Контрольная работа статистика: Математическое Бюро. Страница 404

Содержание

Контрольные работы по статистике

Контрольная работа по статистике…

2020

22 стр.

Задачи по статистике …

2020

10 стр.

Задачи по статистике .

2020

30 стр.

Контрольная работа…

2020

5 стр.

ПИСЬМЕННАЯ АТТЕСТАЦИОННАЯ РАБОТА…

2020

16 стр.

Статистические расчеты в исследованиях и практических за-дачах…

2020

5 стр.

Понятие статистического наблюдения. Требования, предъявляемые к статистическому наблюдению. Понятие группировки в статистике. Виды статистических группировок….

2020

29 стр.

Статистика…

2020

15 стр.

Задачи по статистике…

2019

23 стр.

Практикум расчет статистических данных и сведения о состоянии преступности в регионе Д . ..

2019

31 стр.

Курсовая на тему «Статистика»…

2019

23 стр.

Статистика. 7 вариант…

2019

23 стр.

Контрольная работа …

2019

11 стр.

Экономические индексы…

2019

5 стр.

Контрольная работа по статистике. ..

2019

19 стр.

Методы сбора, обработки и анализа статистических данных…

2018

5 стр.

Особенности статистики в металлургической промышленности…

2018

15 стр.

Контрольная работа по статистике…

2018

17 стр.

Правовая статистика…

2018

18 стр.

Статистика. ..

2018

7 стр.

Экономические индексы их понятие, характеристика индивидуальных и сводных индексов в агрегатной форме…

2018

13 стр.

Вариант 6…

2018

10 стр.

Контрольная работа по теории анализа и статистике…

2018

4 стр.

Правовая статистика…

2018

5 стр.

Решение задания. ..

2017

12 стр.

Решение задач по статистике…

2017

19 стр.

Статистика. Расчётно-аналитическая работа…

2017

13 стр.

Правовая статистика…

2017

14 стр.

Статистика…

2017

10 стр.

Социально-экономическая статистика доходов населения. ..

2017

27 стр.

Контрольная работа…

2017

26 стр.

Математическая выборка…

2017

3 стр.

Расчет статистических макроэкономических показателей…

2017

21 стр.

Составление программы статистического наблюдения…

2017

14 стр.

Контрольная работа . ..

2017

3 стр.

Контрольная работа по статистике…

2017

54 стр.

Практические задания по статистике…

2016

30 стр.

Статистика…

2016

18 стр.

Бизнес статистика…

2016

11 стр.

Вариант № 6. ..

2016

13 стр.

Общая теория статистики…

2016

32 стр.

ВАРИАНТ №2…

2016

34 стр.

Использование информационных технологий в процессе делопроизводства педагога и тренера для сбора, хранения, обработки, анализа и передачи информации…

2016

23 стр.

Статистика…

2016

18 стр.

Задания по статистике…

2016

20 стр.

Статистика…

2016

13 стр.

Развитие туризма в Ленинградской области. ..

2016

31 стр.

Статистическое изучение движения населения…

2016

28 стр.

Структура преступности…

2016

25 стр.

5 вариант…

2016

17 стр.

Задания по статистике …

2016

9 стр.

Статистика. ..

2016

26 стр.

Применение метода наименьших квадратов в экономике…

2015

30 стр.

Контрольная работа…

2015

16 стр.

Контрольная работа…

2015

11 стр.

Контрольная работа…

2015

9 стр.

Статистика. ..

2015

32 стр.

Контрольная работа по статистике…

2015

37 стр.

Социально-экономическая статистика…

2015

22 стр.

Контрольная работа …

2015

18 стр.

Готовые контрольные работы по статистике

Цены в 2-3 раза ниже

Мы работаем
7 дней в неделю

Только проверенные эксперты

Готовые работы / Контрольные работы / Статистика

Что найти?

Контрольная работа по статистике на тему: «Численность населения Новосибирской области»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Свободное время студента финансового университета»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по теории вероятностей и математической статистике на тему: «Теория вероятностей и математическая статистика в экономике»
Контрольная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Сводка и группировка статистических данных»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Абсолютные и относительные показатели в статистике. Средние величины»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Относительные величины структуры, интенсивности, координации: сущность, методика расчета»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Статистические методы определения и анализа основной тенденции развития социально-экономических явлений»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «Совершенствование мотивации труда государственных служащих»
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике
Контрольная, Статистика

Смотреть

Контрольная работа по статистике на тему: «В целях изучения проблем молодых семей в городе намечено провести выборочное обследование»
Контрольная, Статистика

Смотреть

ряды динамики
Контрольная, Статистика

Смотреть

Средне арифметическое и средне гармоническое
Контрольная, Статистика

Смотреть

дисперсия, коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение
Контрольная, Статистика

Смотреть

валовой внутренний продукт и валовой национальный продукт
Контрольная, Статистика

Смотреть

Задачи по социально-экономической статистике
Контрольная, Статистика

Смотреть

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

1 000 +

Новых работ ежедневно

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

106998
рейтинг

2638
работ сдано

1204
отзывов

99311
рейтинг

5203
работ сдано

2334
отзывов

71956
рейтинг

1837
работ сдано

1157
отзывов

62710
рейтинг

1046
работ сдано

598
отзывов

Тип работыВыберите тип работыКонтрольнаяРешение задачКурсоваяРефератОнлайн-помощьТест дистанционноЛабораторнаяЧертежЭссеОтветы на билетыПеревод с ин. языкаДокладСтатьяБизнес-планПодбор литературыШпаргалкаПоиск информацииРецензияДругое

Екатерина

СПБГУПТД

Контрольная по английскому выполнена буквально за 3 часа! Большое спасибо, Ольга!!!

Игорь

Тульский Государственный Университет

Спасибо огромное! Всё быстро и качественно! Буду ещё обращаться! Рекомендую!

Александр

Ургэу

Все сделано на высшем уровне, а что больше понравилось Дак это скорость написания досрочно. ..

Контрольная по английскому выполнена буквально за 3 часа! Большое спасибо, Ольга!!!

Екатерина

СПБГУПТД

Спасибо огромное! Всё быстро и качественно! Буду ещё обращаться! Рекомендую!

Игорь

Тульский Государственный Университет

Все сделано на высшем уровне, а что больше понравилось Дак это скорость написания досрочное! 5 из 5

Александр

Ургэу

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

только что

1 минуту назад

4 минуты назад

6 минут назад

7 минут назад

8 минут назад

10 минут назад

11 минут назад

Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!

Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования.

Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

Заказать контрольную работу по статистике

У нас можно заказать уникальную работу по любой теме!

Выполняем даже срочные заказы .

Никаких переплат – вы сами решаете, кто и за какую цену будет делать вашу работу.

Заказать работу

Посмотрите видео о проекте!

Как это работает

В видео вы найдете ответы на самые популярные вопросы от наших пользователей.

Смотреть видео

Этапы работы на бирже

Оформление заявки
Заполните форму, нажав кнопку «Оформить заявку», укажите тему, предмет, объем, дату, к которой нужен заказ (выполняем даже срочные задания 😎), и прочие сведения.
Оформить заявку
Выбор исполнителя
Когда вы получите цены от авторов, выберите подходящего вам. При выборе специалиста ориентируйтесь на его ставку, рейтинг и отзывы других пользователей Napishem.ru. С экспертами можно общаться напрямую в чате и задавать все интересующие вопросы.
Оплата и выполнение заказа
Выберите удобный способ оплаты и размер предоплаты (от 25%). Исполнитель не получает средства сразу, предоплата хранится в системе. Деньги переводятся автору после того, как он вышлет готовое задание.
Оплатить можно через личный кабинет при помощи банковской карты, электронных кошельков, мобильного телефона.
Получение готовой работы
К указанной дате заказ будет выполнен, вам останется скачать файл и проверить его. Если качество не устроит, то вы можете отправить файл на доработку (и специалист исправит замечания) или обратиться в Службу контроля качества (и вам вернут средства).
Гарантии для вас
Ваши деньги в сохранности: специалисты получают вознаграждение только после сдачи готовой работы. Строгое соблюдение стандартов: эксперты работают строго по вашим требованиям, указанным в задании, и ГОСТУ. Гарантийный период: мы предоставляем срок согласования (в среднем 30 дней) — период, в течение которого вы можете обратиться за всеми доработками бесплатно.
Оформить заявку

Уникальность работ

У нас разработаны правила проверки уникальности.

Гарантируем оригинальность контрольной 50%.

Перед отправкой работы она будет проверена на сайте antiplagiat.ru. При оформлении заказа вы можете указать желаемую систему проверки и процент оригинальности, тогда работа будет проверена по ней.

Оформить заявку

Отзывы

Статистика — это самый трудный предмет на курсе (и такого мнения не только я). Но как я рада, что нашла «Напишем»! Автор — умница, все расчеты сделала верно и провела масштабный анализ данных (нужно было определить число по формуле, выбрав значения из таблицы — группировка данных и построение ряда распределения). Работа выполнена онлайн и быстро. Не пришлось делать доработку. Примеры согласно ТЗ приведены. Использован метод наблюдения в маркетинге). И стоимость оказалась не такой высокой, как я вначале думала. Буду обращаться еще.
Карина 2022-03-21
Пару недель назад нужна была контрольная и задачки (статистические задачи — теория трудовых экономических отношений и ресурсов в области менеджмента, показатели которые помогаю активному сбыту продукции, анализ величины и динамики спроса продукции предприятий, коэффициент использования трудовых ресурсов). Тот, кто сталкивался с этой дисциплиной, знает, что это жесть в чистом виде. Преподаватель все нормально объясняет, но уяснить такой объем инфы и решить хотя бы на минимальный балл невозможно. Поэтому биржа для меня как бальзам, даже сдал на отл.).
Евгений 2022-05-16
Оформил заявку на сайте на задачу и очень-очень рад. Цены вообще сказочные, чисто символические. Выполненную работу (как рассчитать дисперсию в статистике) скачал с сайта, ехать никуда не пришлось. Рекомендую сайт всем студентам нынешним и будущим. Алекс.
Алексей 2022-03-13
Сделали заказ с подругой на контрольные по статистике, ужасно боялись — первый раз все страшно. Тем более понадобилась 100% предоплата. Но авторы (выбрали разных) справились супербыстро, с полнейшей обработкой данных. В общем, я и моя и подружки довольны результатом.
Мария 2022-04-29
Как это водится (я заочник), за работой замотался и не хватило времени на контрольные. Среди них сложнейшая по статистике, в конце недели сдавать. Нашел в интернете биржу, зарегистрировался, оформил заказ и за 10 мин. получил первые ставки. Выбрал самую дешевую, и автор все отлично решил. На след. день распечатал. Спасибо, человек!
Сергей 2022-02-24
Спасибо тем, кто придумал этот сайт!!! Не представляю, что бы делала без вас. Статистическая дисциплина мне с первого курса трудно давалась. Я ваша давняя клиентка, и авторы меня еще никогда не подводили. Пару раз дорабатывала контрольные (решение задач статистика труда и рынка занятости), но в общем претензий нету. Видно, что работают профи.
Светлана 2022-02-28
«Напишем» — самый классный сайт! Мне лично очень нравится, что можно сравнить цены и выбрать автора. Недавно заказывал контрольную по статистике (принципы построения статистических группировок), и хотя предмет не из легких, я выбрал того, кто предложил самый дешевый вариант. Работа понравилась, жалоб нет, как говорится.
Леонид 2022-05-11
Случай был, нужно было решить контрольную, без нее не подпускали к сессии. Очень волновалась, выбирала автора по рейтингу, но т.к. цена была высокой для меня, я оформила контрольную другому человеку, с меньшим рейтингом. Волновалась. Но препод оценил на 5, и я невероятно рада. Это самое высшее счастье для студента!
Елена 2022-02-24

Кто наши исполнители

Мы проводим отбор специалистов по собственной трехэтапной системе отбора «Фрилансер-эксперт»

Остались вопросы?

Здесь вы найдете ответы на самые популярные вопросы от наших пользователей.

