методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных
и практических выводовА.Н. Колмогорови Ю.В. Прохоров
- Главная
- Разное
- Бизнес и предпринимательство
- Образование
- Развлечения
- Государство
- Спорт
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Религиоведение
- Черчение
- Физкультура
- ИЗО
- Психология
- Социология
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Что такое findslide.org?
FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.
Обратная связь
Email: Нажмите что бы посмотреть
Презентация на тему Статистические методы обработки экспериментальных данных
Содержание
- 2. Математическая статистика – раздел математики, посвященный
- 3. Источники изменчивости
- 4. Закон больших чисел – это объективный математический
- 5. Основные понятия
- 6. Совокупность – исходное понятие математической статистики,
- 8. Репрезентативность правильная представимость в выборке пропорций генеральной совокупности
- 9. Описательная статистика
- 10. Переменная (variable) - это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно манипулировать в исследовании.
- 11. Относительное значение параметра - отношение числа объектов,
- 12. Удельное значение данного признака - расчетная величина,
- 13. Минимум и максимум —минимальное и максимальное значения переменной
- 14. Среднее (оценка среднего, выборочное среднее) — сумма значений переменной, деленная на n (число значений переменной)
- 15. ПримерРезультаты контроля посещаемости внеклассных мероприятий
- 16. Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений
- 17.
- 18. ПримерРезультаты контроля посещаемости внеклассных мероприятий
- 19.
- 20. ПримерРезультаты контроля посещаемости внеклассных мероприятий
- 21. Медиана разбивает выборку на две равные части.
- 22. Мода представляет собой максимально часто встречающееся значение переменной
- 23. Пример
- 24.
- 25.
- 26. Понятие нулевой и альтернативной гипотезы
- 27. Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах
- 28. ПримерГипотеза 1. Успеваемость класса стохастически (вероятностно) зависит
- 29. Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение,
- 30. ПримерH0: Различие в результатах выполнения двумя группами
- 31. — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда
- 32. — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда
- 33. Уровень значимости – это вероятность ошибки первого
- 34. Допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр) может
- 35. Статистика критерия (Т) — некоторая функция от исходных данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза
- 36. Критическая область – совокупность значений критерия, при
- 37. Общие принципы проверки статистических гипотез
- 38. задается допустимая вероятность ошибки первого рода
- 41. Выбор критерия
- 42. Выбор критерия
- 43. Данные подчиняются закону нормального распределения? ДаНетНезависимыеСвязанныеС заданным
- 44. Группы независимые, связанные или проводится сравнение с
- 45. Какой тип данных анализируем?НенормальныйНормальный ≤2 Коэффициент корреляции
- 51. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 52. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 53. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 54. Нулевая гипотеза принимается, если tэмп
- 55. Критерий Стьюдента (t-критерий) n1=11, n2=9Хср=13,636; Yср=9,444σx=2,346; σ y=2,061
- 56. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 57. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 58. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 59. Критерий Стьюдента (t-критерий)
- 60. Критерий Фишера
- 61. Нулевая гипотеза принимается, если Fэмп >Fкрит Критерий ФишераFкритОбласть принятия нулевой гипотезы Критическая область
- 62. Число степеней свободы:k1=nl - 1 для первой
- 63. Критерий Фишера
- 64. Критерий Фишера
- 65. Критерий Фишера
- 66. Критерий Фишера
- 67. Критерий Фишера
- 68. Критерий ФишераFкрит=3,23Fэмп=3,25FкритОбласть принятия нулевой гипотезы Критическая область
- 69. Имеется две серии наблюдений над случайными переменными
- 70. Имеется две серии наблюдений над случайными переменными
- 71. Статистика критерия (Т) определяется следующим образом: Допустим,
- 72. Критерий знаков (G-критерий)
- 73. Критерий знаков (G-критерий)Т=10N = 12
- 74. Критерий знаков (G-критерий)n-ta = 9
- 75. Критерий знаков (G-критерий)n-taОбласть принятия нулевой гипотезы Критическая областьn-ta = 9Т=10
- 76. Критерий не рекомендуется использовать, если: 1) сумма
- 77. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 78. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 79. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 80. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 81. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 82. Критерий χ2 (хи-квадрат) Ткритич = 3,84T = 1,86ТкритичОбласть принятия нулевой гипотезы Критическая область
- 83. Критерий χ2 (хи-квадрат)
- 84. Критерий χ2 (хи-квадрат) k=С—1
- 85. СсылкиГржибовский А. М. Выбор статистического критерия для
- 86. Скачать презентацию
- 87. Похожие презентации
Математическая статистика – раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводовА.Н. Колмогорови Ю.В. Прохоров
![Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) [Электронный ресурс] :](/img/tmb/14/1397521/9b879a47f18c6be2dc144ee4659f26c5-720x.jpg "Статистические методы обработки экспериментальных данных")
Слайд 2 Математическая статистика – раздел математики, посвященный математическим
А.Н. Колмогорови Ю.В. Прохоров
Слайд 4 Закон больших чисел – это объективный математический закон,
согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит
к результату, почти не зависящему от случаяСтатистический подход – это выявление закономерной изменчивости на фоне случайных факторов и причин
Слайд 6 Совокупность – исходное понятие математической статистики, объединяющее
обычно какое-либо множество испытуемых (учащихся) по одному или нескольким
интересующим признакам.Генеральная и выборочная совокупности
Слайд 10 Переменная (variable) - это параметр измерения, который можно
контролировать или которым можно манипулировать в исследовании.
