Formula e rëndësisë statistikore. Pikërisht çfarë do të thotë

BESUESHMËRIA STATISTIKORE

- anglisht besueshmëria/vlefshmëria, statistikore; gjermanisht Validitat, statistikë. Konsistenca, objektiviteti dhe mungesa e paqartësisë në një test statistikor ose në një q.l. grup matjesh. D. s. mund të testohet duke përsëritur të njëjtin test (ose pyetësor) në të njëjtën lëndë për të parë nëse janë marrë të njëjtat rezultate; ose duke krahasuar pjesë të ndryshme të një testi që supozohet të matin të njëjtin objekt.

Antinazi. Enciklopedia e Sociologjisë, 2009

Shihni se çfarë është "BESUESHMËRIA STATISTIKORE" në fjalorë të tjerë:

BESUESHMËRIA STATISTIKORE- Anglisht besueshmëria/vlefshmëria, statistikore; gjermanisht Validitat, statistikë. Konsistenca, objektiviteti dhe mungesa e paqartësisë në një test statistikor ose në një q.l. grup matjesh. D. s. mund të verifikohet duke përsëritur të njëjtin test (ose... Fjalor shpjegues i sociologjisë

Në statistika, një vlerë quhet statistikisht e rëndësishme nëse probabiliteti i shfaqjes së tij rastësisht ose edhe vlera më ekstreme është i ulët. Këtu, me ekstrem nënkuptojmë shkallën e devijimit të statistikave të testit nga hipoteza zero. Ndryshimi quhet... ...Wikipedia

Fenomeni fizik i stabilitetit statistikor është se me rritjen e madhësisë së kampionit, frekuenca e një ngjarjeje të rastësishme ose vlera mesatare e një sasie fizike priret në një numër fiks. Fenomeni i statistikave... ... Wikipedia

BESUESHMËRIA E NDRYSHIMEVE (ngjashmëritë)- procedurë statistikore analitike për përcaktimin e nivelit të rëndësisë së dallimeve ose ngjashmërive midis mostrave sipas treguesve (variablave) të studiuar ... Procesi modern arsimor: konceptet dhe termat bazë

RAPORTIM, STATISTIK Fjalor i madh i kontabilitetit

RAPORTIM, STATISTIK- një formë e vëzhgimit statistikor shtetëror, në të cilën autoritetet përkatëse marrin nga ndërmarrjet (organizatat dhe institucionet) informacionin që u nevojitet në formën e dokumenteve raportuese të përcaktuara ligjërisht (raportet statistikore) për ... Fjalor i madh ekonomik

Një shkencë që studion metodat e vëzhgimit sistematik të fenomeneve masive në jetën shoqërore të njeriut, duke përpiluar përshkrime numerike të tyre dhe përpunimin shkencor të këtyre përshkrimeve. Kështu, statistikat teorike janë një shkencë... ... Fjalor Enciklopedik F.A. Brockhaus dhe I.A. Efroni

Koeficienti i korrelacionit- (Koeficienti i korrelacionit) Koeficienti i korrelacionit është një tregues statistikor i varësisë së dy variablave të rastësishëm Përkufizimi i koeficientit të korrelacionit, llojet e koeficientëve të korrelacionit, vetitë e koeficientit të korrelacionit, llogaritja dhe aplikimi... Enciklopedia e Investitorëve

Statistikat- (Statistika) Statistika është një shkencë e përgjithshme teorike që studion ndryshimet sasiore në dukuritë dhe proceset. Statistikat shtetërore, shërbimet statistikore, Rosstat (Goskomstat), të dhënat statistikore, statistikat e pyetjeve, statistikat e shitjeve,... ... Enciklopedia e Investitorëve

Korrelacioni- Korrelacioni është një marrëdhënie statistikore midis dy ose më shumë variablave të rastësishëm Koncepti i korrelacionit, llojet e korrelacionit, koeficienti i korrelacionit, analiza e korrelacionit, korrelacioni i çmimeve, korrelacioni i çifteve të monedhës në Përmbajtjen Forex. Enciklopedia e Investitorëve

libra

• Kërkime në matematikë dhe matematikë në kërkime: Koleksioni metodologjik mbi aktivitetet kërkimore të studentëve, Borzenko V.I.. Koleksioni paraqet zhvillimet metodologjike të zbatueshme në organizimin e aktiviteteve kërkimore të studentëve. Pjesa e parë e koleksionit i kushtohet aplikimit të një qasjeje kërkimore në...