Нужно купить задачу с решением по статистике. Какова ее стоимость?
Стоимость вы узнаете после заполнения формы оценки. При этом авторы оценят заказ и вы увидите ставки на странице заказа. Таким образом вы сможете выбрать приемлемый ценовой вариант или доверить выполнение контрольной автору, у которого более высокий рейтинг.
Сколько времени нужно автору, чтобы написать контрольную?
На выполнение контрольной у автора уходит в среднем около 1-2 дней (минимум 3 часа). На сроки оказывает влияние уровень сложности контрольной и ее тема. Сколько конкретно понадобится автору времени, вы можете узнать у него лично посредством чата на сайте «Напишем».
Нужно срочно доработать контрольные по статистике. Можно это сделать бесплатно?
Любое исправление и доработка в контрольных происходит автором работ бесплатно в течение 15 дней с момента загрузки заказа на сайт. В это время вы согласовываете работу и автор при необходимости вносит правки совершенно даром.
Расскажите о способах оплаты контрольных?
Контрольные и любые другие виды работ, выполняемые авторами «Напишем», могут быть оплачены разнообразными способами. Какие из них действуют в различных регионах России и других странах СНГ, вы ознакомитесь в личном кабинете (зайдите в «Мой счет»). Самые популярные из них — это электронные платежные системы Яндекс.Деньги, QIWI кошелек, а также банковские карты и мобильный телефон.
Каким образом заказать решение контрольных работ по статистике?
Оформление заказа на написание контрольной в Москве происходит через форму заказа. В ней должны быть указаны все требования к контрольным по статистике. После отображения ставок от авторов нужно выбрать того исполнителя, который будет заниматься решением контрольной. Дальнейшим важным шагом является оплата — после того, как вы заплатите за работу, автор получает уведомление о том, что может приступать к выполнению заказа. По окончании выполнения готовый файл с контрольной загружается на «Напишем», где вы и скачиваете его. При отсутствии претензий к работе автор получает оплату, если же автор по каким-либо причинам с работой не справился, то деньги возвращаются заказчику.
Понравилась работа автора. Как оставить положительный отзыв?
После того как ваш заказ будет выполнен, вы можете оставить отзыв для автора. Отзывы на «Напишем» играют особую роль, так как оказывают воздействие на рейтинг авторов. Также многие заказчики выбирают авторов по его рейтингу, а значит, отзывы влияют на доверие и решение других клиентов о сотрудничестве.
Каковы функции персонального менеджера и как заказать его услуги?
Персональный менеджер следит за каждым моментом выполнения вашего заказа и готов ответить на все поступающие от вас вопросы в рамках выполняемой работы. Помните, если вы хотите выбрать персонального менеджера, позаботьтесь об этом во время оформления заказа.
Автором на заказ выполняется контрольная работа по математической статистике. В каком виде я ее получу?
Готовая контрольная работа будет загружена автором на страницу заказа «Напишем». Вам останется лишь скачать и распечатать ее.
Можно ли получить скидки на контрольные по статистике?
На сайте действует накопительная система скидок. Это значит, что, заказывая выполнение контрольных или других учебных работ, вы в последующем экономите 3%, 5%, 7% или 10%. Таким образом, чем больше вы заказываете, тем на большую скидку вы сможете рассчитывать при следующем заказе. Подробнее ознакомиться с информацией о скидках можно в своем личном кабинете.
Сколько времени существует «Напишем»?
Сайту «Напишем» чуть более 12 лет, и за это время биржа успела себя зарекомендовать как заслуживающий доверия помощник для студентов высших учебных заведений. «Напишем» представляет собой биржу, где выполняются самые разнообразные учебные работы в соответствии с самыми высокими требованиями (более 20 видов).
Что можно сделать, если не устраивает предложенная автором цена?
«Напишем» представляет собой сайт с наиболее бюджетными ценами по сравнению с другими биржами. Если же стоимость вас все равно не устраивает, попробуйте поторговаться в автором, нажав на «Торговаться» на странице заказа (в чате).
Хотелось бы пообщаться с автором напрямую — это возможно?
«Напишем» предоставляет вам возможность общаться с автором работы on-line. Только здесь вы можете отправить автору необходимые методические материалы для выполнения контрольной, а также посредством чата обсудить нюансы.

Хватит думать!

Хороших исполнителей разбирают быстро, лучших еще быстрее, а плохих… у нас нет 😉

Контрольные по другим предметам:

Электротехника
Физика атомного ядра
Алгебра
Информационные технологии
Информатика
Технические дисциплины

Описание предмета

Сдать контрольную работу по статистике «на отлично» помогут авторы фриланс-биржи «Напишем»! Большой практический опыт, богатая теоретическая база и знание актуальных требований ВУЗов позволяют им выполнять контрольные «на отлично». Если времени или знаний не хватает, просто обратитесь на нашу фриланс-биржу. Можете не сомневаться, что безупречно будет выполнена контрольная работа, цена на услугу приятно удивит!

Авторы биржи «Напишем» готовы выполнить работу любой сложности, начиная от реферата по безопасности жизнедеятельности до курсовой по теневой экономике. Причем сделают это на самом высоком уровне, быстро и дешево.

Контрольная работа по «Статистике»

ПЛАН КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ:

Статистика как общественная наука. Статистические совокупности в общественных явлениях. Метод статистики. Специфические приемы статистического изучения общественных явлений: массовое наблюдение, сводка, группировка и др.
Задача статистики земельного фонда. Показатели наличия и состава земельного фонда. Кодекс Республики Беларусь о земле.
Задачи №№ 23,33,43,51,53,63.

Статистика как общественная наука. Статистические совокупности в общественных явлениях. Метод статистики. Специфические приемы статистического изучения общественных явлений. Массовое наблюдение, сводка, группировка и др.

Возникновение и развитие статистики вызвано общественными потребностями, она имеет древнюю историю.

Слово «статистика» происходит от латинского «статус» (status), которое означает состояние, положение вещей. Это дает возможность подчеркнуть теоретическую познавательную сущность статистики как науки, имеющей дело с описанием состояния и положения вещей, собранием совместно существующих объектов и явлений.

Статистическая наука призвана изучать закономерности формирования и изменения количественных признаков, рассматриваемых в непосредственной связи с их качественным содержанием. Она существенно помогает в анализе причинности. Поскольку все явления имеют причины, то использование статистики дает возможность вскрывать причинно-следственные связи.

Влияние причинных связей, общих факторов выявляется с опорой на действие закона больших чисел, сущность которого заключается в том, что количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь в достаточно большом числе наблюдаемых фактов. Только при этом условии взаимно погашаются случайные отклонения в противоположные стороны от закономерностей.

Под статистической закономерностью понимается количественная закономерность массовых явлений, состоящих из множества элементов, изменяющихся в пространстве и времени. Она присуща всему множеству элементов в целом, но не обязательно каждому отдельно взятому. Закон больших чисел в обобщенном виде впервые доказан в 1867 г. знаменитым русским математиком П.Л. Чебышевым (1821-1894).

Возникновение, теоретическое и практическое развитие статистики обусловлено жизненными потребностями всего человечества. Развитие и совершенствование цивилизации неизбежно ведет к расширению и усилению потребностей в пользовании статистикой. Статистика как особая отрасль знаний обладает особенностями, отличающими ее от других наук.

Всем явлениям окружающего мира свойственны качественные и количественные изменения во времени и в пространстве. Вместе с ними непрерывно совершенствуются соотношения между составными элементами явлений. Например, в любом хозяйстве агропромышленного комплекса изменяется площадь землепользования, качество земель, состав сельскохозяйственных культур, качество и количество посевного материала, урожайность, состав и численность работников, их квалификация, производительность труда, состав, качество и количество средств производства, качество и количество произведенной продукции, ее себестоимость, цена реализации, рентабельность и т.д. Этот пример показывает, что всем явлениям присуща качественная и количественная определенность.

Количественная определенность массовых явлений природы, человеческой деятельности и мышления людей составляет предмет познания статистической науки. Статистика исследует количество не само по себе, а в связи с его качественным отражением.

Специфика предмета статистики в том, что ее основные понятия (категории) неразрывно связаны с качественной стороной явлений. С точки зрения статистики особую важность представляет не просто урожайность пшеницы, а ее количественная величина, не просто производительность труда, а ее уровень.

Отрыв количественных характеристик от качественных сторон любых явлений неизбежно приводит к манипулированию «голыми» цифрами, скатыванию к «пустой» арифметике. В этом случае теряется возможность для объективной оценки глубинных причинно-следственных связей между явлениями. Статистика – наука, изучающая количественную сторону массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей развития явлений. Она имеет дело не с единичными, а с массовыми явлениями. К статистике обычно обращаются в тех случаях, когда необходимо выявить правильность и порядок, заложенный в совокупности фактов, в их массе. Совокупность является основным понятием в статистике.

Статистическая совокупность – это множество однородных объектов, явлений, объединенных какими-либо общими сходными свойствами и подвергающихся статистическому исследованию. Например, совокупность коллективных сельскохозяйственных организаций, фермерских хозяйств, перерабатывающих организаций и т.д. Статистическая совокупность всегда состоит из статистических единиц. Статистическая единица (единица совокупности) – индивидуальный составной элемент статистической совокупности. Например, коллективная сельскохозяйственная организация, фермерское хозяйство, перерабатывающая организация – это единицы совокупности.

Статистические совокупности и их единицы не являются абсолютными понятиями. Если с глобальной точки зрения общее число коллективных сельскохозяйственных организаций – статистическая совокупность, а каждая отдельная организация – ее единица, то применительно к последней она может представлять собой совокупность многих статистических единиц, например, работников, разнообразных технических средств, сельскохозяйственных животных и т. д.

Единицы статистической совокупности, образуя вместе некоторое целое, по ряду свойств и особенностей отличаются друг от друга несущественными признаками. Например, молокоперерабатывающие организации отличаются друг от друга по количеству выработанной продукции (масла, сыра и т.д.), коллективные сельскохозяйственные организации – по уровню себестоимости произведенной продукции, тракторные агрегаты в одном и том же хозяйстве различаются по выполненным механизированным работам за рабочую смену, день, месяц, год. Отдельные элементы статистической совокупности, имея определенную качественную основу, объединяющую все элементы в статистическую совокупность, в то же время не тождественны друг другу, а обнаруживают определенные несущественные различия. Изучение статистической совокупности на основе общности признаков составляет важную задачу статистической науки.

Статистические совокупности и их единицы обладают комплексом признаков. Статистический признак – отличительное свойство, качество, черта, присущие единице совокупности, изучаемые статистикой. Например, каждое фермерское хозяйство может располагать определенной площадью землепользования, какой-то численностью работников, каким-то числом единиц сельскохозяйственной техники, производственных помещений, запасом семян, удобрений и др.

По каждому в отдельности объекту статистика имеет дело не с единичными признаками, а с комплексом признаков, которые позволяют полнее и глубже характеризовать объект. Например, изучая удой коров на животноводческой ферме, одновременно выясняется и записывается в отношении каждой коровы не только удой, но также ряд других признаков: порода, возраст, живая масса, месяц лактации, кормовой рацион и т.д. По каждому объекту регистрируют совокупность признаков.

Все статистические признаки по существу можно подразделить на качественные и количественные. Качественными считают признаки, отдельные значения которых характеризуют содержание (качество) явления и выражаются в виде понятий, наименований. Например, пол человека (мужчина, женщина), профессия (механизатор, слесарь, оператор), уровень образования (высшее, среднее). Качественные признаки обычно являются базой (основой) разного рода классификаций. Всю деятельность людей подразделяют на сферы производства товаров и услуг. Сфера производства товаров классифицируется по видам на промышленную, сельскохозяйственную, транспортную и другие отрасли, а сфера услуг – на образовательную, здравоохранительную, научную и т.д.

В системе агропромышленного комплекса обычно сосредоточены сельскохозяйственная, вспомогательная, перерабатывающая, сбытовая и другие виды деятельности. В сельскохозяйственном производстве широко используются разнообразные классификации, например, состав земельного фонда по видам земель, посевных площадей – по группам и видам сельскохозяйственных культур, поголовья животных – по видам и полу, средств производства – по их роли и т.д.

Количественными называют признаки, отдельное значение которых имеет количественное (цифровое) выражение. Например, площадь землепользования коллективного хозяйства – 3 500 га, фермерского – 100 га; численность работников льноперерабатывающей организации – 200 человек, срок службы грузового автомобиля – 10 лет.