Слайд 11 Относительное значение параметра - отношение числа объектов, имеющих
этот показатель, к величине выборки. Выражается относительным числом или
в процентах (процентное значение)Слайд 12 Удельное значение данного признака - расчетная величина, показывающая
количество объектов с данным показателем, которое содержалось бы в
условной выборке, состоящей из 10, или 100, 1000 и т. д. объектов.
Слайд 14 Среднее (оценка среднего, выборочное среднее) — сумма значений
переменной, деленная на n (число значений переменной)
Слайд 16 Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений наблюдений
от которой равна 0
(`х - х1) + (`х
- х2) + ... + (`х - хn) =0Слайд 21 Медиана разбивает выборку на две равные части. Половина
значений переменной лежит ниже медианы, половина — выше
Квартили представляют
собой значения, которые делят две половины выборки (разбитые медианой) еще раз пополам Слайд 27 Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных
величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся
данным.
Слайд 28
Пример
Гипотеза 1. Успеваемость класса стохастически (вероятностно) зависит от
уровня обучаемости учащихся.
Гипотеза 2. Усвоение начального курса математики
не имеет существенных различий у учащихся, начавших обучение с 6 или 7 лет. Гипотеза 3. Проблемное обучение в первом классе эффективнее по сравнению с традиционной методикой обучения в отношении общего развития учащихся
Слайд 29 Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое
обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие
эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п.Альтернативная гипотеза – альтернативное проверяемое предположение(не всегда строго противоположное или обратное первому).
Слайд 30
Пример
H0: Различие в результатах выполнения двумя группами учащихся
одной и той же контрольной работы вызвано лишь случайными
причинамиH1: Уровни выполнения работы в двух группах учащихся различны и это различие определяется влиянием неслучайных факторов, например, тех или других методов обучения
Слайд 31 — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она
на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода)
—
можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода)Ошибки при проверке гипотез
Слайд 32 — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она
на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода)
—
можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода)Ошибки при проверке гипотез
Слайд 33 Уровень значимости – это вероятность ошибки первого рода
при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).
Ошибки при
проверке гипотезСлайд 34 Допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр) может быть
равна 5% или 1% (0.05 или 0.01).
Ошибки при проверке
гипотезСлайд 35 Статистика критерия (Т) — некоторая функция от исходных
данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза
Слайд 36 Критическая область – совокупность значений критерия, при котором
нулевую гипотезу отвергают
Область принятия нулевой гипотезы (область допустимых
значений) – совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу принимают
Слайд 38
задается допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр=0,05)
выбирается
статистика критерия (Т)
ищется область допустимых значений
по исходным данным вычисляется
значение статистики Тесли Т (статистика критерия) принадлежит области принятия нулевой гипотезы, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза
Процедура проверки нулевой гипотезы
Слайд 43
Данные подчиняются закону нормального распределения?
Да
Нет
Независимые
Связанные
С заданным значением
Независимые
Связанные
С
заданным значением
2
T-критерий Стьюдента для независимых выборок, Критерий
Крамера-Уэлча (при различиях в дисперсии)Однофакторный дисперсионный анализ, t-критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони
≥3
2
≥3
2
≥3
2
≥3
1
1
T-критерий Стьюдента для парных выборок
Дисперсионный анализ для повторных наблюдений
T-критерий Стьюдента для одной выборки
Критерий Манна-Уитни, Q-Критерий Розенбаума
Критерий Краскела-Уоллиса
Критерий Уилкоксона G-Критерий знаков,
Критерий Фридмана
Критерий Уилкоксона
Группы независимые, связанные или проводится сравнение с заданным значением?