Niveli i rëndësisë - kjo është probabiliteti që ne i konsideruam dallimet si të rëndësishme, por ato në fakt janë të rastësishme.

Kur tregojmë se diferencat janë domethënëse në nivelin e rëndësisë 5%, ose kur r< 0,05 , atëherë nënkuptojmë që probabiliteti që ato të jenë jo të besueshme është 0.05.

Kur tregojmë se diferencat janë të rëndësishme në nivelin e rëndësisë 1%, ose kur r< 0,01 , atëherë nënkuptojmë që probabiliteti që ato të jenë jo të besueshme është 0.01.

Nëse e përkthejmë të gjithë këtë në një gjuhë më të formalizuar, atëherë niveli i rëndësisë është probabiliteti i refuzimit të hipotezës zero, ndërkohë që është e vërtetë.

Gabim,i përbërë ngaaiatë që nerefuzuarhipoteza zerondërsa është i saktë, quhet gabim i tipit 1.(Shih tabelën 1)

Tabela 1. Hipotezat zero dhe alternative dhe kushtet e mundshme të testimit.

Probabiliteti i një gabimi të tillë zakonisht shënohet si α. Në thelb, do të duhej të tregonim në kllapa jo p < 0.05 ose fq < 0.01 dhe α < 0,05 ose α < 0,01.

Nëse probabiliteti i gabimit është α , atëherë probabiliteti i një vendimi të saktë: 1-α. Sa më i vogël α, aq më i madh është probabiliteti i një vendimi të saktë.

Historikisht, në psikologji përgjithësisht pranohet se niveli më i ulët i rëndësisë statistikore është niveli 5% (p≤0.05): i mjaftueshëm është niveli 1% (p≤0.01) dhe niveli më i lartë është niveli 0.1% (p≤0.001). Prandaj, tabelat e vlerave kritike zakonisht përmbajnë vlerat e kritereve që korrespondojnë me nivelet e rëndësisë statistikore p≤0.05 dhe p≤0.01, ndonjëherë - p≤0.001. Për disa kritere, tabelat tregojnë nivelin e saktë të rëndësisë së vlerave të tyre të ndryshme empirike. Për shembull, për φ*=1.56 p=O.06.

Megjithatë, derisa niveli i rëndësisë statistikore të arrijë p=0.05, ne ende nuk kemi të drejtë të hedhim poshtë hipotezën zero.

Ne do t'i përmbahemi rregullit të mëposhtëm për hedhjen poshtë të hipotezës së pa dallime (Ho) dhe pranimin e hipotezës së rëndësisë statistikore të diferencave (H 1).

Rregulli për refuzimin e Ho dhe pranimin e h1

Nëse vlera empirike e kriterit është e barabartë ose më e madhe se vlera kritike që korrespondon me p≤0.05, atëherë H 0 refuzohet, por ne ende nuk mund ta pranojmë përfundimisht H 1 .

Nëse vlera empirike e kriterit është e barabartë me vlerën kritike që korrespondon me p≤0.01 ose e tejkalon atë, atëherë H 0 refuzohet dhe H 1 pranohet. : Përjashtimet

Testi i shenjës G, testi Wilcoxon T dhe testi Mann-Whitney U. Për ta krijohen marrëdhënie të kundërta.

Oriz. 4. Shembull i një "boshti të rëndësisë" për kriterin Q të Rosenbaum.

Vlerat kritike të kriterit përcaktohen si Q o, o5 dhe Q 0.01, vlera empirike e kriterit si Q em. Ajo është e mbyllur në një elips.

Në të djathtë të vlerës kritike Q 0.01 shtrihet "zona e rëndësisë" - kjo përfshin vlera empirike që tejkalojnë Q 0.01 dhe, për rrjedhojë, sigurisht domethënëse.

