|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Осуществление проверки выборочного распределения на нормальность с помощью критерия Колмогорова-Смирнова (с поправкой Лилльефорса) в системе STATISTICA 6.0Проверка на нормальность осуществляется для данных, которые отнесены к интервальной шкале или шкале отношений!!! (не для номинальной и не для порядковой шкал) Объем выборки для проверки на нормальность должен быть 51. Проверка на нормальность дает нам понять какой критерий следует использовать для вычисления, доказательства гипотезы (параметрический или непараметрический) Непараметрические критерии: (различия между признаками и зависимость между ними), ранговая корреляция Спирмена (наличие взаимосвязи между 2 признаками), Т-критерий Вилкоксона (сравнение результатов диагностики, коррекционной работы), U-критерий Манна-Уитни (различия между 2 выборками по каким-либо признакам). Параметрические критерии: Т-критерий Стьюдента, Линейная корреляция Пирсона, Регрессионный анализ, Факторный анализ, Кластерный анализ. Для проверки выборочного распределения, для начала, нужно составить таблицу эмпирических данных. Для этого в система статистика нужно нажать File – New. Появится следующая таблица: Number of variables – количество переменных (вписываем сколько нужно) Number of cases – количество испытуемых (больше или 51!) У нас появляется пустая таблица, куда вставляем данные.
Таблица 2 – эмпирические данные Теперь можно перейти к расчету: Statistic – Basic Statistic Tables – Descriptive statistics – OK – выделяем переменные (Variables; Select all) – OK – Histograms У нас появляются гистограммы, копируем их и начинаем описывать. Рисунок 1 – Гистограмма распределения близкого к отличному от нормального по переменной тревожности
Для того, чтобы описать гистограмму, нужно посмотреть на значения K-S р (значение Колмогорова-Смирнова) и Lilliefors p (Поправка Лилльефорса) в верней части гистограммы. ЕСЛИ: 1) K-S р > 0,05 Lilliefors p > 0,05 Распределение нормальное – параметрический метод 2) K-S р > 0,05 Lilliefors p < 0,05 Но сами значения > 0,05 Распределение близкое к нормальному – параметрический метод 3) K-S р < 0,05 Lilliefors p < 0,05 Распределение отличное от нормального – непараметрический метод 4) K-S р < 0,05 Lilliefors p < 0,05 Но сами значения K-S > 0,05 Lilliefors < 0,05 Распределение близкое к отличному от нормального – непараметрический метод
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |