Работа с одной выборкой. Парные сравнения презентация

Содержание

Анализ единственной выборки Определение шкалы измерения. Проверка «нормальности» распределения для количественных данных / определение типа распределения. Попытки преобразования «ненормально» распределенных переменных / анализ и поиск источников гетерогенности в многомодальных распределениях. Проверка

Слайд 1Statistica Работа с одной выборкой Парные сравнения

Слайд 2Анализ единственной выборки
Определение шкалы измерения.
Проверка «нормальности» распределения для количественных данных /

определение типа распределения.
Попытки преобразования «ненормально» распределенных переменных / анализ и поиск источников гетерогенности в многомодальных распределениях.
Проверка предположения об отличии значения в выборки от какой-либо константы.



Подгонка, т.е. определение типа распределения.

Слайд 3

Актуальные области интересов:

Слайд 4Шкалы

Слайд 5Проверка «нормальности»




Слайд 6Подбор распределений


Слайд 7Трансформации переменных
Попробуем логарифмировать значения переменных «Cu_кисл», «Cd_кисл», «Pb_кисл», «Zn_кисл» в файле

«Пример_тм_токсичность_проверка.xls», находясь в «STATISTICA».
Формула натурального логарифма в «STATISTICA»: =log(x)

Слайд 8Трансформации переменных

Слайд 9Что можно сравнивать?
Центральную тенденцию – среднее, медиану.
Дисперсию, т.е. характер изменчивости.
Тип распределения

– тип изменчивости данных.

Слайд 10Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Слайд 11Сравнить группу с гипотетическим значением. Количественная шкала, нормальное распределение. Сравнение средних




Как

записать результаты?
Тестируемое значение: 3,00;
M=3,00; t=0,00; df=74; P=1,000.

Слайд 12Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2»
Курс

– 30 человек.
Известно, что обычно с первого захода зачет сдают 70% учащихся.
На курсе с первого захода сдали 28 человек.
Вопрос: умнее ли этот курс «среднего» курса?





Слайд 13Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала. Пропорция «2 на 2».
Курс

– 30 человек.
Известно, что обычно с первого захода зачет сдают 70% учащихся.
На курсе с первого захода сдали 28 человек.
Вопрос: умнее ли этот курс «среднего» курса?





Слайд 14Сравнить группу с гипотетическим значением. Номинальная шкала.


Работаем с листом «Распределения» файла

«Пример_тм_токсичность_проверка.xls»

Слайд 15Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Слайд 16Сравнить две не связанные совокупности. Количественная шкала, нормальное распределение


Работаем с листом

«Данные» файла «Пример_тм_токсичность_проверка.xls»

Логарифмированные данные о концентрациях металлов в фоновой и буферной зонах.

Типы представления информации. Тест Левена.


Слайд 17М1=8,68; М2=4,68; df=47; t=47,04; P

нормальное распределение. Как записать результаты?


Слайд 18t-тест Стьюдента для не связанных совокупностей
Два типа организации файла.
Число измерений в

группах может быть разным.
Условия использования:
Всего ДВЕ выборки;
Нормальное распределение в каждой;
Равенство дисперсий в двух выборках;
n>10;

Слайд 19Сравнить две не связанные совокупности. Порядковая шкала или отклонение от нормального

распределения

Число измерений в группах может быть разным.

Условия использования:
Всего ДВЕ сравниваемых выборки;
N<100;



Слайд 20Тест Манна-Уитни
Me1=1,5; Me3=15,0; U(n1=24; n3=25)=0,00; P

Слайд 21Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала. Таблицы «2*2»



Слайд 22Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.
Нужна особая

организация файла:
столбец со значениями ВСЕХ признаков;
группирующий столбец;

Пример на листе «распределения» файла «Пример_1_компетентность_дополнение»

Слайд 23Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.


Слайд 24Сравнить две не связанные совокупности. Номинальная шкала: Хи-квадрат и др.
«Ручной» расчет

в EXCEL: файл «Хи-квадрат-2эмпирических.xls»

Слайд 25Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Слайд 26Сравнение трех выборок (критерий Краскела-Уолиса) H (2, N=55)=8.5, p=0.01
Попарное сравнение выборок

(критерий Манна-Уитни):
Линия 1 – линия 2: p=0.04 Линия 1 – линия 3: p=0.01 Линия 2 – линия 3: p=0.74

N=26 N=13 N=16

Удельная активность 90Sr в костной ткани
Apodemus uralensis

Удельная активность 90Sr в костной ткани малой лесной мыши составляет 29±2 Бк/г (указано среднее значение и стандартная ошибка средней, N=55)

Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]

Слайд 27Сравнение четырех выборок (линии 1- 4) (критерий Краскела-Уолиса) H (

3, N=64)=4.5, p=0.21.

Попарное сравнение выборок (тест Манна-Уитни) также не выявило статистически значимых (р<0.05) различий между ними.

Различия между выборками с линий 1-4 и 5 не значимы (тест Манна-Уитни) р=0.13, что может быть связано с малым размером выборки с линии 5.

N = 23 9 16 16 4

Удельная активность 90Sr в костной ткани
Microtus oeconomus


Модоров М.В., Селезнев А.А. Пространственно-временная изменчивость населения мелких млекопитающих и
демографической структуры их популяций в микромасштабе [презентация к выступлению на конференции]

Похожие презентации

Тройные интегралы. Вычисление тройных интегралов. Декартовы прямоугольные координаты. (Семинар 31) 281
Фізико-математичний турнір МІФ 494
mat-ka 2 klass 355
trenazhyor tablitsa deleniya 250
Численное решение нелинейных уравнений 291
Алгебраические дроби 441

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.

Для правообладателей

Яндекс.Метрика