Statistica Работа с одной выборкой Парные сравнения
Анализ единственной выборки
Шкалы
Проверка «нормальности»
Подбор распределений
Трансформации переменных
Трансформации переменных
Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)
Сравнить группу с гипотетическим значением. Количественная шкала, нормальное распределение. Сравнение средних
Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2»
Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2».
Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала.
Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)
Сравнить две не связанные совокупности. Количественная шкала, нормальное распределение
Сравнить две не связанные совокупности. Количественная шкала, нормальное распределение. Как записать результаты?
t-тест Стьюдента для не связанных совокупностей
Сравнить две не связанные совокупности. Порядковая шкала или отклонение от нормального распределения
Тест Манна-Уитни
Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала. Таблицы «2*2»
Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.
Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.
Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.
Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)
1.66M
Category: mathematicsmathematics

Работа с одной выборкой. Парные сравнения

1. Statistica Работа с одной выборкой Парные сравнения

2. Анализ единственной выборки

1.
2.
3.
4.
5.
Определение шкалы измерения.
Проверка «нормальности» распределения для количественных
данных / определение типа распределения.
Попытки преобразования «ненормально» распределенных
переменных / анализ и поиск источников гетерогенности в
многомодальных распределениях.
Проверка предположения об отличии значения в выборки от какойлибо константы.
Подгонка, т.е. определение типа распределения.

3.

Актуальные области интересов:

4. Шкалы

Шкала
Свойства
Пример
Характеристики
центральных
тенденций
Наименований
Используется при классификации;
простые наименования –
обозначения
Вид организма; пол
Мода
Порядковая
Оперирует категориями, которые
можно выстроить в
определенном количественном
порядке (но не оценить
интервалы)
мало – много – очень
много; неокрашенный –
средняя окраска –
меланист;
Мода; медиана
Интервальная
Интервалы между категориями
имеют смысл – известна единица
измерения и нуль-пункт
Температура в градусах
Цельсия или Фаренгейта
Мода, медиана, среднее
(арифметическое)
Отношений
Известны и имеют смысл
интервалы между категориями
(единицы измерения), а нуль
пункт задан естественно
Рост в см, масса в
граммах; число
организмов или их
частей в штуках
Мода, медиана, среднее
(арифметическое)

5. Проверка «нормальности»

6. Подбор распределений

7. Трансформации переменных

Попробуем логарифмировать значения переменных
«Cu_кисл», «Cd_кисл», «Pb_кисл», «Zn_кисл» в файле
«Пример_тм_токсичность_проверка.xls», находясь в
«STATISTICA».
Формула натурального логарифма в «STATISTICA»:
=log(x)

8. Трансформации переменных

9.

Что можно сравнивать?
• Центральную тенденцию – среднее, медиану.
• Дисперсию, т.е. характер изменчивости.
• Тип распределения – тип изменчивости данных.

10. Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Задача
Количественная
шкала, нормальное
распределение
Порядковая шкала
или отклонение от
нормального
распределения
Номинальная шкала
Сравнить одну группу
с гипотетическим
значением
t-тест Стьюдента
для одной
выборки
Тест
Вилкоксона (?)
Тест хи-квадрат
t-тест Стьюдента для
не связанных
совокупностей
Тест Манна-Уитни
Тест Фишера (тест хиквадрат)
Сравнить две не
связанные
совокупности

11. Сравнить группу с гипотетическим значением. Количественная шкала, нормальное распределение. Сравнение средних

Как записать результаты?
Тестируемое значение: 3,00;
M=3,00; t=0,00; df=74; P=1,000.

12. Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2»

Курс – 30 человек.
Известно, что обычно
с первого захода
зачет сдают 70%
учащихся.
На курсе с первого
захода сдали 28
человек.
Вопрос: умнее ли
этот курс
«среднего»
курса?

13. Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2».

Курс – 30 человек.
Известно, что обычно
с первого захода
зачет сдают 70%
учащихся.
На курсе с первого
захода сдали 28
человек.
Вопрос: умнее ли
этот курс
«среднего»
курса?

14. Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала.

Работаем с листом «Распределения»
файла
«Пример_тм_токсичность_проверка.xls»

15. Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Задача
Количественная
шкала, нормальное
распределение
Сравнить одну группу
с гипотетическим
значением
t-тест Стьюдента для
одной выборки
Сравнить две не
связанные
совокупности
t-тест Стьюдента
для не связанных
совокупностей
Порядковая шкала
или отклонение от
нормального
распределения
Тест
Вилкоксона (?)
Тест МаннаУитни
Номинальная шкала
Тест хи-квадрат
Тест Фишера
(тест хи-квадрат)

16. Сравнить две не связанные совокупности. Количественная шкала, нормальное распределение

Работаем с листом «Данные»
файла
«Пример_тм_токсичность_пров
ерка.xls»
Логарифмированные данные о
концентрациях металлов в
фоновой и буферной зонах.
Типы представления
информации. Тест Левена.

