Поняття рівня статистичної значущості

Рівень значімості- ймовірність помилкового відхилення нульової гіпотези. (Це ймовірність помилки першого роду при прийнятті рішення).

Для позначення цієї ймовірності вживають або латинську букву Р. або грецьку букву # 945 ;. У прикладних науках, які використовують статистику, вважається, що нижчим рівнем статистичної значимості є рівень Р = 0,05, достатнім - рівень Р = 0,01 і вищим - рівень Р = 0,001.

Р = 0,05 означає, що допускається 5 помилок у вибірці з 100 елементів (1 помилка з 20 елементів). Вважається, що більше помилитися ми не можемо, не маємо права.

Для кожного статистичного методу існують відповідні таблиці (їх можна знайти в додатках до будь-якого підручника по статистиці), за якими визначаються так звані критичні значення Чкр1 (для Р ≤ 0,05) і Чкр2 (для Р ≤ 0,01). Ці числа можна розташувати на осі значимості (звичайної числової прямої). Ці 2 числа розбивають вісь значущості на 3 ділянки, зони: зона незначущості (ліва зона), зона невизначеності (середня зона), зона значущості (права зона).

На підставі отриманих експериментальних даних психолог підраховує за обраним методом емпіричне значення (емпіричну статистику): Чемп. Отримане число Чемп має обов'язково потрапити в одну з трьох зон на осі значимості. Залежно від того, що це за зона, роблять відповідний висновок.

1) Нехай Чемп потрапило в зону незначущості. В цьому випадку приймається гіпотеза Н0 про відсутність відмінностей.

2) Нехай Чемп потрапило в зону значущості. В цьому випадку приймається гіпотеза Н1 про наявність відмінностей, а гіпотеза Н0 відхиляється.

3) Нехай Чемп потрапило в зону невизначеності. В цьому випадку виникає дилема: яку з гіпотез відхилити. Зазвичай її дозволяють наступним чином: приймають на 5% -му рівні гіпотезу Н1. а гіпотезу Н0 відхиляють.

Напрямок осі значимості залежить від того, яке з критичних значень більше. Якщо Чкр1> Чкр2. то вісь спрямована вліво. В іншому випадку вона має праве напрям.

Приклад 4.2. Критичні значення критерію хі-квадрат (c 2) рівні: c 2 кр = 11,070 (для Р ≤ 0,05) і c 2 кр = 15,086 (для Р ≤ 0,01). Емпіричне значення c 2 ЕМП = 4,2. Побудувати вісь значущості і зробити висновок.

Рішення: Ось значущості має напрямок вправо. Емпіричне значення c 2 ЕМП = 4,2 потрапляє в зону незначущості. Отже, гіпотеза про відмінність Н1 відхиляється і приймається гіпотеза про подібність Н0.

Приклад 4.3. Для критерію Макнамари Мкр = 0,025 (для Р ≤ 0,05) і Мкр = 0,005 (для Р ≤ 0,01). Мемп = 0,011. Побудувати вісь значущості і зробити висновок.

Рішення: Ось значущості має напрямок вліво. Емпіричне значення Мемп = 0,011 потрапляє в зону невизначеності. Отже, гіпотеза про відмінність Н1 приймається на 5% рівні значимості. На цьому ж рівні відхиляється гіпотеза про подібність Н0.

Зона неопре- делённості

Надалі напрямок осі значимості Спеціально не буде обумовлюватися, але буде враховуватися при її побудові.

- Кінець роботи -

Ця тема належить розділу:

Укаїни. Федеральне державне бюджетне освітня установа вищої професійної освіти.

Що будемо робити з отриманим матеріалом:

Всі теми даного розділу:

Поняття вимірювання.
Вимірювання - це процедура, за допомогою якої вимірюється об'єкт порівнюється з певним еталоном, в результаті чого виходить чисельне вираження в певній масштабі або шкалою.

Вимірювальні шкали.
Значення психологічної ознаки визначається за допомогою спеціальних вимірювальних шкал. Згідно С. Стивенсу (1951), існує 4 типи вимірювальних шкал (способів вимірювання): 1) номінат

Номінатівная шкала (номінальна, шкала найменувань).
Особливість шкали - при вимірюванні здійснюється класифікація або розподіл об'єктів (наприклад, особливостей особистості) на непересічні класи, групи; НЕ мається на увазі будь-яких

Правила ранжирування.
Особливості ранжирування числових характеристик: 1) Найменшому числовим значенням приписується ранг 1. 2) Найбільшому числовим значенням приписується ранг, що дорівнює кількості ра

Види співвідношень вибірок
1) Незалежні (незв'язні) вибірки. Якщо процедура експерименту і отримані результати однієї вибірки не впливають на особливості протікання процедури і результати інший вибірки.

