2017-12-14
362
Уровнем статистической значимости называется вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы.
Уровень значимости – это вероятность ошибки первого рода (мы ошибочно отклонили гипотезу H0и выбрали гипотезуH1). Существует несколько уровней статистической значимости. Принято считать, что:
· низший уровень статистической значимости соответствует значению P=0,05;
· достаточный уровень статистической значимости соответствует значению P=0,01;
· высокий уровень статистической значимости соответствует значению P=0,001.
Смысл: P=0,05 означает, что допускается 5 ошибок в выборке из 100 элементов или одна ошибка в выборке из 20 элементов.
Таблица 1
Сравнение параметрических и непараметрических критериев
| Параметрические критерии | Непараметрические критерии |
| 1.Позволяют прямо оценить различия в средних, полученных в двух выборках (t-критерий Стьюдента) | 1.Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос: чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б более низкие значения признака (критерии Q, U, ϕ*и др.) |
| 2.Позволяют прямо оценить различия в дисперсиях (критерий Фишера) | 2.Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий ϕ*). |
| 3.Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию (дисперсионный однофакторный анализ), но лишь при условии нормального распределения признака. | 3.Позволяет выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерии тенденций Lи S) |
| 4.Позволяют оценить взаимодействие двух и более факторов и их влияние на изменения признаков (двухфакторый дисперсионный анализ) | 4.Эта возможность отсутствует |
| 5.Экспериментальные данные должны отвечать двум, а иногда трем условиям: а) значения признака измерены по интервальной шкале; б) распределение признака является нормальным; в) в дисперсионном анализе должно соблюдаться требование равенства дисперсий в ячейках комплекса. | 5.Эксериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий: а) значения признака могут быть представлены в любой шкале, начиная от шкалы наименований; б) распределение признака может быть любым и совпадение его с каким-либо законом распределения необязательно и не нуждается в проверке; в) требование равенства дисперсий отсутствует. |
| 6.Матемтические расчеты довольно сложны. | 6.Математические расчеты по большей части просты и занимают мало времени (за исключением критериев χ2 и λ) |
| 7.Если условия, перечисленные в п.5 выполняются, параметрические критерии оказываются несколько более мощными, чем непараметрические. | 7.Если критерии, перечисленные в п.5 не выполняются, непараметрические критерии оказываются более мощными, чем параметрические, так как они менее чувствительны к «засорениям» |
|
|
|