Në të majtë të vlerës kritike Q 0.05, shtrihet "zona e parëndësisë" - kjo përfshin vlerat empirike Q që janë nën Q 0.05 dhe, për rrjedhojë, janë sigurisht të parëndësishme. Ne e shohim atë 0,05 =6; Ne e shohim atë 0,01 =9; Ne e shohim atë P =8;

em.

Vlera empirike e kriterit bie në rajonin ndërmjet Q 0.05 dhe Q 0.01. Kjo është një zonë "pasigurie": ne tashmë mund të hedhim poshtë hipotezën për mosbesueshmërinë e dallimeve (H 0), por nuk mund ta pranojmë ende hipotezën për besueshmërinë e tyre (H 1). < Megjithatë, në praktikë, studiuesi mund t'i konsiderojë si të besueshme ato dallime që nuk hyjnë në zonën e parëndësisë, duke deklaruar se ato janë të besueshme në p. 0.05, ose duke treguar nivelin e saktë të rëndësisë së vlerës së kriterit empirik të fituar, për shembull: p=0.02. Duke përdorur tabela standarde, të cilat gjenden në të gjitha tekstet e metodave matematikore, kjo mund të bëhet në lidhje me kriteret Kruskal-Wallis H, χ 2 r .

Niveli i rëndësisë statistikore, ose vlerat kritike të testit, përcaktohet ndryshe kur testohen hipotezat statistikore të drejtimit dhe jodrejtues.

Me një hipotezë statistikore të drejtuar, përdoret një test me një bisht, me një hipotezë jo-drejtuese, përdoret një test me dy bisht. Testi me dy bisht është më i rreptë sepse teston për dallime në të dy drejtimet, dhe për këtë arsye vlerën empirike të testit që më parë korrespondonte me nivelin e rëndësisë p. < 0.05, tani korrespondon vetëm me nivelin p < 0,10.

Ne nuk do të duhet të vendosim vetë çdo herë nëse ai përdor një kriter të njëanshëm apo të dyanshëm. Tabelat e vlerave kritike të kritereve zgjidhen në atë mënyrë që hipotezat e drejtimit të korrespondojnë me një kriter të njëanshëm, dhe hipotezat jo-drejtuese korrespondojnë me një kriter të dyanshëm, dhe vlerat e dhëna plotësojnë kërkesat që zbatohen për secilën prej tyre. Studiuesi duhet vetëm të sigurojë që hipotezat e tij të përkojnë në kuptim dhe formë me hipotezat e propozuara në përshkrimin e secilit prej kritereve.

Besueshmëria statistikore është thelbësore në praktikën e llogaritjes së FCC. Është vërejtur më parë se mostra të shumta mund të zgjidhen nga e njëjta popullatë:

Nëse ato zgjidhen saktë, atëherë treguesit e tyre mesatarë dhe treguesit e popullsisë së përgjithshme ndryshojnë pak nga njëri-tjetri në madhësinë e gabimit të përfaqësimit, duke marrë parasysh besueshmërinë e pranuar;

Nëse zgjidhen nga popullata të ndryshme, diferenca mes tyre rezulton të jetë e rëndësishme. Statistikat kanë të bëjnë me krahasimin e mostrave;

Nëse ato ndryshojnë në mënyrë të parëndësishme, joparimore, të parëndësishme, d.m.th., ata në të vërtetë i përkasin të njëjtës popullatë të përgjithshme, diferenca midis tyre quhet statistikisht jo e besueshme.

Statistikisht e besueshme Diferenca e mostrës është një kampion që ndryshon në mënyrë të konsiderueshme dhe thelbësore, domethënë i përket popullatave të ndryshme të përgjithshme.

Në FCC, vlerësimi i rëndësisë statistikore të dallimeve të mostrës nënkupton zgjidhjen e shumë problemeve praktike. Për shembull, futja e metodave të reja të mësimdhënies, programeve, grupeve të ushtrimeve, testeve, ushtrimeve të kontrollit shoqërohet me testimin e tyre eksperimental, i cili duhet të tregojë se grupi testues është thelbësisht i ndryshëm nga grupi i kontrollit. Prandaj, përdoren metoda të veçanta statistikore, të quajtura kritere të rëndësisë statistikore, për të zbuluar praninë ose mungesën e një ndryshimi statistikisht domethënës midis mostrave.

