BIRDYX

Сравнение количественных и качественных признаков групп

Проверка гипотез

Подтверждение или опровержение представлений о связях между показателями

Связаться

Последние публикации на тему "Проверка гипотез"

Сравнение средних значений

Наиболее часто применяемым методом статистического анализа является сравнение средних значений выборок. При этом выясняется, имеющееся различие средних значений обусловлено статистическими колебаниями или нет. Если имеющееся различие средних значений нельзя объяснить случайными статистическими колебаниями, то говорят о статистически значимом различии.

Сравнение частот

Существуют признаки, которые невозможно измерить числом, например, пол, цвет, город, образование. Все это - качественные признаки. Эти признаки не связаны между собой никакими арифметическими соотношениями, упорядочить их также нельзя. Для анализа качественных переменных применяется частотный анализ.

Ниже представлены примеры отчётов

Отчеты сравнения групп

Популярные вопросы

Зависимая выборка – это измерения одной и той же группы объектов в разные моменты времени (например, до и после воздействия какого-либо фактора).

Независимая выборка – выборка, при которой набор объектов исследования в каждую из групп осуществлялся независимо от того, какие объекты исследования включены в другую группу.

Нулевая гипотеза – это гипотеза о том, что две совокупности X и Y, которые сравниваются по одному или нескольким признакам, не различаются между собой. Нулевая гипотеза считается верной, пока не будет доказано обратное.

Альтернативная гипотеза – гипотеза о значимости различий. Предположение, принимаемое в случае отклонения нулевой гипотезы.

Параметрические критерии основаны на оценке параметров распределения, к которым относятся среднее арифметическое, среднеквадратическое отклонение, дисперсия. Они применимы только в том случае, если распределение признака в совокупности подчиняется нормальному распределению.

t-тест – параметрический критерий, используемый для сравнения 2-ух связанных или независимых выборок по количественному признаку.

Непараметрические критерии не основаны на оценке параметров распределения и не требуют, чтобы данные подчинялись какому-то определенному типу распределения. Непараметрические критерии дают более грубые оценки, чем параметрические, но являются более универсальными.

Тест Манна-Уитни — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения 2-ух независимых выборок по количественному или порядковому признаку.

Тест Краскала-Уоллиса — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения трех или более независимых выборок по количественному или порядковому признаку.

Хи-квадрат — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения 2-ух и более независимых выборок по качественному (номинальному) признаку. Для небольших выборок лучше использовать точный критерий Фишера.

Точный тест Фишера — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения 2-ух независимых выборок по качественному (номинальному) признаку. Аналогом точного критерия Фишера является Критерий хи-квадрат, при этом точный критерий Фишера обладает более высокой мощностью, особенно при сравнении малых выборок.

Критерий Фридмана — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения трех или более связанных выборок по количественному или порядковому признаку.

Тест Вилкоксона — непараметрический статистический критерий, используемый для сравнения 2-ух связанных выборок по количественному или порядковому признаку.

Тест Макнамара — статистический критерий, используемый для сравнения 2-ух связанных выборок по качественному (номинальному) признаку.

Тест Кохрана — статистический критерий, используемый для сравнения 3-ех и более связанных выборок по качественному (номинальному) признаку.

Свяжитесь с нами

Остались вопросы? Наша команда ответит в течении нескольких часов, чтобы помочь Вам.