Качественные и количественные признаки, характерные для отдельных статистических единиц и для совокупности в целом, находятся в неразрывной связи.

В статистике основную (ведущую) роль играют количественные признаки, они могут быть существенными и несущественными. Существенные признаки, выражая существо явления, характерны для всех единиц статистической совокупности. Например, все свеклосеющие коллективные хозяйства (поставщики сырья сахарным заводам) имеют значительную площадь (100 – 200 га) посевов сахарной свеклы. Для всех свеклосеющих хозяйств характерно производство сахарной свеклы в значительных (существенных) объемах. Для всех крупных коллективных сельскохозяйственных организаций существенным признаком является значительная численность (200-300) трудоспособных работников в составе рабочей силы.

Несущественные (второстепенные) признаки не могут выражать существа явлений и не обязательны для каждой единицы статистической совокупности. Например, для коллективных сельскохозяйственных организаций несущественный признак – наличие в составе землепользования заболоченных земель, кустарников и других непригодных земель.

Существенные количественные признаки по причинно-следственной зависимости друг от друга в статистической совокупности можно разделить на факторные и результативные. Факторным признаком (фактором) обычно называют причину, т.е. признак, обусловливающий изменение (вариацию) другого, т.е. влияющий на него. Например, мощность трактора (фактор) воздействует на производительность тракторного агрегата. Дозы удобрений влияют на урожайность сельскохозяйственных культур. Себестоимость продукции влияет на ее рентабельность.

Результативным принято считать зависимый, т.е. изменяющий значение под влиянием другого, связанного с ним и действующего на него факторного признака. Производительность тракторного агрегата, урожайность культур, рентабельность продукции – признаки результативные.

Деление признаков на факторные и результативные не абсолютное: их значимость, роль могут меняться в зависимости от целей и задач статистического исследования. В одной причинно-следственной связи признак может выступать как результативный, в другой – как факторный. Например, рассматривая связь между дозами удобрений и урожайностью культур, на место фактора необходимо поставить дозы удобрений; урожайность здесь выступает в качестве результативного признака. Если берется связь урожайности культур и себестоимости единицы продукции, то в этом случае урожайность становится факторным признаком, а себестоимость – признаком-результатом. В то же время при изучении причинно-следственной связи между себестоимостью единицы продукции и ее рентабельностью на место фактора становится себестоимость, а на место результата – рентабельность продукции.

Статистический признак – понятие абстрактное. Поэтому целесообразно различать понятия статистического признака и статистического показателя. Статистический показатель – это статистическая категория, предназначенная для количественной характеристики явлений в условиях конкретного времени и пространства. Отличительные черты каждого показателя – качественная определенность, конкретность пространства, времени и количественная определенность. Например, если урожайность – это признак, то урожайность озимой пшеницы в агроторговой фирме, составившая 40 ц/га, — это уже статистический показатель.

Статистические показатели разнообразны. Они могут характеризовать отдельную статистическую единицу, группу единиц одного и того же явления или всю статистическую совокупность в целом. Соответственно этому различают показатели индивидуальные, групповые и общие. Последние показатели принято называть сводными.

Совокупность (комплекс) статистических показателей называется системой показателей. Например, при оценке работы коллективной сельскохозяйственной организации обычно используется система с такими показателями: урожайность основных культур, продуктивность основных видов животных, производительность труда в отраслях растениеводства и животноводства, себестоимость единицы основных видов продукции, уровень их рентабельности и др.

Статистика агропромышленного комплекса в настоящее время представляет собой отраслевую ветвь общеэкономической статистики. Статистика АПК зарождалась параллельно с развитием и совершенствованием сельскохозяйственной сферы как исходной базы всего комплекса, когда первоначальные, наиболее древние виды целесообразной деятельности людей (земледелие, животноводство) необходимо было учитывать, систематизировать и оценивать.

контрольная работа по алгебре для 9 класса по теории вероятностей и элементам статистики

Главная / Старшие классы / Алгебра

Скачать

33.5 КБ, 961127.doc Автор: Протасова Светлана Михайловна, 4 Апр 2015

Перед Вами контрольная работа по алгебре для учащихся 9 класса, обучающихся по учебнику Алимова «Алгебра 9», по темам: «теория вероятностей» и «элементы статистики». Вашему вниманию предлагается 2 варианта работы. Задания контрольной работы подобраны с учетом подготовки учащихся к ОГЭ, использованы задания из открытого банка заданий по подготовке к экзамену (сайты ФИПИ и Сдам ГИА).

Автор: Протасова Светлана Михайловна

Тип	Название материала	Автор	Опубликован
документ	контрольная работа по алгебре для 9 класса по теории вероятностей и элементам статистики	Протасова Светлана Михайловна	4 Апр 2015
документ	Кружок для 9 класса ««Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятностей » »	Елисеева Татьяна Евгеньевна	1 Апр 2015
документ	Рабочая программа курса по теории вероятностей и статистики для 7-8 классов.	Полякова Людмила Викторовна	21 Мар 2015
документ	Итоговая работа по алгебре, теории вероятностей и геометрии	Чидалина Светлана Николаевна	4 Апр 2015
документ	Билеты для проведения зачета по теме «Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятностей в ЕГЭ»	Терехова Елена Анатольевна	1 Апр 2015
документ	ТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ внеурочных занятий по теории вероятностей и статистики «Вероятность и статистика в нашей жизни»	Фёдорова Анастасия Игоревна	4 Апр 2015
презентация	Элементы статистики и теории вероятностей в результатах ГИА по математике	Усольцева Виктория Викторовна	31 Мар 2015
документ	Задания по теме «Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятностей»	Милевская Елена Георгиевна	8 Фев 2016
документ	Контрольная работа по теории вероятностей	Ковальчук Марина Александровна	14 Ноя 2015
документ	Контрольная работа по теории вероятностей	Харчев Владимир Алексеевич	12 Мая 2015
разное	Комбинаторика. Элементы теории вероятностей и статистики.	Адаменко Инна Артемовна	1 Апр 2015
документ	Разработки уроков для 7 класса по теме: » Теории вероятности и статистики».	Киселева Ольга Александровна	31 Мар 2015
документ	Проверочная работа по теории вероятностей для 11 класса по материалам из открытого банка задач ЕГЭ	Палто Антонина Васильевна	8 Апр 2015
разное	Задания по теории вероятностей для подготовки учащихся 9 классов к государственной итоговой аттестации	Казак Вадим Михайлович	1 Апр 2015
документ	Разработка методики преподавания элементов теории вероятностей и статистики в 8-х и 9-х классах средней общеобразовательной школы	Францева Наталия Валентиновна	1 Апр 2015
документ	Рабочая программа и КТП элективного курса 9 класс «Элементы статистики и теории вероятностей»	Кызыл-оол Чеченмаа Доржуевна	8 Фев 2016
документ	РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО МАТЕМАТИКЕ В 6 КЛАССЕ При изучении статистики и теории вероятностей обогащаются представления о современной картине мира и методах его исследования, формируется понимание роли статистики	Придворова Светлана Васильевна	21 Мар 2015
документ	Программа элективного курса- Элементы статистики и теории вероятностей 9 класс	Лускина Светлана Юрьевна	4 Ноя 2015
документ	Примерная разработка уроков по статистике и теории вероятностей для 7-го класса	Прудникова Екатерина Викторовна	1 Апр 2015
документ	Разработка тестов по курсу элементарная математика на примере модуля «элементы комбинаторики, теории вероятностей, математической статистики	Ембулаева Юлия Игоревна	1 Апр 2015
разное	Разработка тестов по курсу элементарная математика на примере модуля «элементы комбинаторики, теории вероятностей, математической статистики	Ембулаева Юлия Игоревна	7 Июн 2015
документ	Планирование по теории вероятностей и статистике для 8 классов	Чекмарева Мария Евгеньевна	4 Ноя 2015
документ	Рабочая программа алгебре в 7 классе При изучении статистики и теории вероятностей обогащаются представления о современной картине мира и методах его исследования, формируется понимание роли статистики как и	Придворова Светлана Васильевна	21 Мар 2015
разное	Актуальность изучения статистики и теории вероятностей в школе	Качайкина Надежда Борисовна	20 Мар 2015
документ	Элементы комбинаторики, теории вероятностей и статистики	Рашпелева Елена Валерьевна	12 Апр 2015
презентация, документ	Элементы статистики и теории вероятностей.	Охапкина Ирина Николаевна	19 Янв 2016
документ	Преподавание элементов теории вероятности и статистики в 5-9 классах. Система подготовки учащихся к итоговой аттестации по данной теме	Бирюкова Анна Николаевна	20 Мар 2015
презентация, документ	Преподавание элементов теории вероятности и статистики в 5-9 классах. Система подготовки учащихся к итоговой аттестации по данной теме	Сапа Тамара Васильевна	8 Фев 2016
документ	Рабочая программа по алгебре, теории вероятностей и статистике 7 класс	Поддубная Наталья Юрьевна	1 Апр 2015
документ	Программа элективного курса по алгебре «Элементы комбинаторики и теории вероятностей».	Аглетдинова Айсылу Фанилевна	1 Апр 2015
документ	Рабочая программа по математике 6 класс к учебнику Н.Я. Виленкина При изучении статистики и теории вероятностей обогащаются представления о современной картине мира и методах его исследования, формируется по	Бокарева Ольга Сергеевна	24 Апр 2015
документ	Контрольная работа №9 по алгебре для 7 класса по теме «Системы линейных уравнений»	Баринова Елена Валерьевна	8 Фев 2016
документ	Элективный курс по математике 9 класс. «Введение элементов комбинаторики и теории вероятностей»	Матюнькова Зульфия Искандаровна	31 Мар 2015
документ	Рабочая программа по теории вероятностей и статистике(7-9 кл)	Афанасьева Татьяна Петровна	1 Апр 2015
документ	Задания по теории вероятностей для подготовки учащихся 9 классов к государственной итоговой аттестации	Казак Вадим Михайлович	12 Апр 2015
документ	Контрольная работа по информатике для 9 класса	Хакимова Риана Римовна	21 Мар 2015
	Контрольная работа по алгебре 9 класс №1″Неравенства и системы неравенств»		21 Окт 2018
документ	Контрольная работа по алгебре для 10 класса по теме: «Применение производной для нахождения наибольших и наименьших значений величин»	Северюхина Ксения Николаевна	21 Мар 2015
документ	Самостоятельная работа по теории вероятностей. 6 вариантов	Иванова Светлана Игоревна	25 Мар 2016
документ	Работа по теме «Элементы комбинаторики и теории вероятностей»	Зотова Любовь Валерьевна	20 Мар 2015

Контрольная работа по курсу «Статистика». Вариант № 10

Экономика и менеджмент \ Статистика

Страницы работы

11 страниц (Word-файл)

Посмотреть все страницы

Скачать файл

Фрагмент текста работы

Министерство образования Республики Беларусь

Учреждение образования

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Контрольная работа по курсу

» Статистике «

вариант № 10

группа №702221, шифр №10

е-мейл

Задача 1. Имеются данные о числе слов по 30 телеграммам:

18, 23, 10, 14, 15, 25, 15, 11, 15, 14, 8, 15, 20, 27, 19, 21, 24, 15, 14, 27, 15, 13, 30, 26, 24, 17, 18, 15, 18, 17.Произвести группировку с равными интервалами, выделив 5 групп.

Решение:

1. Определим равные интервалы (по условию их 5) для исходных данных. Для этого находим Х_max = 30 , Х_min₌ 8. Тогда величина интервала

Так как исходные данные – целые числа, выбираем i = 5 и получаем следующие интервалы: 8-13, 13-18, 18-23, 23-28, 28-33.

2. Результаты группирования следующих данных приведены в указанной ниже таблице 1.

интервал	8-13	13-18	18-23	23-28	28-33	итого
количество	3	13	6	7	1	30

Задача 2. Предприятию планом на отчетный год предусматривалось увеличение выпуска изделия «А» на 10%, изделия «Б» – на 8%, изделия «В» – на 5% по сравнению с предыдущим годом. Фактический объем производства изделия «А» в отчетном году был в 1,2 раза больше, изделия «Б» на 2%, изделия «В» в 2 раза, чем в предыдущем году. Определите показатели степени выполнения плана по выпуску изделий «А», «Б», «В».

