Введение в биостатистику
жүктеу/скачать 1,74 Mb. Pdf көрінісі
|
ОСНОВЫ БИОСТАТИСТИКИ
- Бұл бет үшін навигация:
- НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕСТЫ
| 1.
Определение альтернативной и нулевой гипотез (H А и H O ). 2. Определение уровня значимости, α. 3. Вычисление значения z, которое соответствует выбо- рочному показателю (p выч. ). 4. Определение критических значений. 5. Сравнение вычисленного и критического значений z и принятие или отклонение нулевой гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы в этом случае запи- сываются следующим образом: Ho: π 1 = π 2 , H A : π 1 ≠ π 2 , где – π 1 и π 2 - это сравниваемые популяционные показатели. Вместо t-теста в данном случае выполняется z-тест, т.е. вычисляется критерий z по формуле: Затем, как обычно, при проверке гипотезы определяются критические значения для z. Полученная величина z выч. сравнивается с критическим значением z крит. , найденным в таблице z-значений. Если вычисленное значение превышает табличное значение, соответствующее определенной вели- чине α, то нулевая гипотеза отклоняется и принимается аль- тернативная. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕСТЫ Обсужденные в предыдущих главах t-, z- и F тесты, объ- единяют под названием параметрических тестов, так как они используются для проверки гипотез, относящихся к по- пуляционным параметрам (к популяционной средней или популяционной дисперсии). Кроме того, их гипотезы каса- . ) 1 ( ) 1 ( 2 2 2 1 1 1 2 1 n p p n p p p p z − + − ⋅ − = 133 ются переменных, которые измеряются в интервальных шкалах и шкалах соотношения. Все эти тесты требуют предположения о нормальном распределении популяцион- ных данных. В противоположность им непараметрические тесты не имеют всех вышеуказанных особенностей. Они не требуют предположения о популяционных характеристиках и о нор- мальности распределения популяционных данных. Поэтому их также называют тестами, свободными от параметров или свободными от распределения. Используются непараметри- ческие тесты для тестирования переменных, измеряемых в номинальной или порядковой шкалах. Их также используют в случаях, когда объемы данных недостаточны для приме- нения параметрических тестов. Основным недостатком непараметрических тестов явля- ется то, что по своей мощности они уступают параметриче- ским, поэтому в случаях когда можно использовать пара- метрический тест, использовать непараметрический тест не следует. жүктеу/скачать 1,74 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|