17. Сравнить две не связанные совокупности. Количественная шкала, нормальное распределение. Как записать результаты?

Categ. Histogram: Cu_кисл_лог
Зона: 1 Cu_кисл_лог = 24*0,5*normal(x; 8,6815; 0,265)
Зона: 3 Cu_кисл_лог = 25*0,5*normal(x; 4,682; 0,3256)
Exclude condition: Зона=2
18
16
14
12
No of obs
10
8
6
4
2
0
3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0
3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5
3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0
3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5
Зона: 1
Зона: 3
Cu_кисл_лог
• М1=8,68;
М2=4,68;
df=47;
t=47,04;
P<0,0001.

18. t-тест Стьюдента для не связанных совокупностей

Два типа организации файла.
Число измерений в группах может быть
разным.
Условия использования:
• Всего ДВЕ выборки;
• Нормальное распределение в каждой;
• Равенство дисперсий в двух выборках;
• n>10;

19. Сравнить две не связанные совокупности. Порядковая шкала или отклонение от нормального распределения

Число измерений в
группах может быть
разным.
Условия
использования:
• Всего ДВЕ
сравниваемых
выборки;
• N<100;

20. Тест Манна-Уитни

Boxplot by Group
Тест МаннаУитни
Variable: длина1
Exclude condition: Зона=2
26
24
22
20
18
длина1
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1
3
Median
25%-75%
Min-Max
Зона
Me1=1,5; Me3=15,0; U(n1=24; n3=25)=0,00; P<0,0001.

21. Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала. Таблицы «2*2»

22. Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.

Нужна особая организация
файла:
• столбец со значениями ВСЕХ
признаков;
• группирующий столбец;
• Пример на листе
«распределения» файла
«Пример_1_компетентность_
дополнение»

23. Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.

Categorized Histogram: Знание x Программа
35
30
25
20
15
10
5
0
No of obs
Stat
SPSS
Stat
Знание: 1
Знание: 2
35
30
25
20
15
10
5
0
Stat
SPSS
SPSS
Знание: 3
Программа

24. Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.

• «Ручной» расчет в EXCEL:
файл «Хи-квадрат2эмпирических.xls»

25. Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Задача
Количественная
шкала, нормальное
распределение
Порядковая шкала
или отклонение от
нормального
распределения
Номинальная шкала
t-тест Стьюдента для
одной выборки
Тест Вилкоксона
Тест хи-квадрат
Сравнить две не
связанные совокупности
t-тест Стьюдента для не
связанных
совокупностей
Тест Манна-Уитни
Тест Фишера (тест хиквадрат)
Сравнить две
связанные
совокупности
t-тест Стьюдента
для связанных
совокупностей
Тест Вилкоксона
Тест МакНеймера
Сравнить одну группу с
гипотетическим
значением

26.

Удельная активность стронция
-90 в костной ткани
Удельная активность 90Sr в костной ткани
Apodemus uralensis
90
Сравнение трех выборок
(критерий Краскела-Уолиса) H (2,
N=55)=8.5, p=0.01
80
70
Попарное сравнение выборок
(критерий Манна-Уитни):
60
50
Линия 1 – линия 2: p=0.04
Линия 1 – линия 3: p=0.01
Линия 2 – линия 3: p=0.74
40
30
20
10
0
1
2
3
Линия
N=26
N=13
N=16
Median
25%-75%
Non-Outlier Range
Outliers
Extremes
Удельная активность 90Sr в костной
ткани малой лесной мыши составляет
29±2 Бк/г (указано среднее значение и
стандартная ошибка средней, N=55)
Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]

27.

Удельная активность стронция
-90 в костной ткани, Бк/г
Удельная активность 90Sr в костной ткани
Microtus oeconomus
240
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Сравнение четырех выборок
(линии 1- 4) (критерий КраскелаУолиса) H ( 3, N=64)=4.5, p=0.21.
Попарное сравнение выборок (тест
Манна-Уитни) также не выявило
статистически значимых (р<0.05)
различий между ними.
Различия между выборками с
линий 1-4 и 5 не значимы (тест
Манна-Уитни) р=0.13, что может
быть связано с малым размером
выборки с линии 5.
1
2
3
4
5
16
4
Линия
N =
23
9
16
Median
25%-75%
Non-Outlier Range
Outliers
Extremes
Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]
English     Русский Rules