Решение:

Согласно плану за отчетный год согласно плану выпуск продукции «А» должен быть увеличиться в 1,1 раза, а увеличился в 1,2 раза; выпуск продукции «Б» — в 1,08 и в 1,02 раза соответственно. Исходные данные и процент выполнения плана проведенные в таблице

Вид продукции	План	Фактическое увеличение	Процент выполнения плана
А	1,1	1,2	109%
Б	1,08	1,02	94,4%
В	1,05	2,0	190,5%

Задача 3. По следующим данным вычислите среднюю тарифную заработную плату работников предприятия и коэффициент вариации данного показателя за месяц:

Группа работников	Средняя заработная плата одного работника, млн. р.	Всего начислено заработной платы, млн. р.
1. Рабочие	1,3	123,5
2. Специалисты	1,6	24
3. Руководящие работники	1,4	12,6

Решение: 1. Дополним таблицу данных колонкой, в которой вычислено количество работников:

Группа работников	Средняя з\п одного работника млн.р.	Всего начислено з\п млн.р.	Кол-во работников
1. рабочие	1,3	123,5	95
2. специалисты	1,6	24	15
3. руководящие работники	1,4	12,6	9
Итого:			119

2. Тогда средняя тарифная з\п работников предприятия равна

, где — количество работников определенной группы, — их средняя з\п

Отсюда:

= млн.р.

3. Для определения коэффициента вариации определим дисперсию

Тогда

, а коэффициент вариации

% ( измеряется в млн.р.)

Задача 4. По сгруппированным данным задачи 1: 1) определите среднее значение изучаемого показателя, моду и медиану; 2) постройте гистограмму; 3) оцените характер асимметрии.

1. Дополним в задаче 1 таблицу интервального статистического ряда значениями середины интервалов, относительны частот, накопительной относительной частоты.

Таблица 2

№ интервала	Интервал	Середина интервала	Частота n_i	Относительная частота n_i_\n	Накопительная относит. частоте
1	8-13	10,5	3	0,1	0,1
2	13-18	15,5	13	0,433	0,533
3	18-23	20,5	6	0,2	0,733
4	23-28	25,5	7	0,233	0,967
5	28-33	30,5	1	0,033	1
Σ				1

а) Выборочная средняя (среднее число слов в телеграмме) с учетом значений средины интервалов равно

б) Мода (м_о) для интервального ряда определяется по формуле:

в) Медиана М_е связана с серединам интервалом (18-23) и для интервального ряда определяется по формуле:

где

= 18 – начало медианного интервала;

= 5; = 30 – сумма всех частот ряда; = 6 – частота медианного интервала; = 16 – сумма накопленных частот вариантов до медианного. Тогда М_е = 18+5

2. Строим гистограмму частот

3. Так как согласно п.1 М₀ >М_Е >, то имеет место правосторонняя асимметрия.

Задача 5. На основании данных о динамике количества телефонных аппаратов ГТС определить: а) среднегодовое количество телефонных аппаратов за весь период; б) ежегодные абсолютные приросты количества телефонных аппаратов и среднегодовой прирост за весь период; в) цепные и базисные темпы роста количества телефонных аппаратов; г) среднегодовой темп роста за весь период.

Проанализируйте полученные показатели. Напишите вывод о характере изменения по годам количества телефонных аппаратов.

Исходные данные: количество телефонных аппаратов ГТС на начало каждого года (тыс. шт.):

Годы	1-й	2-й	3-й	4-й	5-й	6-й
Тыс. шт.	94,5	98,2	110,0	130,2	144,8	162,5

Решение:

1. Среднегодовое кол-во телефонных аппаратов за весь период по формуле среднеарифметической простой

2. Ежегодно абсолютные приросты составили а) цепные (;) (в тыс.шт.)

б) базисные () (в тыс.шт.)

Средний прирост за весь период равен

(в тыс.шт.)

3. Темпы роста количества аппарата составили:

а) цепные .

% % % %

б) базисные

% % %

% %

4. Средне годовой темп роста за весь период

%
5. Отметим, что наибольший темп роста количества телефонов наблюдается в течение 3-го года. В этом году наибольшим сказался и абсолютный прирост.

Задача 6. Имеются следующие данные о товарообороте комиссионной торговли

Группа товаров по сравнению с I кв., %	Товарооборот, млрд р.		Изменение цен во II кв.
	Товарооборот, млрд р.
	I кв.	II кв.
Овощи	15,4	40,2	12
Мясо	24,5	18,5	10
Молоко	10,4	14,5	10

На основе этих данных исчислите: 1) общий индекс цен; 2) общий индекс товарооборота в фактических ценах; 3) общий индекс товарооборота в неизменных ценах; 4) изменение расходов населения в результате изменения цен.

Решение:

1) Индекс цен , где , а i_p для молока составил 1,10; для мяса – 1,1; для овощей – 1,12. Тогда

2), 3) Определим агрегатный индекс физического товарооборота

, который с учетом, что

принимает вид , где - индивидуальный индекс объема некоторого продукта, а Т – его товарооборот. Тогда и представляет собой индекс товарооборота при неизменных ценах.

Общий индекс товарооборота в фактических ценах составит

4) Расходы населения в результате повышения цен увеличится в среднем

Информация о работе

Скачать файл

Статистика тестов | Определение, интерпретация и примеры

Опубликован в 17 июля 2020 г. по Ребекка Беванс. Отредактировано 15 июля 2022 г.

Статистика теста — это число, рассчитанное на основе статистической проверки гипотезы. Он показывает, насколько точно ваши наблюдаемые данные соответствуют распределению, ожидаемому при нулевой гипотезе этого статистического теста.

Тестовая статистика используется для вычисления p -значения ваших результатов, помогая решить, следует ли отклонить вашу нулевую гипотезу.

Содержание

Что такое тестовая статистика?
Типы тестовой статистики
Интерпретация тестовой статистики
Отчет о тестовой статистике
Часто задаваемые вопросы о тестовой статистике

Тестовая статистика описывает, насколько близко распределение ваших данных соответствует распределению, предсказанному в соответствии с нулевой гипотезой статистического теста, который вы используете.

Распределение данных показывает, как часто происходит каждое наблюдение, и может быть описано его центральной тенденцией и вариациями вокруг этой центральной тенденции. Различные статистические тесты предсказывают разные типы распределений, поэтому важно выбрать правильный статистический тест для вашей гипотезы.

Статистика теста суммирует ваши наблюдаемые данные в одно число, используя центральную тенденцию, вариацию, размер выборки и количество предикторов в вашей статистической модели.

Как правило, статистика теста рассчитывается как закономерность в ваших данных (т. е. корреляция между переменными или разница между группами), разделенная на дисперсию данных (т. е. стандартное отклонение).

ПримерВы тестируете взаимосвязь между температурой и датой цветения для определенного сорта яблони. Вы используете набор долгосрочных данных, который отслеживает температуру и даты цветения за последние 25 лет путем случайной выборки 100 деревьев каждый год на экспериментальном поле.

Нулевая гипотеза: Нет корреляции между температурой и датой цветения.
Альтернативная гипотеза: Существует корреляция между температурой и датой цветения.

Чтобы проверить эту гипотезу, вы выполняете регрессионный тест, который генерирует значение t в качестве тестовой статистики. Значение t сравнивает наблюдаемую корреляцию между этими переменными с нулевой гипотезой нулевой корреляции.

Ниже приводится сводка наиболее распространенных тестовых статистических данных, их гипотез и типов статистических тестов, в которых они используются.

Различные статистические тесты будут иметь немного разные способы расчета этой тестовой статистики, но основные гипотезы и интерпретации тестовой статистики останутся прежними.

Статистика испытаний	Нулевая и альтернативная гипотезы	Статистические тесты, которые его используют
т -значение	Нуль: Средние значения двух групп равны Альтернатива: Средние значения двух групп не равны	Т -тест Регрессионные тесты
z -значение	Нуль: Средние значения двух групп равны Альтернатива: Средние значения двух групп не равны	Z -тест
F -значение	Пусто: Разница между двумя или более группами больше или равна вариации между группами Альтернативный вариант: Разница между двумя или более группами меньше, чем разница между группами	Анализ АНКОВА МАНОВА
X ² -значение	Нуль: Две выборки независимы Альтернатива: Две выборки не являются независимыми (т. е. они коррелированы)	Критерий хи-квадрат Непараметрические корреляционные тесты

На практике вы почти всегда будете рассчитывать статистику теста с помощью статистической программы (R, SPSS, Excel и т. д.), которая также рассчитает p -значение статистики теста. Однако формулы для расчета этой статистики вручную можно найти в Интернете.

Пример Чтобы проверить свою гипотезу о температуре и сроках цветения, вы выполняете регрессионный тест. Регрессионный тест генерирует:

коэффициент регрессии 0,36
a t — значение, сравнивающее этот коэффициент с предсказанным диапазоном коэффициентов регрессии при нулевой гипотезе об отсутствии взаимосвязи

Значение t регрессионного теста равно 2,36 — это статистика вашего теста.

Что может сделать корректура для вашей статьи?

Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было неясных формулировок, избыточных слов и неудобных формулировок.

См. пример редактирования

Для любой комбинации размеров выборки и количества переменных-предикторов статистический тест даст предсказанное распределение для тестовой статистики. Это показывает наиболее вероятный диапазон значений, которые будут иметь место, если ваши данные будут соответствовать нулевой гипотезе статистического теста.

Чем более экстремальна ваша тестовая статистика — чем она дальше от границы диапазона предсказанных тестовых значений — тем меньше вероятность того, что ваши данные могли быть сгенерированы при нулевой гипотезе этого статистического теста.

Согласие между рассчитанной статистикой теста и предсказанными значениями описывается p -значением . Чем меньше значение p , тем меньше вероятность того, что ваша тестовая статистика будет иметь место при нулевой гипотезе статистического теста.

Поскольку статистика теста создается на основе ваших наблюдаемых данных, это в конечном счете означает, что чем меньше значение p , тем меньше вероятность того, что ваши данные могли бы иметь место, если бы нулевая гипотеза была верна.

Следовательно, статистически маловероятно, что ваши наблюдаемые данные могли иметь место при нулевой гипотезе. Используя порог значимости 0,05, можно сказать, что результат равен 9.0027 статистически значимо .

Статистические данные теста могут быть указаны в разделе результатов вашей исследовательской работы вместе с размером выборки, p — значением теста и любыми характеристиками ваших данных, которые помогут поместить эти результаты в контекст.

Нужно ли вам сообщать статистику теста, зависит от типа теста, о котором вы сообщаете.

Тип испытания	Какую статистику сообщать
Корреляционные и регрессионные тесты	Коэффициент корреляции или коэффициент регрессии для каждой предикторной переменной p — значение для каждого предиктора
Испытания различий между группами	Статистика испытаний Степени свободы p -значение тестовой статистики

При обследовании случайной подгруппы из 100 деревьев за 25 лет мы обнаружили статистически значимую ( p <0,01) положительную корреляцию между температурой и сроками цветения (R2 = 0,36, sd = 0,057).

При сравнении диеты мышей A и диеты мышей B мы обнаружили, что продолжительность жизни на диете A (среднее значение = 2,1 года; стандартное отклонение = 0,12) была значительно короче, чем продолжительность жизни на диете B (среднее значение = 2,6 года; стандартное отклонение = 0,1). , со средней разницей в 6 месяцев (t(80) = -12,75; р < 0,01).

Что такое тестовая статистика?

org/Answer»>

Статистика теста — это число, рассчитанное с помощью статистического теста. Он описывает, насколько ваши наблюдаемые данные далеки от нулевой гипотезы об отсутствии связи между переменными или отсутствии различий между группами выборок.

Тестовая статистика показывает, насколько две или более группы отличаются от общего среднего значения генеральной совокупности или насколько линейный наклон отличается от наклона, предсказанного нулевой гипотезой. В разных статистических тестах используются разные статистические данные.

Какие факторы влияют на статистику теста?

