Свежие комментарии

    Различие задач и условий работы

    В этой формуле ?М1 и ?М2 — стандартные ошибки двух сравниваемых средних. Однако, данные нижней части указывают на более надежное различие средних, чем данные в верхней части таблицы. Только тогда можно будет решить, отражают ли наблюдаемые различия в выборке истинные различия в группе или же они объясняются ошибкой выборки. В интервал m ± 2 s попадают 95% всех результатов.


    1 и n2 — число наблюдений в группах. Критерием достоверности будет результат сравнения полученной величины и табличного значения при данном числе наблюдений (или степеней свободы) и при заданном уровне безошибочного прогноза. Задание: оценить достоверность различий средних значений пульса у водителей сельскохозяйственных машин до и после 1 ч работы.

    Различие задач и условий работы

    В действительности же этот способ позволяет судить только о достоверности (существенности) или случайности различий между результатами исследования. Однако и в этом случае знание основ математической статистики необходимо.

    Иногда задача работы состоит в том, чтобы сравнить результат, показанный группой спортсменов до и после эксперимента. Для оценки достоверности различий результатов используются критерии значимости. Альтернатива: H1: mx¹my или H1: mx >my или H1: mx

    Если фактическое значение меньше, чем критическое на уровне значимости a=0,05, то различие считается статистически незначимым (р>0,05). Если вычисленное по выборке значение критерия превышает критические значения при a=0,05; a=0,01 или a=0,001, то различия считаются статистически значимыми. Значение коэффициента корреляции находится в пределах от –1 до +1. Если r = +1 или r = –1, то между случа‐ йными величинами X и Y существует линейная функциональная зависимость.

    Диаграммы и статистические методы

    Если фактическое значение коэффициента корреляции больше, чем критическое, это означает, что коэффициент корреляции достоверен. В нашем случае критическое значение коэффициент а корреляции при a = 0,05 составляет r0,05 =0,632. Чем больше объем выборки, тем меньше неопределенность среднего. Если некоторые более одаренные девочки и некоторые более тупые мальчики оказались выбраны по чистой случайности, то различие можно объяснить ошибкой выборки.

    Выборка из 5 мужчин-правшей в среднем на 8 кг сильнее выборки из 5 мужчин левшей. Два примера, показывающих различие между средними. Как простейшее правило, критическое отношение должно быть не менее 2,0, чтобы разница средних считалась значимой.

    Критическое отношение = Поскольку критическое отношение значительно выше 2,0, можно утверждать, что наблюдаемое среднее различие статистически значимо на 5%-ном уровне. Поэтому можно заключить, что между мальчиками и девочками существует надежное различие в успехах по чтению. Каждая точка отражает x-показатель и y-показатель данного человека; например, верхняя точка справа означает Андрея.

    Длина программ и число комментариев

    На опытной проверяют изучаемый рацион кормления, новый ветеринарный препарат, тип скрещивания и т.д. 1. Определить, достоверно ли различаются чистопородные симменталь-ские коровы и их помеси с красно-пестрыми голштинами по основным показателям продуктивности? 4. Определить достоверно ли различаются крупный рогатый скот и овцы по основным клиническим показателям?

    Установить, достоверно ли отличаются по живой массе в конце откорма опытные и контрольные подсвинки. В практической и научно-практической работе врачи обобщают результаты, полученные как правило на выборочных совокупностях. При этом врач должен уметь не только воспользоваться математической формулой, но сделать вывод, соответствующий каждому способу оценки достоверности полученных данных.

    Время работы и продуктивность труда

    Среди методов оценки достоверности различают параметрические и непараметрические. В конечном результате высчитывается определенная числовая величина, которую сравнивают с табличными пороговыми значениями. При проведении выборочных исследований полученный результат не обязательно совпадает с результатом, который мог бы быть получен при исследовании всей генеральной совокупности.

    ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРКИ

    Заданной степени вероятности (Р) безошибочного прогноза соответствует определенное, подставляемое в формулу, значение критерия t, зависящее также и от числа наблюдений. Задание: определить ошибку репрезентативности (mM) и доверительные границы средней величины генеральной совокупности (Мген).

    Поэтому полученный критерий должен всегда оцениваться по отношению к конкретной цели исследования. При оценке достоверности разности результатов исследования по критерию t часто делается вывод о достоверности (или недостоверности) самих результатов исследования. При полученном значении критерия t<2 часто делается вывод о необходимости увеличения числа наблюдений.

    Интерпретация коэффициента корреляции

    Диагностика и лечение виртуально не проводятся! Просьба сообщать о неработающих ссылках на внешние страницы, включая ссылки, не выводящие прямо на нужный материал, запрашивающие оплату, требующие личные данные и т.д. Кроме того, в большинстве публикаций представлены не исходные данные, а результаты, подвергнутые статистической обработке.

    Обширная литература (В.П.Боровиков, И.П.Боровиков, 1997; В.Дюк, 1997; Ю.Н.Тюрин, А.А.Макаров, 1995) помогает освоить работу с ними самостоятельно. В этом разделе приведены часто используемые термины, необходимые для понимания изложенного материала. Выборка (выборочная совокупность) — часть объектов исследования, определенным образом выбранная из генеральной совокупности.

    Для того, чтобы его результаты можно было сравнить с данными других исследователей, необходимо рассчитать числовые характеристики выборки. Наибольшее практическое значение имеют характеристики положения, рассеивания и асимметрии (табл.1).

    Среднее арифметическое (М) – одна из основных характеристик выборки. Если V < 10% – выборка однородна, то есть, получена из одной генеральной совокупности. Так, например, использование t – критерия Стьюдента и F&‐ критерия Фишера требует нормального распределения экспериментальных данных. Большинство экспериментальных распределений, полученных при исследованиях в области физической культуры и спорта может быть описано с помощью нормального распределения.

    Критическое отношение = Это отношение позволяет оценить значимость различия между двумя средними. Эти примеры показывают, что значимость полученного различия зависит и от его величины, и от варьируемости сравниваемых средних.

    Читать еще:

    Comments are closed.