Правила знаходження моди
1) Якщо всі значення у вибірці зустрічаються однакове число раз, кажуть, що вибірковий ряд не має моди. 2) Коли 2 сусідніх (суміжних) значення мають однакову частоту і їх частота бол

Розкид вибірки, дисперсія, стандартне відхилення.
Крім величин, що характеризують типові значення вибірки (мода, медіана, середні значення), існують числові характеристики вибіркового ряду, що дозволяють визначити ступінь варіювання (змінений

Поняття нормального розподілу.
У статистиці під поруч розподілу розуміють розподіл частот за варіантами. Розподілом ознаки називається закономірність зустрічальності різних його значень. особливу м

Перевірка статистичних гіпотез. Нульова і альтернативна гіпотези.
Узагальнення закономірностей, отриманих на вибірці, поширення їх на всю генеральну сукупність проводиться за допомогою математичної статистики. Отримані в результаті експерименту (н

Етапи прийняття статистичного рішення.
Ухвалення статистичного рішення розбивається на етапи або кроки. 1. Формулювання нульової та альтернативної гіпотез. 2. Визначення обсягу вибірки N. 3. Вибір відповідне

Поняття про критерії відмінності. Параметричні і непараметричні критерії.
Критерії відмінності - великий набір статистичних методів. Ці критерії дозволяють оцінити ступінь статистичної достовірності відмінностей між різноманітними показниками, виміряними згідно з планом

Непараметричні критерії для зв'язкових вибірок.
1. Критерій знаків G. Призначений для встановлення того, як змінюються значення ознаки при повторному вимірі зв'язковий вибірки: в бік збільшення або зменшення.

Призначення і опис критерію
Критерій знаків G призначений для встановлення загального напрямку зсуву досліджуваної ознаки. Він дозволяє встановити, в який бік у вибірці в цілому змінюються значення ознаки при переході

Умови застосування критерію знаків G
1) Вимірювання може бути проведено в шкалі порядку, інтервалів і відносин. 2) Вибірка повинна бути однорідною і зв'язковий. 3) Число елементів в порівнюваних вибірках має бути равн

Призначення і опис критерію
Критерій застосовується для зіставлення показників, виміряних в двох різних умовах на одній і тій же вибірці випробуваних. Він дозволяє встановити не тільки спрямованість змін, але і їх висловлю

Критерії для незв'язних вибірок.
Незв'язні або незалежні вибірки утворюються, коли в експерименті для порівняння беруться дані двох або більше вибірок, причому ці вибірки можуть братися з однією або різних генеральної сукупності

Призначення і опис критерію
Критерій призначений для оцінки розходжень між двома вибірками за рівнем якої-небудь ознаки, кількісно виміряного. Він дозволяє виявляти відмінності між малими вибірками і є більш мощ

Умови застосування Q-критерію Розенбаума
1) Вимірювання може бути проведено в шкалі порядку, інтервалів і відносин. 2) Вибірки повинні бути незалежними. 3) У кожній з вибірок має бути не менше 11 випробовуваних.

Критерії згоди розподілів
1. Критерій хі-квадрат (c2). Вимірювання може бути проведено в будь-який шкалою. Вибірки повинні бути випадковими і незалежними. Бажано, щоб обсяг вибірки не була м

Призначення і опис критерію
Критерій побудований так, що при повному збігу розподілів величина c2емп = 0, і чим більше розбіжність між зіставляється розподілами, тим більше величина емпіріч

Порівняння двох експериментальних розподілів.
Вихідні дані двох емпіричних розподілів для порівняння між собою можуть бути представлені різними способами. Найбільш простий з цих способів - так звана «четирёхпольная таблиця». вона

Порівняння двох експериментальних вибірок.
Приклад 7.2. У двох школах району з'ясовувалася успішність знання алгебри учнями десятих класів. Для цього в обох школах були випадковим чином відібрані 50 учнів і з ним

Умови застосування критерію Фішера - j
1) Жодна з зіставляються часткою не повинна бути рівною нулю. В іншому випадку результат може виявитися невиправдано завищеними. 2) Верхня межа в критерії j відсутня - вибірки мо

Поняття кореляційної зв'язку.
Психолога нерідко цікавить, як пов'язані між собою дві або кілька змінних (тривожність і академічні успіхи учнів, стаж роботи і розмір заробітної плати і т.д.). У математиці

Коефіцієнти кореляції.
Змінні X і Y можуть бути виміряні в різних шкалах. Саме це визначає вибір відповідного коефіцієнта кореляції. Тип шкали Міра зв'язку

Призначення і опис методу
Метод рангової кореляції Спірмена дозволяє визначити тісноту (силу) і напрям кореляційного зв'язку між двома ознаками або двома профілями (ієрархіями) ознак. Для підрахунку ра

Умови застосування коефіцієнта рангової кореляції Спірмена
1. Порівнянні змінні повинні бути отримані в порядкової (рангової) шкалою, але можуть бути виміряні також в шкалі інтервалів і відносин. В останньому випадку необхідно проранжувати показники і

Призначення і опис критерію
Коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона вирішує ті ж завдання, що і коефіцієнт рангової кореляції Спірмена. Однак даний коефіцієнт розрахований на шкалу інтервалів або відносин, а не на шкалу часу

Умови застосування коефіцієнта лінійної кореляції Пірсона
1) Порівнянні змінні повинні бути отримані в інтервального шкалою або шкалою відносин. 2) Розподілу змінних X і Y повинні бути близькі до нормального. 3) Число варіюють

ТЕМИ РЕФЕРАТІВ
1. Непараметричні критерії для зв'язкових вибірок. Критерій Фрідмана. 2. Непараметричні критерії для зв'язкових вибірок. Критерій тенденцій Пейджа. 3. Непараметричні критерії д