Армацевтическая
П орядок применения двухвыборочного t-критерия Стьюдента
жүктеу/скачать 12,32 Mb.
|
Биостатистика-МПД.рус
- Бұл бет үшін навигация:
- П орядок применения парного t-критерия
| П орядок применения двухвыборочного t-критерия Стьюдента:
Н 0: Н1: 2. р=0,05 3 . где n1, n2 - объемы рассматриваемых выборок, - дисперсии рассматриваемых выборок, - сравниваемые средние значения выборок, n1+n2-1=f - степень свободы. 4. . 5 . Если < , то различия между средними значениями данных не являются статистически значимыми, т.е. нулевая гипотеза (Н0: ) принимается. Если > , то различия между средними значениями данных являются статистически значимыми, т.е. нулевая гипотеза отвергается. П орядок применения парного t-критерия: Н 0: Н1: 2. р=0,05 3 . где - разности между соответствующими значениями пар переменных, - среднее значение этих разностей, n - объем выборки, n-1=f - степень свободы. . Е сли < , то различия между средними значениями данных не являются статистически значимыми, т.е. нулевая гипотеза (Н0: ) принимается. Если > , то различия между средними значениями данных являются статистически значимыми, т.е. нулевая гипотеза отвергается. Статистические критерии делятся на параметрические и непараметрические. Параметрические критерии - статистические критерии, предполагающие наличие нормального распределения переменных, которые измеряются на шкале интервалов или отношений (например, t-критерий Стьюдента, χ2 Пирсона). Непараметрические критерии - критерии, которые не рассматривают анализируемое статистическое распределение как функцию, их применение не предполагает предварительного вычисления параметров распределения (например, критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона, критерий знаков). Эти критерии сопоставляют не сами по себе полученные величины, а порядок (ранг) их расположения, их соотношение по типу больше-меньше. Применимость непараметрических критериев именно к порядковым (а не строго количественным) показателям выступает их серьезным преимуществом перед критериями параметрическими. Это особенно важно для измерений в медицине. Кроме того, непараметрические критерии не требуют анализа формы распределения, т.е. не рассчитаны только лишь на нормальное распределение, хотя и в его условиях дают надежные результаты. В математической статистике для различных приложений создано большое количество параметрических и непараметрических критериев, многие из которых маломощны или не определены по мощности. Поэтому в медицинских приложениях лучше пользоваться сравнительно небольшим набором основных критериев, наиболее мощных в большинстве случаев. жүктеу/скачать 12,32 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|