Сравнение статистических совокупностей

1.

СРАВНЕНИЕ
СТАТИСТИЧЕСКИХ
СОВОКУПНОСТЕЙ

2.

Статистические гипотезы – это предположения
или допущения о неизвестных генеральных
параметрах, выражаемых в терминах вероятности,
которые могут быть проверены на основании
выборочных показателей с помощью
статистических критериев, основанных на
использовании статистических распределений.
Статистические гипотезы различают по виду
предположений, содержащихся в них, при этом
рассматривают нулевую и альтернативную
гипотезы.

3.

Основные понятия
Нулевая гипотеза (Н0), которая предполагает,
что полученная в опыте разница между
исследуемыми параметрами случайна;
Альтернативная гипотеза (На или Н1), которая
противоречит нулевой и предполагает, что
полученная
в
опыте
разница
между
исследуемыми параметрами не случайна;
- уровень значимости, равен вероятности
ошибки, допускаемой при оценке принятой
гипотезы (обычно равен 0,05; 0,01; 0,001).

4.

ОСНОВНОЙ ПРИНЦИП СРАВНЕНИЯ
Если фактически установленная величина kф
превзойдёт или окажется равной критическому
значению kкр, kф kкр, то нулевую гипотезу
отвергают.
Если kф kкр, принимают нулевую гипотезу
kф -вычисляется на основе экспериментальных
данных.
kкр или kтаб - табличное пороговое значение

5.

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ
СРАВНЕНИЯ
Параметрические методы – это количественные
методы статистической обработки данных, применение
которых требует обязательного знания закона
распределения изучаемых признаков в совокупности и
вычисления их основных параметров.
Непараметрические методы – это количественные
методы статистической обработки данных, применение
которых не требует знания закона распределения
изучаемых признаков в совокупности и вычисления их
основных параметров. Т.е. они используются если нет
информации о виде законов распределения
измеряемой величины

6.

КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ
Используются если данные подчиняются
нормальному закону распределения
Используются если данные подчиняются
закону распределения отличному от
нормального
1. Критерий Стьюдента
Используется для сравнения
статистических совокупностей у
которых есть различия в средних
выборочных значениях, т.е.
Хв