de acordo com a hipótese de que um certo nível de significância é aceito ou rejeitado.Para construí-lo, você precisa encontrar uma função específica.Deve dependerá do resultado da experiência, isto é, a partir dos valores determinados empiricamente.É esta característica será uma ferramenta para avaliar as diferenças entre as amostras.
significância estatística.Geral
significância estatística - é o valor da probabilidade de ocorrência ao acaso, que é muito pequena.Insignificante como mais extremo e seu desempenho.A diferença é chamado estatisticamente significativa no caso em que existem dados, a probabilidade de que é insignificante se argumentar que essas diferenças não existem.Mas isso não significa que esta diferença deve ser necessariamente grande e significativo.Nível
de teste de significância estatística
Este termo deve ser entendido probabilidade de rejeição da hipótese nula no caso de sua verdade.Isto também é chamado um erro de tipo I, ou solução de falsos positivos.Na maioria dos casos, o processo baseia-se no valor de p ("valor PI").Esta probabilidade cumulativa observando o nível de teste estatístico.Ele, por sua vez, tem a amostra durante a adoção da hipótese de nulidade.A hipótese será rejeitada se o valor de p for menor que o nível reivindicado pelo analista.Deste índice depende directamente o valor da significância do teste: a inferior, respectivamente a, e mais uma razão para rejeição da hipótese.O nível de significância normalmente representado pela letra S (alpha).Popular entre os peritos figuras: 0,1%, 1%, 5% e 10%.Se, por exemplo, diz que as chances de uma partida é de 1 em 1000, então definitivamente nós estamos falando sobre o nível de 0,1% de significância estatística de uma variável aleatória.Diferente no valor de níveis utilizados têm os seus prós e contras.Se o índice é menor, então quanto maior for a probabilidade de que a hipótese alternativa é significativa.Embora este poderia ser um risco de que uma hipótese nula falsa não é rejeitada.Pode concluir-se que a escolha do nível de B-óptima depende de equilíbrio "valor de potência" ou, respectivamente, da probabilidade de decisões negativos falsos positivos e falsos de compromisso.Sinônimo de "significância estatística" na literatura russa é o termo "validação".
Determinação da hipótese nula
em estatística matemática, essa suposição é verificada a consistência com os dados empíricos existentes na mão.Na maioria dos casos, a hipótese nula é tomado como uma hipótese de que a correlação entre as variáveis estudadas está em falta ou que não existem diferenças para estudar a uniformidade de distribuição.Sob matemático de investigação padrão tentando refutar a hipótese nula, ou seja, para provar que não é consistente com os achados experimentais.E para ter lugar e hipótese alternativa é aceite em vez de um zero.As principais definições
critério
U (Mann-Whitney) em estatística matemática permite avaliar as diferenças entre as duas amostras.Eles podem ser administrados por o nível de uma característica que é medida quantitativamente.Este método é ideal para avaliar as diferenças de pequenas amostras.Este critério simples foi proposta por Frank Wilcoxon em 1945.E já em 1947, o método foi revisto e complementado por cientistas HB Mann e DR Whitney, os nomes dos quais ele é chamado até hoje.Teste de Mann-Whitney em psicologia, matemática, estatística, e muitas outras ciências é um dos elementos fundamentais da base matemática dos resultados da pesquisa teórica.
Descrição teste
Mann-Whitney - um método relativamente simples sem parâmetros.Sua capacidade é significativa.É muito mais elevado do que o poder de critério Q-Rosenbaum.O método avalia quão pequena área de valores cruzadas entre as amostras, a saber, entre as linhas dos valores classificados de os primeiro e segundo selecções.O valor do critério é menor quanto maior for a probabilidade de que os valores de parâmetros de diferença são válidos.Para aplicar corretamente o critério U (Mann-Whitney), não se esqueça de algumas restrições.Cada amostra deve ser de pelo menos 3 valor característico.É possível que, em um caso os valores dos dois, mas a segunda vez que tem de ser necessariamente pelo menos cinco.Na amostra estudada deve ser um número mínimo de indicadores coincidentes.Todos os números de ser diferente no caso ideal.
usar
Como usar o teste de Mann-Whitney?A tabela, que é feito por este método contém determinados valores críticos.Primeiro você precisa criar um único conjunto de duas amostras mapeada, que então classificado.Isto é, os elementos estão dispostos de acordo com o grau de aumento de sintomas, e classificação mais baixa é atribuído a um valor menor.Como resultado, obtém-se o número total de tipos:
N = N1 + N2,
onde a quantidades N1 e N2 - o número de unidades contidos nas primeira e segunda amostras, respectivamente.Além disso, um único valores classificou-se divididas em duas categorias.As unidades, respectivamente, as primeira e segunda amostras.Agora considerado um por valores soma uma posição na primeira e segunda linhas.Determinado maioria deles (Tx), o que corresponde às unidades de amostra nx.Para utilizar o método de Wilcoxon mais, o seu valor é calculado de acordo com o seguinte procedimento.Deve ser sobre a mesa para o nível selecionado de importância para encontrar o valor crítico deste teste para compromissos específicos N1 e N2.O componente resultante pode ser inferior ou igual ao valor da tabela.Neste caso, indicou uma diferença significativa nos níveis de amostras característica estudada.Se o valor resultante é maior do que a mesa, então a hipótese nula é aceite.Quando calculada pelo teste de Mann-Whitney, deve notar-se que, se a hipótese nula é verdadeira, o critério será a variância e expectativa.Note-se que para grandes volumes de método de amostragem de dados é considerada distribuição quase normal.A significância das diferenças é mais elevado, o valor mais pequeno leva teste de Mann-Whitney.