Статистика теста будет меняться в зависимости от количества наблюдений в ваших данных, насколько изменчивы ваши наблюдения и насколько сильны лежащие в основе закономерности в данных.

Например, если один набор данных имеет более высокую изменчивость, а другой — более низкую, первый набор данных даст тестовую статистику, более близкую к нулевой гипотезе, даже если истинная корреляция между двумя переменными одинакова в любом наборе данных.

Что такое статистическая значимость?

Статистическая значимость — это термин, используемый исследователями, чтобы заявить, что маловероятно, что их наблюдения могли произойти при нулевой гипотезе статистического теста. Значимость обычно обозначается значением p или значением вероятности.

Статистическая значимость произвольна – она зависит от порога или значения альфа, выбранного исследователем. Самый распространенный порог — 9.0007 p < 0,05, что означает, что данные, вероятно, будут встречаться менее чем в 5% случаев при нулевой гипотезе.

Когда значение p падает ниже выбранного альфа-значения, мы говорим, что результат теста статистически значим.

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Ребекка работает над докторской диссертацией по почвенной экологии, а в свободное время пишет. Она очень рада, что может поболтать о статистике со всеми вами.

Выбор правильного статистического теста

Опубликован в 28 января 2020 г. по Ребекка Беванс. Отредактировано 6 июля 2022 г.

Статистические тесты используются для проверки гипотез. Их можно использовать для:

определить, имеет ли предикторная переменная статистически значимую связь с переменной результата.
оценить разницу между двумя или более группами.

Статистические тесты предполагают нулевую гипотезу об отсутствии отношений или различий между группами. Затем они определяют, выходят ли наблюдаемые данные за пределы диапазона значений, предсказанных нулевой гипотезой.

Если вы уже знаете, с какими типами переменных имеете дело, вы можете использовать блок-схему, чтобы выбрать правильный статистический тест для ваших данных.

Блок-схема статистических тестов

Содержание

Что делает статистический тест?
Когда выполнять статистический тест
Выбор параметрического теста: регрессия, сравнение или корреляция
Выбор непараметрического теста
Блок-схема: выбор статистического теста
Часто задаваемые вопросы о статистических тестах

Статистические тесты работают путем вычисления статистики теста — числа, которое описывает, насколько отношения между переменными в вашем тесте отличаются от нулевой гипотезы об отсутствии отношений.

Затем вычисляется p -значение (значение вероятности). Значение p оценивает вероятность того, что вы увидите разницу, описываемую тестовой статистикой, если нулевая гипотеза об отсутствии взаимосвязи верна.

Если значение тестовой статистики более экстремально, чем статистика, вычисленная из нулевой гипотезы, то вы можете сделать вывод о статистически значимой связи между предиктором и переменными результата.

Если значение тестовой статистики менее экстремально, чем значение, рассчитанное из нулевой гипотезы, то вы можете сделать вывод об отсутствии статистически значимой связи между предиктором и переменными результата.

Вы можете выполнять статистические тесты на данных, которые были собраны статистически достоверным способом — либо посредством эксперимента, либо посредством наблюдений, сделанных с использованием методов вероятностной выборки.

Чтобы статистический тест был действительным, размер вашей выборки должен быть достаточно большим, чтобы приблизительно соответствовать истинному распределению изучаемой совокупности.

Чтобы определить, какой статистический тест использовать, вам необходимо знать:

соответствуют ли ваши данные определенным предположениям.
типов переменных, с которыми вы имеете дело.

Статистические предположения

Статистические тесты делают некоторые общие предположения о данных, которые они проверяют:

Независимость наблюдений (иначе говоря, отсутствие автокорреляции): наблюдения/переменные, которые вы включаете в свой тест, не связаны между собой (например, множественные измерения одного испытуемого не являются независимыми, в то время как измерения нескольких разных испытуемых независимы) .
Однородность дисперсии : дисперсия внутри каждой сравниваемой группы одинакова среди всех групп. Если в одной группе вариаций гораздо больше, чем в других, это ограничит эффективность теста.
Нормальность данных : данные подчиняются нормальному распределению (также известному как кривая нормального распределения). Это предположение относится только к количественным данным.

Если ваши данные не соответствуют предположениям о нормальности или однородности дисперсии, вы можете выполнить непараметрический статистический тест , который позволит вам проводить сравнения без каких-либо предположений о распределении данных.

Если ваши данные не соответствуют предположению о независимости наблюдений, вы можете использовать тест, учитывающий структуру ваших данных (тесты с повторными измерениями или тесты, включающие блокирующие переменные).

Типы переменных

Типы переменных, которые у вас есть, обычно определяют, какой тип статистического теста вы можете использовать.

Количественные переменные представляют количество вещей (например, количество деревьев в лесу). Типы количественных переменных включают:

Непрерывный (также известные как переменные отношения): представляют меры и обычно могут быть разделены на единицы меньше единицы (например, 0,75 грамма).
Дискретные (также известные как целочисленные переменные): представляют собой числа и обычно не могут быть разделены на единицы меньше единицы (например, 1 дерево).

Категориальные переменные представляют собой группы вещей (например, разные виды деревьев в лесу). Типы категориальных переменных включают:

Порядковый номер : представление данных в порядке (например, рейтинги).
Номинальный номер : представляют названия групп (например, названия торговых марок или видов).
Двоичный : представлять данные с результатом да/нет или 1/0 (например, выигрыш или проигрыш).

Выберите тест, который соответствует типам предикторов и переменных результата, которые вы собрали (если вы проводите эксперимент, это независимые и зависимые переменные). Обратитесь к таблицам ниже, чтобы увидеть, какой тест лучше всего соответствует вашим переменным.

Предотвратите плагиат, запустите бесплатную проверку.

Выбор параметрического теста: регрессия, сравнение или корреляция

Параметрические тесты обычно предъявляют более строгие требования, чем непараметрические тесты, и позволяют делать более точные выводы на основе данных. Их можно проводить только с данными, которые соответствуют общим предположениям статистических тестов.

Наиболее распространенные типы параметрических тестов включают регрессионные тесты, сравнительные тесты и корреляционные тесты.

Регрессионные тесты

Регрессионные тесты ищут причинно-следственных связей . Их можно использовать для оценки влияния одной или нескольких непрерывных переменных на другую переменную.

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Пример исследовательского вопроса
Простая линейная регрессия	Непрерывный 1 предиктор	Непрерывный 1 результат	Каков эффект дохода на долголетие?
Множественная линейная регрессия	Непрерывный 2 или более предикторов	Непрерывный 1 результат	Как влияет доход и количество минут упражнений в день на продолжительность жизни?
Логистическая регрессия	Непрерывный	Двоичный	Как влияет дозировка препарата на выживание испытуемого?

Сравнительные тесты

Сравнительные тесты ищут различий между средними группами . Их можно использовать для проверки влияния категориальной переменной на среднее значение какой-либо другой характеристики.

Т-тесты используются при сравнении средних значений ровно двух групп (например, среднего роста мужчин и женщин). Тесты ANOVA и MANOVA используются при сравнении средних значений более чем двух групп (например, среднего роста детей, подростков и взрослых).

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Пример исследовательского вопроса
Парный t-критерий	Категориальный 1 предиктор	Количественный групп происходят из одного и того же населения	Как две разные программы подготовки к экзаменам влияют на средние результаты экзаменов учащихся одного класса?
Независимый t-критерий	Категориальный 1 предиктор	Количественный групп происходят из разных популяций	Какая разница в среднем балле на экзаменах у учащихся двух разных школ?
Анализ	Категориальный 1 или более предикторов	Количественный 1 результат	Какова разница в среднем уровне боли у послеоперационных пациентов, получавших три разных обезболивающих?
МАНОВА	Категориальный 1 или более предикторов	Количественный 2 или более результатов	Как влияет вид цветка на длину лепестков, ширину лепестков и длину стебля?

Корреляционные тесты

Корреляционные тесты проверяют, связаны ли переменные без выдвижения гипотезы о причинно-следственной связи.

Их можно использовать для проверки того, являются ли две переменные, которые вы хотите использовать (например) в тесте множественной регрессии, автокоррелированы.

	Переменные	Пример исследовательского вопроса
Pearson’s r	2 непрерывные переменные	Как связаны широта и температура?

Выбор непараметрического теста

Непараметрические тесты не делают столько предположений о данных и полезны, когда нарушается одно или несколько общих статистических предположений. Однако выводы, которые они делают, не так надежны, как при параметрических тестах.

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Использовать вместо…
Копейщик r	Количественный	Количественный	Пирсон р
Критерий независимости Хи-квадрат	Категориальный	Категориальный	Пирсон р
Знаковой тест	Категория	Количественный	Один образец t — тест
Крускал-Уоллис H	Категориальный 3 или более групп	Количественный	Анализ
АНОСИМ	Категориальный 3 или более групп	Количественный 2 или более переменных результата	МАНОВА
Критерий суммы рангов Уилкоксона	Категориальный 2 группы	Количественный групп происходят из разных популяций	Независимый t-критерий
Критерий знакового ранга Уилкоксона	Категориальный 2 группы	Количественный групп происходят из одного и того же населения	Парный t-критерий

Блок-схема: выбор статистического теста

Эта блок-схема поможет вам выбрать один из параметрических тестов. Непараметрические альтернативы см. в таблице выше.

Что такое тестовая статистика?

Что такое статистическая значимость?

org/Answer»>

Когда значение p падает ниже выбранного альфа-значения, мы говорим, что результат теста статистически значим.

В чем разница между количественными и категориальными переменными?

Количественные переменные — это любые переменные, данные которых представляют количества (например, рост, вес или возраст).

Категориальные переменные — это любые переменные, в которых данные представляют группы. Это включает в себя рейтинги (например, финишные места в гонке), классификации (например, марки хлопьев) и бинарные результаты (например, подбрасывание монеты).

Вам необходимо знать, с какими типами переменных вы работаете, чтобы выбрать правильный статистический тест для ваших данных и интерпретировать ваши результаты.

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Z-тест: Z-тест определения и двух пропорций

Что такое Z-тест?

Z-тест — это тип проверки гипотезы, позволяющий вам выяснить, являются ли результаты теста достоверными или воспроизводимыми.

Например, если кто-то сказал, что нашел новое лекарство, излечивающее от рака, вы хотели бы убедиться, что это правда. Проверка гипотезы скажет вам, вероятно, это правда или, вероятно, неправда. Z-тест используется, когда ваши данные примерно нормально распределены (т. е. данные имеют форму колоколообразной кривой, когда вы рисуете ее).

Когда можно запустить Z-тест.

В статистике используются несколько различных типов тестов (например, f-критерий, критерий хи-квадрат, t-критерий). Вы бы использовали тест Z, если:

Размер вашей выборки больше 30 . В противном случае используйте t-тест.
Точки данных должны быть независимы друг от друга. Другими словами, одна точка данных не связана или не влияет на другую точку данных.
Ваши данные должны нормально распределяться . Однако для больших размеров выборки (более 30) это не всегда имеет значение.
Ваши данные должны быть случайно выбраны из совокупности, где каждый элемент имеет равные шансы быть выбранным.
Размер выборки должен быть равен , если это вообще возможно.

Как запустить Z-тест?

Выполнение Z-теста ваших данных требует пяти шагов:

Сформулируйте нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу.
Выберите альфа-уровень.
Найдите критическое значение z в таблице z.
Рассчитать статистику теста z (см. ниже).
Сравните статистику теста с критическим значением z и решите, следует ли поддержать или отклонить нулевую гипотезу.

Все эти шаги можно выполнить вручную. Например, вы можете найти критическое значение вручную или вычислить значение z вручную. Для пошагового примера посмотрите следующее видео:
Посмотрите видео для примера:

Пример проверки гипотез №1: односторонний Z-тест

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Можно также использовать технологию, например:

Два образца z-теста в Excel.
Найдите критическое значение z на TI 83.
Найдите критическое значение на TI 89 (левый хвост).

Z-тест для двух пропорций

Посмотрите видео, чтобы увидеть Z-тест для двух пропорций:

Z-тест для двух пропорций

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Тест на разницу в пропорциях. Z-тест для двух пропорций позволяет вам сравнить две пропорции, чтобы увидеть, одинаковы ли они.

