Feltételek divat helyen
1) Ha az összes értéket a mintában megfeleljen az azonos számú alkalommal, mondjuk a minta szám nem divat.
2) Amikor a két szomszédos (szomszédos) értékek azonos frekvencia és a frekvencia nagyobb, mint a frekvencia bármely más érték, üzemmód számított számtani középértéke ezeket az értékeket.
3.2 példa. Számos értékek: (1, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 6). Frekvenciaértékek a szomszédos 2 és 5 azonos, és egyenlő a 3. Ez a frekvencia nagyobb, mint a frekvencia más értékek 1 és 6. Ezért, az üzemmód a sorozat az érték kerül = 3,5.
3) Ha két nem szomszédos (nem szomszédos) a minta értékek egyenlő értékeket, hogy több frekvencián bármely más érték, majd kiosztani két mód. Ebben az esetben a minta az úgynevezett kétfázisú. Lehetnek multimodális soraiban.
Mediana- az érték, amely elválasztja rendezett adathalmazt felét. Ez jelöli, (vagy MD).
3.3 példa. Find a medián minta: 9, 3, 5, 8, 4, 11, 13.
Határozat. Először érdekében a minta értékei értékekkel tag (3, 4, 5, 8, 9, 11, 13). A mintában 7 elemek tehát a negyedik rendű elem (8) van az átlagos (akár meg - az elem 3 és után 3 elem). Így a negyedik elem a medián = 8.
3.4 példa. Find a medián a minta: 20, 9, 13, 1, 4, 11.
Határozat. Megrendeljük a minta: (1, 4, 9, 11, 13, 20). Mivel vannak olyan páros számú elemet, akkor két „középső” - a 9. és 11. Ebben az esetben, a medián határozzuk számtani ezen értékek átlagát:
A számtani átlaga több n számértékek X1. X2. ... Xn jelöli (X, stroke), és kiszámítása:
Ebben az esetben, ha külön minta értéket ismétlődnek, egy számtani átlagot képlettel számítottuk ki:
Ebben az esetben ez az úgynevezett súlyozott átlag.
Átlagértékek jellemzésére egy minta (átlagos) számában. Előnyük az a képesség, hogy egyensúlyt az összes egyedi variációkat, így nyilvánvaló a legstabilabb és a tipikus, amely jellemzi a minőségi jellemzőit változó objektum megkülönbözteti ezt a többi mintából. Azonban, mint egy átlagos statisztikai mutató nem mentes a hátrányai. Ezért a statisztikát, kivéve a közepes méretű, használati és egyéb jellemzői a „közös értékek” - mód, a medián.
Minden téma ebben a szakaszban:
mérési koncepció.
Mérés - egy eljárást, amelynek a mérendő tárgy van, mint néhány szabvány, ami egy numerikus kifejezést egy adott méretű vagy skálán.
Mérési skála.
Pszichológiai jellemző érték megállapítása speciális skálák mérést. Szerint S. Stevens (1951), van 4 típusú mérési skála (mérési módszerek) 1) nominativus
Alanyeset skála (névleges, tartomány nevek).
skála funkció - besorolás végezzük a mérést, vagy elosztó létesítmények (például személyiségvonások) diszjunkt osztályok, csoportok; nem jelent semmiféle
rangsorolási szabályok.
Tulajdonságok besorolásának számszerű jellemzők: 1) a legkisebb numerikus értéket tulajdonítanak a rangsorban 1. 2) a legnagyobb számérték tulajdonítják rangot számával megegyező ra
Típusú minták kapcsolatok
1) Független (összekötött) minta. Ha a kísérleti eljárás és az eredmények egy minta nem befolyásolja a sajátosságai az eljárások és eredmények a többi minta.
Spread minta variancia, szórás.
További mennyiségek jellemző tipikus minta értéket (mód, medián, átlag érték), számos numerikus jellemzők szelektíven, amely lehetővé teszi, hogy meghatározzuk a fokát variációs (módosított
A koncepció a normális eloszlást.
A statisztikában egy közeli eloszlás jobban megértsék a frekvenciák változatok. Megoszlása jellemző mintázatát előfordulási nevezik annak különböző értékeket. különösen m
Tesztelés Statisztikai hipotézisek. A null és alternatív hipotézisek.
Általánosítása jogszabályok mintával nyert, kiterjesztve azt a teljes lakosság alkalmazásával végzik matematikai statisztika. A kapott kísérletben (n
A koncepció a statisztikai jelentősége.
A szignifikancia szint - valószínűsíthetően hamis elutasítja a null hipotézist. (Ez a valószínűsége I. típusú hiba a határozat). Jelölésére ez a valószínűség
Szakaszai statisztikai döntéseket.
Elfogadása statisztikai megoldások fázisokra osztott vagy lépéseket. 1. formálási a null és alternatív hipotézisek. 2. meghatározása minta mérete N. 3. kiválasztása megfelelő
A koncepció a különbséget kritériumoknak. Paraméteres és nem paraméteres teszteket.