Të gjitha kriteret ndahen në dy grupe: parametrike dhe joparametrike. Kriteret parametrike kërkojnë praninë e një ligji normal të shpërndarjes, d.m.th. Kjo nënkupton përcaktimin e detyrueshëm të treguesve kryesorë të ligjit normal - mesataren aritmetike dhe devijimin standard s. Kriteret parametrike janë më të sakta dhe më të sakta. Testet joparametrike bazohen në dallimet e renditjes (rendore) ndërmjet elementeve të mostrës.

Le të paraqesim kriteret kryesore për rëndësinë statistikore të përdorura në praktikën e FCC: Testi i Studentit dhe Testi i Fisher.

Testi i studentit emëruar pas shkencëtarit anglez K. Gosset (Studenti - pseudonim), i cili zbuloi këtë metodë. T-testi Student është parametrik dhe përdoret për të krahasuar vlerat absolute të mostrave. Mostrat mund të ndryshojnë në madhësi.

Testi i studentit përkufizohet kështu.

1. Gjeni testin Student t duke përdorur formulën e mëposhtme:

ku janë mesataret aritmetike të mostrave të krahasuara; t 1, t 2 - gabimet e përfaqësimit të identifikuara në bazë të treguesve të mostrave të krahasuara.

2. Praktika në FCC ka treguar se për punë sportive mjafton të pranohet besueshmëria e llogarisë P = 0.95.

Për besueshmërinë e numërimit: P = 0,95 (a = 0,05), me numrin e shkallëve të lirisë

k = n 1 + n 2 - 2 nga tabela në shtojcën 4 gjejmë vlerën e vlerës kufitare të kriterit ( t gr).

3. Në bazë të vetive të ligjit të shpërndarjes normale, kriteri i Studentit krahason t dhe t gr.

Ne nxjerrim përfundime:

nëse t t gr, atëherë diferenca ndërmjet mostrave të krahasuara është statistikisht e rëndësishme;

nëse t gr, atëherë diferenca është statistikisht e parëndësishme.

Për studiuesit në fushën e FCS, vlerësimi i rëndësisë statistikore është hapi i parë në zgjidhjen e një problemi specifik: nëse mostrat që krahasohen janë thelbësisht apo jo thelbësisht të ndryshëm nga njëri-tjetri. Hapi tjetër është vlerësimi i këtij ndryshimi nga pikëpamja pedagogjike, e cila përcaktohet nga kushtet e detyrës.

Le të shqyrtojmë zbatimin e testit Student duke përdorur një shembull specifik.

Shembulli 2.14. Një grup prej 18 subjektesh u vlerësuan për rrahjet e zemrës (bpm) para x i dhe pas y i ngrohje.

Vlerësoni efektivitetin e ngrohjes bazuar në rrahjet e zemrës. Të dhënat fillestare dhe llogaritjet janë paraqitur në tabelë. 2.30 dhe 2.31.

Tabela 2.30

Përpunimi i treguesve të rrahjeve të zemrës përpara ngrohjes

Gabimet për të dy grupet përkonin, pasi madhësitë e kampionit ishin të barabarta (i njëjti grup u studiua në kushte të ndryshme), dhe devijimet standarde ishin s x = s y = 3 rrahje/min. Le të kalojmë në përcaktimin e testit të Studentit:

Ne vendosëm besueshmërinë e llogarisë: P = 0.95.

Numri i shkallëve të lirisë k 1 = n 1 + n 2 - 2 = 18 + 18-2 = 34. Nga tabela në Shtojcën 4 gjejmë t gr= 2,02.

Konkluzioni statistikor. Meqenëse t = 11,62, dhe kufiri t gr = 2,02, atëherë 11,62 > 2,02, d.m.th. t > t gr, prandaj diferenca ndërmjet mostrave është statistikisht e rëndësishme.