Сколько групп сравниваем?
Алгоритм выбора переменных для анализа количественных данных*
Слайд 44 Группы независимые, связанные или проводится сравнение с заданным
значением?
Независимые
Связанные
С заданным значением
2
Точный критерий Фишера, Критерий хи-квадрат
Пирсона, Критерий хи-квадрат с поправкой ЙетсаКритерий хи-квадрат Пирсона, Критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобие
≥3
2
≥3
1
Тест Мак-Немара
Критерий Q Кохрена
Критерий Z
Сколько групп сравниваем?
Алгоритм выбора переменных для анализа качественных данных*
Слайд 45
Какой тип данных анализируем?
Ненормальный
Нормальный
≤2
Коэффициент корреляции Спирмена,
Коэффициент корреляции Кендалла
Коэффициент корреляции Спирмена,
Факторный анализ,
Коэффициент корреляции
Кендалла≥3
Алгоритм выбора переменных для анализа корреляции
≤2
Коэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент корреляции Пирсона,
Факторный анализ
≥3
Любой
≤2
Отношение шансов , Критерий V Крамера,
Критерий К Чупрова
Критерий V Крамера,
Критерий К Чупрова
≥3
Количественные
Качественные
Тип распределения
Сколько групп сравниваем?
Слайд 61
Нулевая гипотеза принимается, если
Fэмп >Fкрит
Критерий Фишера
Fкрит
Область
принятия нулевой гипотезы
Критическая область
Слайд 62
Число степеней свободы:
k1=nl - 1 для первой выборки
(т.е. для той выборки, величина дисперсии которой больше) и
k2=n2 - 1 для второй выборки.Критерий Фишера
Слайд 68
Критерий Фишера
Fкрит=3,23
Fэмп=3,25
Fкрит
Область принятия нулевой гипотезы
Критическая область
Слайд 69 Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X
и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На
их основе составлено N пар вида (хi, уi), где хi, уi — результаты двукратного измерения одного и того же свойства у одного и того же объекта.Элементы каждой пары хi, уi сравниваются между собой по величине, и паре присваивается знак «+», если хi < уi , знак «—», если хi > уi и «0», если хi = уi.
Критерий знаков (G-критерий)
Слайд 70 Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X
и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На
их основе составлено N пар вида (хi, уi), где хi, уi — результаты двукратного измерения одного и того же свойства у одного и того же объекта.Элементы каждой пары хi, уi сравниваются между собой по величине, и паре присваивается знак «+», если хi < уi , знак «—», если хi > уi и «0», если хi = уi.
Критерий знаков (G-критерий)
Слайд 71
Статистика критерия (Т) определяется следующим образом:
Допустим, что
из N пар (х, у,) нашлось несколько пар, в
которых значения хi и уi равны. Такие пары обозначаются знаком «0» и при подсчете значения величины Т не учитываются. Предположим, что за вычетом из числа N числа пар, обозначенных знаком «0», осталось всего n пар. Среди оставшихся n пар подсчитаем число пар, обозначенных знаком «-», т.е, пары, в которых xiКритерий знаков (G-критерий)
Слайд 75
Критерий знаков (G-критерий)
n-ta
Область принятия нулевой гипотезы
Критическая область
n-ta
= 9
Т=10
Слайд 76
Критерий не рекомендуется использовать, если:
1) сумма объемов
двух выборок меньше 20;
2) хотя бы одна из
абсолютных частот в таблице 2X2, составленной на основе экспериментальных данных, меньше 5.Критерий χ2 (хи-квадрат)
Слайд 82
Критерий χ2 (хи-квадрат)
Ткритич = 3,84
T = 1,86
Ткритич
Область принятия
нулевой гипотезы
Критическая область
Слайд 85
Ссылки
Гржибовский А. М. Выбор статистического критерия для проверки
гипотез // Экология человека. 2008. №11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-statisticheskogo-kriteriya-dlya-proverki-gipotez (дата
обращения: 16.06.2018).Сайт Медицинская статистика: http://medstatistic.ru/index.php