Нулевая гипотеза (H ₀ ) для теста состоит в том, что пропорции одинаковы.
Альтернативная гипотеза (H ₁ ) состоит в том, что пропорции не одинаковы.

Пример вопроса: допустим, вы тестируете два лекарства от гриппа A и B. Препарат A действует на 41 человека из выборки из 195. Препарат B действует на 351 человека из выборки из 605. Сопоставимы ли эти два лекарства? Используйте альфа-уровень 5%.

Шаг 1: Найдите две пропорции:

P ₁ = 41/195 = 0,21 (это 21%)
P ₂ = 351/605 = 0,58 (это 58%).

Отложите на время эти цифры.

Шаг 2: Найдите общую долю выборки. В числителе будет общее количество «положительных» результатов для двух выборок, а в знаменателе — общее количество людей в двух выборках.

р = (41 + 351) / (195 + 605) = 0,49.

Отложите этот номер на минутку.

Шаг 3: Подставим числа из Шага 1 и Шага 2 в формулу статистики теста:

Решив формулу, получим:
Z = 8,99

Нам нужно выяснить оценка попадает в «область отклонения».

Шаг 4: Найдите z-значение, связанное с α/2. Я буду использовать следующую таблицу известных значений:

Z-показатель, связанный с уровнем альфа 5% / 2, равен 1,96.

Шаг 5: Сравните рассчитанный z-показатель на шаге 3 с z-показателем в таблице на шаге 4. Если рассчитанный z-показатель больше, можно отклонить нулевую гипотезу.

8,99 > 1,96, поэтому мы можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Загляните на наш канал YouTube, чтобы получить больше помощи и советов по статистике!

Ссылки

Casella, G., Berger, R.L. (2002). Статистические выводы. Даксбери Пресс. ISBN 0-534-24312-6.
Дуглас К. Монтгомери, Джордж К. Рангер (2014). Прикладная статистика и вероятность для инженеров (6-е изд.). Джон Вили и сыновья, Inc. ISBN 9781118539712, 9781118645062.
Гоник, Л. (1993). Мультяшный путеводитель по статистике. HarperPerennial.
Спринтхолл, RC (2011). Базовый статистический анализ (9-е изд.). Пирсон Образование. ISBN 978-0-205-05217-2.

УКАЗЫВАЙТЕ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «Z-тест: определение и Z-тест двух пропорций» из StatisticsHowTo.com : Элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/hypothesis-testing/z-test/

————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, Свяжитесь с нами .

Т-тест (Т-тест Стьюдента): определение и примеры

Т-тест: Содержание :

Что такое Т-тест?
Т-счет
Значения T и P Значения
Расчет Т-критерия
Что такое парный Т-тест (Т-тест для парных образцов)?

Что такое Т-тест?

Посмотрите видео с обзором Т-теста:

T Test Introduction

Посмотрите это видео на YouTube.

Критерий Стьюдента показывает, насколько значительны различия между средними группами. Это позволяет узнать, могли ли эти различия в средствах произойти случайно. Тест t обычно используется, когда наборы данных следуют нормальному распределению, но вы не знаете дисперсию генеральной совокупности.

Например, вы можете подбросить монету 1000 раз и обнаружить, что количество выпавших орлов соответствует нормальному распределению для всех испытаний. Таким образом, вы можете рассчитать выборочную дисперсию по этим данным, но дисперсия генеральной совокупности неизвестна. Или фармацевтическая компания может захотеть протестировать новое лекарство от рака, чтобы выяснить, увеличивает ли оно продолжительность жизни. В эксперименте всегда есть контрольная группа (группа, которой дают плацебо или «сахарную таблетку»). Таким образом, в то время как в контрольной группе средняя продолжительность жизни может составлять +5 лет, в группе, принимающей новое лекарство, ожидаемая продолжительность жизни может составлять +6 лет. Казалось бы, лекарство может подействовать. Но это может быть из-за случайности. Чтобы проверить это, исследователи использовали t-критерий Стьюдента, чтобы выяснить, повторяются ли результаты для всей популяции.

Кроме того, t-тест использует t-статистику и сравнивает ее со значениями t-распределения, чтобы определить, являются ли результаты статистически значимыми.

Однако обратите внимание, что вы можете использовать t-критерий только для сравнения двух средних значений. Если вы хотите сравнить три или более средних значений, используйте ANOVA.

Оценка T.

Показатель t представляет собой отношение между разницей между двумя группами и разницей внутри групп.

Чем больше значение t, тем больше разница между группами.
Меньший показатель t = большее сходство между группами.

Оценка 3 говорит о том, что группы в три раза отличаются от друг от друга, поскольку они находятся друг в друге. Таким образом, когда вы запускаете t-тест, большие t-значения равны большей вероятности того, что результаты будут повторяемыми.

T-значения и P-значения

Насколько велик «достаточно большой»? У каждого t-значения есть p-значение. Значение p из t-теста — это вероятность того, что результаты ваших выборочных данных произошли случайно. P-значения составляют от 0% до 100% и обычно записываются в виде десятичного числа (например, значение p 5% равно 0,05). Низкие значения p указывают на то, что ваши данные появились не случайно . Например, значение p, равное 0,01, означает, что вероятность того, что результаты эксперимента были получены случайно, составляет всего 1%.

Вычисление статистики/Типы тестов

Существует три основных типа t-теста:

Стьюдентный критерий для независимых выборок сравнивает средние значения для двух групп.
Стьюдентный критерий для парной выборки сравнивает средние значения для одной и той же группы в разное время (скажем, с разницей в один год).
Одновыборочный t-критерий сравнивает среднее значение одной группы с известным средним значением.

Вы можете найти шаги для независимого теста t образцов здесь. Но вы, вероятно, не хотите рассчитывать тест вручную (математика может быть очень запутанной. Используйте следующие инструменты для расчета t-критерия:

Как выполнить T-критерий в Excel.
Т-тест в SPSS.
Т-раздача на ТИ 89.
Т раздача на ТИ 83.

Парный t-критерий (также называемый коррелированных пар t-тест , парных выборок t тест или зависимых выборок t тест ) — это то, где вы запускаете t тест на зависимых выборках. Зависимые выборки по существу связаны — это тесты на одном и том же человеке или предмете. Например:

Стоимость МРТ коленного сустава в двух разных больницах,
Два теста на одном и том же человеке до и после тренировки,
Два измерения артериального давления у одного и того же человека с использованием разного оборудования.

Когда выбирать парный Т-критерий / парные выборки Т-критерий / зависимые выборки Т-критерий

Выберите парный t-критерий, если у вас есть два измерения одного и того же предмета, человека или предмета. Но вы также должны выбрать этот тест, если у вас есть два элемента, которые измеряются с уникальным условием. Например, вы можете измерять показатели безопасности автомобиля при исследовании и тестировании транспортных средств и подвергать автомобили серии краш-тестов. Хотя производители разные, вы можете подвергать их одинаковым условиям.

С помощью «обычного» t-критерия для двух выборок вы сравниваете средние значения для двух разных выборок. Например, вы можете протестировать две разные группы специалистов по обслуживанию клиентов на тесте, связанном с бизнесом, или протестировать студентов из двух университетов на предмет их владения английским языком. Но если вы берете случайную выборку для каждой группы отдельно, и у них разные условия, ваши выборки независимы, и вам следует провести t-тест независимых выборок (также называемый между выборками и непарными выборками).

Нулевая гипотеза для t-критерия независимых выборок: μ ₁ = μ ₂ . Таким образом, предполагается, что средства равны. С парным t-тестом нулевая гипотеза состоит в том, что попарных разностей между двумя тестами равны (H ₀ : µ _d = 0).

T-критерий для парных выборок вручную

Пример вопроса: Рассчитайте парный t-критерий вручную для следующих данных:

Шаг 1: Вычтите каждую оценку Y из каждой оценки X.

Шаг 2: Сложите все значения из шага 1, затем отложите это число на мгновение.

Шаг 3: Возведите в квадрат различия из шага 1.

Шаг 4: Сложите все квадраты различий из шага 3.

Шаг 5: Используйте следующую формулу для расчета t-показателя:

«ΣD» представляет собой сумму X-Y из шага 2.
ΣD ² : Сумма квадратов разностей (из шага 4).
(ΣD) ² : Сумма разностей (из шага 2), возведенная в квадрат.

Если вы не знакомы с обозначением Σ, используемым в t-тесте, это в основном означает «сложить все». Вы можете найти эту статью полезной: нотация суммирования.

Шаг 6: Вычтите 1 из размера выборки, чтобы получить степени свободы. У нас есть 11 предметов. Таким образом, 11 – 1 = 10.

Шаг 7: Найдите значение p в t-таблице, используя степени свободы на шаге 6. Но если у вас нет определенного уровня альфа, используйте 0,05 (5%). .

Итак, для этого примера t-проблемы с df = 10 значение t равно 2,228.

Шаг 8: В заключение сравните значение t-таблицы из шага 7 (2,228) с рассчитанным значением t (-2,74). Вычисленное t-значение больше табличного значения при альфа-уровне 0,05. Кроме того, обратите внимание, что значение p меньше уровня альфа: p <0,05. Таким образом, мы можем отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии разницы между средними значениями.

Однако обратите внимание, что вы можете игнорировать знак минус при сравнении двух значений t как ± указывает направление; p-значение остается одинаковым для обоих направлений.

Кроме того, загляните на наш канал YouTube, чтобы получить дополнительную справку по статистике и советы!

Ссылки

Goulden, C. H. Methods of Statistical Analysis, 2nd ed. Нью-Йорк: Wiley, стр. 50-55, 1956.

УКАЗЫВАЙТЕ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «Т-тест (Т-тест Стьюдента): определение и примеры» из StatisticsHowTo.com : Элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/t-test/

————————————————— ————————-

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, Свяжитесь с нами .

Статистика хи-квадрат: как ее рассчитать / распределение

Наблюдаемые переменные: определение

Содержание

Определения

Что такое тест хи-квадрат?
Что такое статистика хи-квадрат?
Хи-квадрат P-значения.
Распределение хи-квадрат и распределение хи

Расчеты :

Как рассчитать статистику хи-квадрат:
- Вручную (с видео)
- Инструкции SPSS.
Как проверить гипотезу хи-квадрат (с видео)

См. также:

Тест хи-квадрат на нормальность.

Посмотрите видео с обзором тестов:

Тест хи-квадрат Введение

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Существует два типа тестов хи-квадрат . Оба используют статистику хи-квадрат и распределение для разных целей:

Тест согласия хи-квадрат определяет, соответствуют ли данные выборки генеральной совокупности. Подробнее об этом типе см.: Тест на пригодность .
Тест хи-квадрат на независимость сравнивает две переменные в таблице непредвиденных обстоятельств, чтобы определить, связаны ли они между собой. В более общем смысле он проверяет, отличаются ли распределения категориальных переменных друг от друга.

Вернуться к началу

Формула для статистики хи-квадрат, используемая в тесте хи-квадрат:

Нижний индекс «с» — это степени свободы. «O» — это наблюдаемое значение, а E — ожидаемое значение. Очень редко вы захотите на самом деле используйте эту формулу, чтобы вручную найти критическое значение хи-квадрат. Символ суммирования означает, что вам придется выполнять расчет для каждого отдельного элемента данных в вашем наборе данных. Как вы, вероятно, можете себе представить, расчеты могут быть очень, очень длинными и утомительными. Вместо этого вы, вероятно, захотите использовать технологию:

Тест хи-квадрат в SPSS.
Хи-квадрат P-значение в Excel.

Статистика хи-квадрат — это один из способов показать взаимосвязь между двумя категориальными переменными. В статистике есть два типа переменных: числовые (исчисляемые) переменные и нечисловые (категориальные) переменные. Статистика хи-квадрат — это одно число, которое говорит вам, насколько велика разница между вашими наблюдаемыми подсчетами и подсчетами, которые вы могли бы ожидать, если бы в популяции вообще не было связи.