Konkluzioni pedagogjik. U zbulua se për sa i përket rrahjeve të zemrës, ndryshimi midis gjendjes së grupit para dhe pas ngrohjes është statistikisht i rëndësishëm, d.m.th. domethënëse, themelore. Pra, bazuar në treguesin e rrahjeve të zemrës, mund të konkludojmë se ngrohja është efektive.

Kriteri Fisherështë parametrik. Përdoret kur krahasojmë shkallët e shpërndarjes së mostrës. Kjo, si rregull, nënkupton një krahasim për sa i përket qëndrueshmërisë së punës sportive ose qëndrueshmërisë së treguesve funksionalë dhe teknikë në praktikën e kulturës fizike dhe sportit. Mostrat mund të jenë të madhësive të ndryshme.

Kriteri Fisher përcaktohet në sekuencën vijuese.

1. Gjeni kriterin F Fisher duke përdorur formulën

ku , janë variancat e mostrave të krahasuara.

Kushtet e kriterit Fisher përcaktojnë që në numëruesin e formulës F ka një dispersion të madh, d.m.th. numri F është gjithmonë më i madh se një.

Ne vendosim besueshmërinë e llogaritjes: P = 0,95 - dhe përcaktojmë numrin e shkallëve të lirisë për të dy mostrat: k 1 = n 1 - 1, k 2 = n 2 - 1.

Duke përdorur tabelën në Shtojcën 4, gjejmë vlerën kufi të kriterit F gr.

Krahasimi i kritereve F dhe F gr na lejon të formulojmë përfundime:

nëse F > F gr, atëherë diferenca ndërmjet mostrave është statistikisht e rëndësishme;

nëse F< F гр, то различие между выборками статически недо­стоверно.

Le të japim një shembull konkret.

Shembulli 2.15. Le të analizojmë dy grupe hendbollistësh: x i (n 1= 16 persona) dhe y i (p 2 = 18 persona). Këto grupe atletësh u studiuan për kohën (et) e ngritjes kur hidhnin topin në portë.

A janë treguesit e repulsionit të të njëjtit lloj?

Të dhënat fillestare dhe llogaritjet bazë janë paraqitur në tabelë. 2.32 dhe 2.33.

Tabela 2.32

Përpunimi i treguesve të refuzimit të hendbollistëve të grupit të parë

Le të përcaktojmë kriterin Fisher:

Sipas të dhënave të paraqitura në tabelën e shtojcës 6, gjejmë Fgr: Fgr = 2.4

Le t'i kushtojmë vëmendje faktit që në tabelën në Shtojcën 6, renditja e numrave të shkallëve të lirisë së dispersionit më të madh dhe më të vogël bëhet më e trashë ndërsa afrohemi me numra më të mëdhenj. Kështu, numri i shkallëve të lirisë së dispersionit më të madh vijon në këtë renditje: 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 20, 24, etj., Dhe më e vogla - 28, 29, 30, 40. , 50, etj. d.

Kjo shpjegohet me faktin se me rritjen e madhësisë së kampionit, ndryshimet në testin F zvogëlohen dhe është e mundur të përdoren vlera tabelare që janë afër të dhënave origjinale. Pra, në shembullin 2.15 =17 mungon dhe vlera më e afërt me të mund të merret si k = 16, nga e cila marrim Fgr = 2.4.

Konkluzioni statistikor. Duke qenë se testi i Fisher-it F= 2.5 > F= 2.4, mostrat janë statistikisht të dallueshme dukshëm.

Konkluzioni pedagogjik. Vlerat e kohës (ave) të ngritjes gjatë hedhjes së topit në portë për hendbollistet e të dy grupeve ndryshojnë ndjeshëm. Këto grupe duhet të konsiderohen të ndryshme.

Hulumtimet e mëtejshme duhet të zbulojnë arsyen e këtij ndryshimi.

Shembulli 2.20.(mbi besueshmërinë statistikore të kampionit ). A janë përmirësuar kualifikimet e futbollistit nëse koha (et) nga dhënia e sinjalit deri në goditjen e topit në fillim të stërvitjes ishte x i dhe në fund y i.