Kritériumai különbségtétel - sok olyan statisztikai módszerek. Ezek a kritériumok lehetővé teszik megbecsülni fokú statisztikai szignifikancia közötti különbségek a különböző paraméterek mért a terv szerint
Nemparaméteres tesztek csatlakozik választás.
1. G. kritérium védjegyek hivatott megállapítani, hogy milyen a jellemző érték megváltozik, amikor újra megmérjük a minta csatlakozva: növelheti vagy csökkentheti.
Cél és kritériumok leírása
Kritérium G jelek kialakítva, hogy meghatározza az általános irányba fog elmozdulni a vizsgált tulajdonság. Ez lehetővé teszi, hogy meghatározza, milyen irányba a teljes minta megváltozott jellemző értéket az átmenet során
Feltételek jelek használatát kritérium G
1) A mérés végezhető érdekében a skála, intervallumok és a kapcsolatok. 2) A mintát úgy kell homogén és koherens. 3) Az elemek száma az összehasonlított minták egyformán
Cél és kritériumok leírása
Az alkalmazott kritérium teljesítményének összehasonlításához, mért két különböző körülmények között ugyanazon a vizsgálati minta. Ez lehetővé teszi, hogy meghatározza nemcsak a változás iránya, hanem a exp
Kritériumai független mintákat.
Disconnected vagy független, mintán képződik, amikor a kísérlet összehasonlítani vett adatok két vagy több minta, és ezeket a mintákat lehet venni az azonos vagy a különböző általános populációk
Cél és kritériumok leírása
Kritérium értékelése különbség a két minta a szint minden tulajdonság kvantitatív mérése. Ez lehetővé teszi, hogy érzékeli kis különbség a minták és több számosságú
Alkalmazás feltételek Rosenbaum Q-teszt
1) A mérés végezhető érdekében a skála, intervallumok és a kapcsolatok. 2) A mintákat függetlennek kell lennie. 3) Az egyes minták legalább 11 résztvevő.
Elosztásának szempontjai hozzájárulás
1. Chi-négyzet (c2). A mérést lehet végezni minden szinten. A mintákat kell véletlen és független. Kívánatos, hogy a minta mérete nem volt m
Cél és kritériumok leírása
A kritérium van kialakítva úgy, hogy teljes véletlen eloszlások c2emp értéke = 0, és a nagyobb a különbség az összehasonlított eloszlások, a nagyobb az empirikus
Összehasonlítása két kísérleti eloszlások.
Kiindulási két empirikus eloszlások közötti összehasonlítás is képviselteti magát különböző módokon. A legegyszerűbb ilyen módszerek - az úgynevezett „chetyrohpolnaya asztalra.” ő
Összehasonlítása két kísérleti minták.
Példa 7.2. A két iskola a kerület tisztázták a siker a tudás algebra hallgató tizedik évfolyam. Ehhez mindkét iskolában véletlenszerűen kiválasztott 50 diák és vele
Felhasználási feltételek A Fisher-féle egzakt teszt - j
1) Egyik frakciót összehasonlított nem lehet nulla. Ellenkező esetben az eredmény lehet szükségtelenül magas. 2) Felső határérték kritériumok elérhető J - mintavételi MO
A koncepció a korreláció.
Pszichológus gyakran érdeklődnek a kapcsolat a két vagy több változó (szorongás és tudományos siker a diákok, a szolgálati idő és a fizetés, stb.) A matematikában
A korrelációs együtthatók.
A változók X és Y lehet mérni a különböző szinteken. Ez az, ami meghatározza a választás a megfelelő korrelációs együttható. típusú skála megfontoltan
Cél és módszer leírása
Spearman módszerrel meghatározni a közelség (erő) és egy irányt összefüggés a két tulajdonság, vagy két profilt (hierarchia) funkciókat. Kiszámításához ra
Alkalmazásának feltételei Spearman korrelációs együttható
1. Összehasonlítva változókat kell érkeznie ordinális (rangsor) skála, de lehet mérni a osztásértékben, és a kapcsolatok. Az utóbbi esetben meg kell rangsorolni a teljesítmény és
Cél és kritériumok leírása
Pearson-féle korrelációs együttható a lineáris megoldja ugyanaz a probléma, mint a Spearman korrelációs együttható. Azonban az arány kiszámítása skálán időközönként, illetve kapcsolat, nem a skála hosszú
Alkalmazásának feltételei Pearson lineáris korrelációs együttható
1) összehasonlítva változókat kell tenni egy intervallum skála, vagy arányskálán. 2) megoszlása változók X és Y közel kell lennie a normális. 3) A száma változó
TOPICS ABSZTRAKTOK
1. Nem-paraméteres kritériumok koherens mintavétel. Friedman teszt. 2. Nem-paraméteres kritériumok koherens mintavétel. Kritérium oldal tendenciák. 3. Nem-paraméteres kritériumok stb