Существует несколько вариантов статистики хи-квадрат. Какой из них вы используете, зависит от того, как вы собрали данные и какая гипотеза проверяется. Однако во всех вариантах используется одна и та же идея, заключающаяся в том, что вы сравниваете ожидаемые значения со значениями, которые вы фактически собираете. Для таблиц непредвиденных обстоятельств можно использовать одну из наиболее распространенных форм:

Где О — наблюдаемое значение, Е — ожидаемое значение, а «i» — это «i-я» позиция в таблице непредвиденных обстоятельств.

Низкое значение для хи-квадрат означает, что существует высокая корреляция между двумя вашими наборами данных. Теоретически, если бы ваши наблюдаемые и ожидаемые значения были равны («нет разницы»), тогда хи-квадрат был бы равен нулю — событие, которое вряд ли произойдет в реальной жизни. Решить, достаточно ли велика статистика критерия хи-квадрат, чтобы указать на статистически значимую разницу, не так просто, как кажется. Было бы неплохо, если бы мы могли сказать, что статистика критерия хи-квадрат > 10 означает разницу, но, к сожалению, это не так.

Вы можете взять вычисленное значение хи-квадрат и сравнить его с критическим значением из таблицы хи-квадрат. Если значение хи-квадрат больше критического значения, то существует значительная разница.

Вы также можете использовать p-значение. Сначала сформулируйте нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу. Затем создайте кривую хи-квадрат для ваших результатов вместе с p-значением (см. Вычисление p-значения хи-квадрат в Excel). Небольшие значения p (менее 5%) обычно указывают на то, что разница значительна (или «достаточно мала»).

Совет : Статистика хи-квадрат может использоваться только для чисел. Их нельзя использовать для процентов, пропорций, средних или подобных статистических величин. Например, если у вас есть 10 процентов от 200 человек, вам нужно будет преобразовать это число в число (20), прежде чем вы сможете запустить тестовую статистику.
Вернуться к началу

Тест хи-квадрат даст вам p-значение. Значение p скажет вам, являются ли результаты вашего теста значимыми или нет. Чтобы выполнить тест хи-квадрат и получить p-значение, вам нужны две части информации:

Степени свободы. Это просто количество категорий минус 1.
Альфа-уровень(α). Это выбираете вы или исследователь. Обычный альфа-уровень равен 0,05 (5%), но вы также можете использовать другие уровни, например 0,01 или 0,10.

В элементарной статистике или статистике AP в вопросе обычно указываются как степени свободы (df), так и альфа-уровень. Обычно вам не нужно выяснять, что они из себя представляют. Вы можете вычислить df самостоятельно, но это довольно просто: посчитайте категории и вычтите 1.

Степени свободы помещаются в виде нижнего индекса после символа хи-квадрат (Χ ² ). Например, следующий хи-квадрат показывает 6 df:
х ² ₆ .
И этот хи-квадрат показывает 4 df:
X ² ₄ .
Вернуться к началу

Распределение хи-квадрат (также называемое распределением хи-квадрат) является частным случаем гамма-распределения; Распределение хи-квадрат с n степенями свободы равно гамма-распределению с a = n/2 и b = 0,5 (или β = 2).

Допустим, у вас есть случайная выборка из нормального распределения. Распределение хи-квадрат представляет собой распределение суммы этих случайных выборок в квадрате . степеней свободы (k) равны количеству суммируемых отсчетов. Например, если вы взяли 10 выборок из нормального распределения, то df = 10. Степени свободы в распределении хи-квадрат также являются его средним значением . В этом примере среднее значение этого конкретного распределения будет равно 10. Распределения хи-квадрат всегда смещены вправо. Однако чем больше степеней свободы, тем больше распределение хи-квадрат похоже на нормальное распределение.

Распределение хи-бар-квадрат представляет собой смесь распределений хи-квадрат, смешанных по их степеням свободы. Вы часто будете сталкиваться с ними при проверке гипотезы с помощью неравенства.

Использование

Распределение хи-квадрат имеет множество применений в статистике, в том числе:

Оценка доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности нормального распределения от стандартного отклонения выборки [1].
Независимость двух критериев классификации качественных переменных.
Отношения между категориальными переменными (таблицы непредвиденных обстоятельств).
Выборочное исследование дисперсии, когда базовое распределение является нормальным.
Тесты отклонений разностей между ожидаемыми и наблюдаемыми частотами (односторонние таблицы).
Тест хи-квадрат (критерий согласия).

Распределение Чи

Аналогичным распределением является распределение Чи [2]. Это распределение описывает квадратный корень переменной, распределенной согласно распределению хи-квадрат; с df = n > 0 степеней свободы имеет функцию плотности вероятности:

f(x) = 2 ^(1-n/2) x ^(n-1) e ^{(-(x ² )/2)} / Γ(n/2)

Для значений, где x положителен.

CDF для этой функции не имеет закрытой формы, но ее можно аппроксимировать рядом интегралов, используя исчисление.

Вернуться к началу

Статистика хи-квадрат используется для проверки гипотез. Посмотрите это видео, Как рассчитать хи-квадрат .

Хи-квадрат Статистика (от руки)

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

С формулой хи-квадрат сложно работать. Это в основном потому, что вы должны добавить большое количество чисел. Самый простой способ решить формулу — составить таблицу.

Пример вопроса : Было опрошено 256 художников-художников, чтобы определить их знак зодиака. Результатами стали: Овен (29), Телец (24), Близнецы (22), Рак (19), Лев (21), Дева (18), Весы (19).), Скорпион (20), Стрелец (23), Козерог (18), Водолей (20), Рыбы (23). Проверьте гипотезу о том, что знаки зодиака равномерно распределены среди художников.

Шаг 1: Создайте таблицу со столбцами «Категории», «Наблюдаемые», «Ожидаемые», «Остатки (Наблюдения-Exp)», «(Наблюдения-Exp) ² » и «Компоненты (Obs-Exp)». Exp) ² / Exp.” Не беспокойтесь о том, что они означают прямо сейчас; Мы рассмотрим это в следующих шагах.

Шаг 2: Заполните ваши категории . Категории должны быть даны вам в вопросе. Есть 12 знаков зодиака, поэтому:

Шаг 3: Запишите свои числа . Подсчеты — это количество каждого элемента в каждой категории в столбце 2. Вам даны подсчеты в вопросе:

Шаг 4: Рассчитайте ожидаемое значение для столбца 3. В этом вопросе мы ожидаем, что 12 зодиака знаки должны быть равномерно распределены среди всех 256 человек, поэтому 256/12 = 21,333. Запишите это в столбце 3.

Шаг 5: Вычтите ожидаемое значение (шаг 4) из наблюдаемого значения (шаг 3) и поместите результат в столбец «Остаток». Например, первая строка — Овен: 29-21,333=7,667.

Шаг 6: Возведите в квадрат результаты шага 5 и поместите суммы в столбец (Наблюдения-Эксперт) ².

Шаг 7: Разделите суммы на шаге 6 на ожидаемое значение (шаг 4) и поместите эти результаты в последний столбец.

Шаг 8: Сложите (сумму) все значения в последнем столбце .

Это статистика хи-квадрат: 5,094.

Нравится объяснение? Прочтите «Руководство по статистике практического мошенничества», в котором есть еще сотни пошаговых объяснений, таких как это!

Вернуться к началу

Вы найдете тест хи-квадрат в SPSS в разделе «Перекрестные таблицы».

Пример проблемы: Запустите тест хи-квадрат в SPSS.

Примечание. Чтобы запустить тест хи-квадрат в SPSS, вы уже должны были написать утверждение гипотезы. См.: Как сформулировать нулевую гипотезу.

Посмотрите видео с инструкциями:

Как запустить тест хи-квадрат в SPSS

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Шаг 1: Нажмите «Анализ», затем нажмите «Описательная статистика», затем нажмите «Перекрестные таблицы».
Хи-квадрат в SPSS находится в команде Crosstabs.

Шаг 2: Нажмите кнопку «Статистика». Кнопка статистики находится справа от окна кросс-таблиц. Появится новое всплывающее окно.

Шаг 3: Нажмите «Хи-квадрат» , чтобы установить флажок, а затем нажмите «Продолжить», чтобы вернуться в окно кросс-таблиц.

Шаг 4: Выберите переменные, которые вы хотите запустить (другими словами, выберите две переменные, которые вы хотите сравнить с помощью критерия хи-квадрат). Щелкните одну переменную в левом окне, а затем щелкните стрелку вверху, чтобы переместить переменную в «Строки». Повторите, чтобы добавить вторую переменную в окно «Столбцы».

Шаг 5: Нажмите «Ячейки», а затем отметьте «Строки» и «Столбцы». Нажмите «Продолжить».

Шаг 6: Нажмите «ОК», чтобы запустить тест хи-квадрат. Тесты хи-квадрат будут возвращены в нижней части выходного листа в поле «Тесты хи-квадрат».

Шаг 7: Сравните p-значение, возвращаемое в области хи-квадрат (указано в столбце Асимп-сигнал), с выбранным вами альфа-уровнем.

Вернуться к началу

Посетите наш канал YouTube, чтобы получить дополнительную информацию о статистике. Найдите десятки видеороликов об основных принципах статистики, а также о том, как рассчитывать статистику с помощью Microsoft Excel.

Посмотрите видео о том, как проверить гипотезу с помощью хи-квадрата с использованием метода p-значения:

Тест хи-квадрат (метод P-значения)

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Критерий независимости хи-квадрат показывает, как связаны категориальные переменные. Есть несколько вариантов статистики; какой из них вы используете, зависит от того, как вы собрали данные. Это также зависит от того, как сформулирована ваша гипотеза. Все варианты используют одну и ту же идею; вы сравниваете значения, которые вы ожидаете получить (ожидаемые значения), со значениями, которые вы фактически собираете (наблюдаемые значения). Одна из наиболее распространенных форм может использоваться в таблице непредвиденных обстоятельств.

Проверка гипотезы хи-квадрат подходит, если у вас есть:

Дискретные результаты (категориальные)
Дихотомические переменные.
Порядковые переменные.

Например, у вас может быть клиническое исследование с гипогликемическим, нормогликемическим или гипергликемическим исходом уровня сахара в крови.

Проверка гипотезы хи-квадрат: шаги

Пример вопроса: Проверка гипотезы хи-квадрат со следующими характеристиками:

11 степеней свободы
Статистика критерия хи-квадрат 5,094

Примечание: Степени свободы равны количеству категорий минус 1.

Шаг 1: Возьмите статистику хи-квадрат. Найдите p-значение в таблице хи-квадрат. Если вы не знакомы с таблицами хи-квадрат, ссылка на таблицу хи-квадрат также включает короткое видео о том, как читать таблицу. Ближайшее значение для df=11 и 5,094 находится между 0,900 и 0,950.
Примечание : таблица хи-квадрат не дает точных значений для каждой отдельной возможности. Если вы используете калькулятор, вы можете получить точное значение. Точное значение p равно 0,9.265.

Шаг 2: Используйте p-значение , которое вы нашли на шаге 1. Решите, поддерживать или отвергать нулевую гипотезу. Как правило, небольшие значения p (от 1% до 5%) заставят вас отвергнуть нулевую гипотезу. Это очень большое значение p (92,65%) означает, что нулевая гипотеза должна быть отвергнута.

Нравится объяснение? Прочтите «Руководство по статистике практического мошенничества», в котором есть еще сотни пошаговых объяснений, таких как это!

Вернуться к началу

Ссылка

[1] Johns Hopkins.
[2] Kenney, JF и Keeping, E.S. Математика статистики, Pt. 2, 2-е изд. Принстон, Нью-Джерси: Van Nostrand, 1951.

УКАЗЫВАЙТЕ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «Статистика хи-квадрат: как ее рассчитать / распределение» От StatisticsHowTo.com : Элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/chi-square/

————————————————— ————————-

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, Свяжитесь с нами .

Статистика испытаний: определение, типы и формулы

Что такое статистика испытаний?

Статистика теста оценивает, насколько данные выборки согласуются с нулевой гипотезой в тесте гипотезы. Тестовые статистические расчеты берут данные вашей выборки и сводят их к одному числу, которое количественно определяет, насколько ваша выборка отличается от нулевой гипотезы. По мере того, как значение тестовой статистики становится более экстремальным, оно указывает на большие различия между данными вашей выборки и нулевой гипотезой.

