medicineSimilar presentations:
Параметрсіз критерийлер
1.
Параметрсізкритерийлер
Орындаған 1топ
2.
Параметрлік емес критерийлер бас жиынтықтыңтаралу түріне тәуелсіз, берілген жиынтықтың
варианталары мен олардың жиіліктеріне ғана
тәуелді функциялар болып табылады.
Параметрлік емес критерийлер параметрлік
критерийлер үшін қажетті болып табылатын
таралудың кейбір параметрлерін есептеуді
талап етпейді. Сондықтан параметрлік емес
критерийлерді және параметрлік емес
статистика әдістерін параметрден бос немесе
еркін таралған деп атайды.
3.
Нөлдік гипотеза, альтернативті гипотеза. Параметрлік критерийлер жиынтықтың параметрлерінегізінде құрылған, оларға Стьюденттің t-критерийі (t-тарату), Фишердің F-критерийі, т.б.
жатады. Орталардың арасындағы айырымды бағалау, орталардың арасындағы айырымның
қатесі: көлемдері бірдей жиынтықтар үшін, көлемдері бірдей емес жиынтықтар үшін. Жұптасқан
варианттары бар бірі бірімен байланысқан жиынтықтар арасындағы айырымды бағалау.
Параметрлік емес критерийлер жиынтықтың варианттары мен олардың жиіліктерінен тәуелді.
Ван-дер-Варденнің Х-критерийі, Уилкоксонның U-критерийі, белгілер критерийі z. Биологиялық
заттарды бағалау, Спирмен-Кербер тәсілі, әсердің (эффект) орта дозасы.Күрделі есептеулерде,
бірнеше жиынтықты бір уақытта салыстыру қиынға түседі. Осыны ескеріп Р. Фишер
салыстырылып отырған орташаларды комплексті (кешенді) бағалау әдісін – дисперсиялық
анализді ұсынды. Девиаталар, таңдаулы дисперсиялар, нолдік гипотеза. Дисперсиялық
комплекстерді құрау шарттары және олардың түрлері. Бірфакторлы комплекстерді талдау.
Көлемі бірдей комплекстер. Көлемдері әртүрлі клмплекстер. Корреляциялық кестелерді
қолдану. Рангтік анализ. Екі факторлы комплекстерді талдау. Ортогоналды комплекстер.
Ортогоналды емес комплекстер.
4.
5.
кестелік мәннен көп немесе тең болса кестелік мәнге теңболса кестелік мәннен көп болса кестелік мәннен өзгеше
болса кестелік мәннен аз немесе тең болса=Зерттеу
қорытындылары ғылыми нанымды болу үшін мүмкін болатын
қателіктің ықтималдығы мынаған тең болса жеткілікті 0,05
0,01 0,5 0,1 0,2=Ықтималдық 0,05 болған кезде қателік
мынадан аспауға тиіс5% 1% 20% 10% 15%=Мүмкін болатын
қателіктің ықтималдығы 0,05 болған кезде есептеудің дәлдігі
қандай болады95% 100% 50% 30% 75%
6.
7.
Статистикалық байқауларда негізінде іріктемеэлементтерін өлшеу қолданылуда, яғни оларға анықталған
салмақтарды беру.Өлшеу келесі жағдайларда іске
асырылады:1. Іріктеме сипаттамасын жиынтыққа тарату;2.
жоқ деректерді толтыру мүмкіндігі;3. қосымша
ақпараттарды пайдалану есебінен талдаудың дәлдігін
жоғарлатады;4. байқалатын деректердің басқа да
зерттеулердің деректерімен қарама-қайшылықтарының
болмауын қамтамасыз етеді.
8.
Іріктемеге қосылған бірліктерді өлшеу немесе салмақберу деректерді жинауға дейін жасалынуы да мүмкін.
Қайта өлшеу әрқашан деректерді жинағаннан кейін
жасалынады.Іріктеме сипаттамасының жиынтыққа
әсері – бұл бірінші кезеңнің қосылу ықтималдылығы
басты рөлді алатын үдеріс. Қандай да бір элементтің
бірінші кезеңнің қослу ықтималдылығы – бұл осы
элементтің іріктемеге қосылады деген ықтималдылық.
9.
Өлшеу термині қосылу өлшеміне қатыстықолданылады. Іріктеме алдында жиынтық
стратификатталатын және іріктеме страталардан
кездейсоқ таңдау принципі бойынша жасалынатын
болса, h стратасындағы элеменнтердің қосылу өлшемі
келесіге теңfк=Nh/ nh ,Nh – h стратасындағы
жиынтықтың саны,nh – h стратасындағы іріктеменің
саны.