Когда статистические данные вашего теста указывают на достаточно большую несовместимость с нулевой гипотезой, вы можете отклонить нулевую гипотезу и заявить, что ваши результаты статистически значимы — ваши данные подтверждают мнение о том, что эффект выборки существует в генеральной совокупности. Чтобы использовать тестовую статистику для оценки статистической значимости, вы либо сравниваете ее с критическим значением, либо используете для вычисления p-значения.

Статистики назвали тесты гипотез в честь статистики тестов, потому что они представляют собой количество, которое на самом деле оценивают тесты. Например, t-тесты оценивают t-значения, F-тесты оценивают F-значения, а тесты хи-квадрат используют, как вы уже догадались, значения хи-квадрат.

В этом посте вы узнаете о статистике тестов, о том, как ее рассчитать, интерпретировать и оценить статистическую значимость с использованием методов критического значения и p-значения.

Как найти статистику теста

Каждая статистика теста имеет собственную формулу. Ниже я привожу несколько распространенных примеров тестовой статистики. Чтобы увидеть рабочие примеры для каждого из них, щелкните ссылки на мои более подробные статьи.

Формулы для тестовой статистики

Тестовая статистика	Формула	Находка
T-значение для t-критерия с одной выборкой		Возьмите среднее значение выборки, вычтите гипотетическое среднее и разделите на стандартную ошибку среднего.
T-значение для t-критерия с двумя выборками		Возьмите среднее значение одной выборки, вычтите другое и разделите на объединенное стандартное отклонение.
Значение F для F-тестов и ANOVA		Вычислить отношение двух отклонений.
Значение хи-квадрат (χ ² ) для теста хи-квадрат		Суммируйте квадраты разностей между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями, деленные на ожидаемые значения.

Понимание нулевых значений и формул тестовой статистики

В приведенных выше формулах полезно понять нулевое условие и тестовое статистическое значение, которое возникает, когда ваши выборочные данные точно соответствуют этому условию. Кроме того, стоит знать, что приводит к тому, что статистика теста отдаляется от нулевого значения, что может стать значимым. Статистические данные испытаний являются статистически значимыми, когда они превышают критическое значение.

Все эти тестовые статистические данные являются коэффициентами, которые помогают понять их нулевые значения.

Т-тесты, нуль = 0

Когда t-значение равно 0, это означает, что данные выборки точно соответствуют нулевой гипотезе.

Для t-критерия с одной выборкой, когда среднее значение выборки равно гипотетическому среднему, числитель равен нулю, что приводит к тому, что все отношение t-значения равно нулю. По мере того, как среднее значение выборки удаляется от гипотетического среднего значения в положительном или отрицательном направлении, тестовая статистика удаляется от нуля в том же направлении.

Аналогичный случай существует для двухвыборочных t-тестов. Когда средние значения двух выборок равны, числитель равен нулю, и все статистическое отношение теста равно нулю. По мере того, как средние значения двух выборок становятся все более разными, абсолютное значение числителя увеличивается, а t-значение становится более положительным или отрицательным.

Связанный пост : Как работают T-тесты

F-тесты, включая ANOVA, Null = 1

Когда F-значение равно 1, это означает, что две дисперсии в числителе и знаменателе равны, что соответствует нулю гипотеза.

По мере того, как числитель и знаменатель становятся все менее и менее похожими, значение F удаляется от единицы в любом направлении.

Связанный пост : F-критерий в ANOVA

Тесты хи-квадрат, Null = 0

Когда значение хи-квадрат равно 0, это означает, что наблюдаемые значения всегда соответствуют ожидаемым значениям. Это условие приводит к тому, что числитель равен нулю, что делает значение хи-квадрат равным нулю.

По мере того, как наблюдаемые значения постепенно перестают соответствовать наблюдаемым значениям, числитель увеличивается, в результате чего тестовая статистика увеличивается с нуля.

Связанный пост : Как работает критерий хи-квадрат

На практике вы никогда не увидите тестовую статистику, которая точно равна нулю. Тем не менее, тривиальные различия были выборочными значениями, и нулевое значение не редкость.

Интерпретация тестовой статистики

Тестовая статистика безразмерна. Этот факт может затруднить их интерпретацию самостоятельно. Вы знаете, что они оценивают, насколько хорошо ваши данные согласуются с нулевой гипотезой. Если статистика вашего теста достаточно экстремальна, ваши данные настолько несовместимы с нулевой гипотезой, что вы можете отклонить ее и сделать вывод, что ваши результаты статистически значимы. Но как это соотносится с конкретными значениями вашей тестовой статистики? Где вы проводите черту?

Например, нулевое значение t соответствует нулевому значению. Но насколько далеко от нуля должно быть ваше t-значение, чтобы оно было статистически значимым? 1 достаточно? 2? 3? Если ваше t-значение равно 2, что это вообще означает? В этом случае мы знаем, что выборочное среднее не равно нулевому значению, но насколько оно исключительное? Ситуация усложняется тем, что разделительная линия меняется в зависимости от размера вашей выборки и других проблем, связанных с дизайном исследования.

Аналогичные типы вопросов применимы и к другим тестовым статистическим данным.

Чтобы интерпретировать отдельные значения тестовой статистики, нам нужно поместить их в более широкий контекст. С этой целью позвольте мне познакомить вас с выборочными распределениями для тестовой статистики!

Выборочные распределения для тестовой статистики

Выполнение проверки гипотезы на выборке дает единую тестовую статистику. Теперь представьте, что вы выполняете следующий процесс:

Предположим, что нулевая гипотеза верна для популяции.
Повторите свое исследование много раз, взяв множество случайных выборок одинакового размера из этой популяции.
Выполните одинаковую проверку гипотезы для всех этих образцов и сохраните статистику проверки.
Постройте график распределения тестовой статистики.

Этот процесс создает распределение тестовых статистических значений, которое происходит, когда эффект не существует в генеральной совокупности (т. е. нулевая гипотеза верна). Статистики называют этот тип распределения выборочным распределением, своего рода вероятностным распределением.

Зачем нам нужен этот тип дистрибутива?

Предоставляет более широкий контекст, необходимый для интерпретации тестовой статистики. В частности, это позволяет нам сравнить статистику одного теста нашего исследования со значениями, которые могут возникнуть, когда ноль является истинным. Мы можем количественно оценить редкость нашей выборочной статистики, предполагая, что эффект не существует в популяции. Теперь это полезно!

К счастью, нам не нужно собирать много случайных выборок, чтобы создать этот дистрибутив! Статистики разработали формулы, позволяющие нам оценивать распределения выборки для тестовой статистики, используя выборочные данные.

Чтобы оценить совместимость ваших данных с нулевой гипотезой, поместите тестовую статистику вашего исследования в распределение.

Связанный пост : Понимание распределений вероятностей

Пример тестовой статистики в распределении выборки

Предположим, что наш t-тест дает t-значение, равное двум. Это наша тестовая статистика. Давайте посмотрим, где оно подходит.

Приведенное ниже выборочное распределение показывает t-распределение с 20 степенями свободы, что соответствует t-критерию с 1 выборкой и размером выборки 21. Распределение центрируется на нуле, поскольку оно предполагает нулевое значение гипотеза верна. Когда нулевое значение истинно, ваш анализ, скорее всего, даст значение t, близкое к нулю, и с меньшей вероятностью даст значения t дальше от нуля в любом направлении.

Распределение выборки показывает, что наша тестовая статистика довольно редка, когда мы предполагаем, что нулевая гипотеза верна. Однако шансы наблюдения t-значений от -2 до +2 не совсем немыслимы. Нам нужен способ количественной оценки вероятности.

С этого момента нам нужно использовать способность выборочных распределений вычислять вероятности для тестовой статистики.

Связанный пост : Объяснение распределений выборки

Статистика тестов и критические значения

Уровень значимости использует критические значения, чтобы определить, насколько далеко должна быть тестовая статистика от нулевого значения, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу. Когда тестовая статистика превышает критическое значение, результаты являются статистически значимыми.

Процент площади под кривой выборочного распределения, которая заштрихована, представляет вероятность того, что тестовая статистика попадет в эти области, когда нулевое значение истинно. Следовательно, чтобы отобразить уровень значимости 0,05, я заштрихую 5% выборочного распределения, наиболее удаленного от нулевого значения.

Две затемненные области равноудалены от нулевого значения в центре. Каждый регион имеет вероятность 0,025, что соответствует нашему уровню значимости 0,05. Эти заштрихованные области являются критическими областями для проверки двусторонней гипотезы. Вернемся к нашему примеру t-значение 2.

Связанный пост : Что такое критические значения?

В этом примере критическими значениями являются -2,086 и +2,086. Наша тестовая статистика 2 не является статистически значимой, поскольку она не превышает критического значения.

Другие проверки гипотез имеют собственную статистику испытаний и распределения выборки, но их процессы для критических значений в целом аналогичны.

Узнайте, как найти критические значения для тестовой статистики с помощью таблиц:

Z-таблица
Т-образный распределительный стол
Таблица хи-квадрат
F-стол

Связанный пост : Понимание уровней значимости

Использование тестовой статистики для поиска P-значений

P-значения — это вероятность наблюдения эффекта, по крайней мере столь же экстремального, как эффект вашей выборки, если вы предполагаете, что эффект не существует в популяции.

Статистические данные тестов представляют величину эффекта в тестах гипотез, поскольку они обозначают разницу между эффектом вашего образца и его отсутствием — нулевая гипотеза. Следовательно, вы используете статистику теста для расчета p-значения для проверки гипотезы.

Приведенное выше определение p-значения немного запутано. К счастью, гораздо проще понять, как статистика теста и p-значения работают вместе, используя график выборочного распределения.

Давайте используем наше гипотетическое тестовое статистическое значение t, равное 2, для этого примера. Однако, поскольку я показываю результаты двустороннего теста, мне нужно использовать t-значения +2 и -2, чтобы покрыть оба хвоста.

Связанный пост : Односторонние и двусторонние проверки гипотез

На приведенном ниже графике показана вероятность t-значений меньше -2 и больше +2 с использованием площади под кривой. Этот график характерен для нашего дизайна t-критерия (t-критерий с 1 выборкой и N = 21).

Контрольные работы по статистике

Готовые контрольные работы по статистике

Заказать контрольную работу по статистике

Контрольная работа по «Статистике»

контрольная работа по алгебре для 9 класса по теории вероятностей и элементам статистики

Контрольная работа по курсу «Статистика». Вариант № 10

Страницы работы

Фрагмент текста работы

Похожие материалы

Информация о работе

Статистика тестов | Определение, интерпретация и примеры

Содержание

Что может сделать корректура для вашей статьи?

Полезна ли эта статья?

Выбор правильного статистического теста

Содержание

Статистические предположения

Типы переменных

Предотвратите плагиат, запустите бесплатную проверку.

Выбор параметрического теста: регрессия, сравнение или корреляция

Регрессионные тесты

Сравнительные тесты

Корреляционные тесты

Выбор непараметрического теста

Блок-схема: выбор статистического теста

Полезна ли эта статья?

Z-тест: Z-тест определения и двух пропорций

Что такое Z-тест?

Когда можно запустить Z-тест.

Как запустить Z-тест?

Z-тест для двух пропорций

Ссылки

Т-тест (Т-тест Стьюдента): определение и примеры

Что такое Т-тест?

Оценка T.

T-значения и P-значения

Вычисление статистики/Типы тестов

Когда выбирать парный Т-критерий / парные выборки Т-критерий / зависимые выборки Т-критерий

T-критерий для парных выборок вручную

Ссылки

Статистика хи-квадрат: как ее рассчитать / распределение

Содержание

Использование

Распределение Чи

Проверка гипотезы хи-квадрат: шаги

Ссылка

Статистика испытаний: определение, типы и формулы

Что такое статистика испытаний?

Как найти статистику теста

Формулы для тестовой статистики

Понимание нулевых значений и формул тестовой статистики

Т-тесты, нуль = 0

F-тесты, включая ANOVA, Null = 1

Тесты хи-квадрат, Null = 0

Интерпретация тестовой статистики

Выборочные распределения для тестовой статистики

Пример тестовой статистики в распределении выборки

Статистика тестов и критические значения

Использование тестовой статистики для поиска P-значений

Добавить комментарий Отменить ответ