Të dhënat fillestare dhe llogaritjet bazë janë dhënë në tabelë. 2.40 dhe 2.41.

Tabela 2.40

Treguesit e kohës së përpunimit nga dhënia e një sinjali deri te goditja e topit në fillim të stërvitjes

Le të përcaktojmë ndryshimin midis grupeve të treguesve duke përdorur kriterin e Studentit:

Me besueshmëri P = 0,95 dhe shkallë lirie k = n 1 + n 2 - 2 = 22 + 22 - 2 = 42, duke përdorur tabelën në Shtojcën 4 gjejmë t gr= 2.02. Meqenëse t = 8.3 > t gr= 2.02 - diferenca është statistikisht e rëndësishme.

Le të përcaktojmë ndryshimin midis grupeve të treguesve duke përdorur kriterin e Fisher:

Sipas tabelës në shtojcën 2, me besueshmëri P = 0,95 dhe shkallë lirie k = 22-1 = 21, vlera F gr = 21. Meqenëse F = 1,53< F гр = = 2,1, различие в рассеивании исходных данных статистически недостоверно.

Konkluzioni statistikor. Sipas mesatares aritmetike, diferenca midis grupeve të treguesve është statistikisht e rëndësishme. Për sa i përket dispersionit (dispersionit), diferenca midis grupeve të treguesve është statistikisht jo e besueshme.

Konkluzioni pedagogjik. Kualifikimet e futbollistit janë përmirësuar ndjeshëm, por duhet kushtuar vëmendje qëndrueshmërisë së dëshmisë së tij.

Përgatitja për punë

Para kryerjes së kësaj pune laboratorike në disiplinën “Metrologjia Sportive” të gjithë studentët në grupin e studimit duhet të formojnë ekipe pune me nga 3-4 studentë secili, të kryejnë bashkërisht detyrën e punës së të gjitha punëve laboratorike.

Në përgatitje për punë familjarizohuni me seksionet përkatëse të literaturës së rekomanduar (shih seksionin 6 të këtyre udhëzimeve) dhe shënimet e leksioneve. Studioni seksionet 1 dhe 2 për këtë punë laboratorike, si dhe detyrën e punës për të (seksioni 4).

Përgatitni një formular raporti në fletë standarde të letrës së shkrimit të madhësisë A4 dhe mbusheni me materialet e nevojshme për punën.

Raporti duhet të përmbajë :

Faqja e titullit që tregon departamentin (UC dhe TR), grupin e studimit, mbiemrin, emrin, patronimin e studentit, numrin dhe titullin e punës laboratorike, datën e përfundimit të saj, si dhe mbiemrin, gradën akademike, titullin akademik dhe pozicionin të mësuesit që pranon punën;

Qëllimi i punës;

Formula me vlera numerike që shpjegojnë rezultatet e ndërmjetme dhe përfundimtare të llogaritjeve;

Tabelat e vlerave të matura dhe të llogaritura;

Materiali grafik i kërkuar nga detyra;

Përfundime të shkurtra për rezultatet e secilës fazë të detyrës së punës dhe për punën e kryer në përgjithësi.

Të gjithë grafikët dhe tabelat vizatohen me kujdes duke përdorur mjete vizatimi. Simbolet konvencionale grafike dhe shkronjash duhet të përputhen me GOST. Lejohet të përgatitet një raport duke përdorur teknologjinë kompjuterike.

Detyrë pune

Përpara kryerjes së të gjitha matjeve, çdo anëtar i ekipit duhet të studiojë rregullat për përdorimin e lojës sportive Darts të dhëna në Shtojcën 7, të cilat janë të nevojshme për kryerjen e fazave të kërkimit më poshtë.

Faza I e hulumtimit“Studimi i rezultateve të goditjes së objektivit të lojës sportive Darts nga secili anëtar i ekipit për respektimin e ligjit të shpërndarjes normale sipas kriterit. χ 2 Pearson dhe kriteri tre sigma"

1. matni (testoni) shpejtësinë tuaj (personale) dhe koordinimin e veprimeve, duke hedhur shigjeta 30-40 herë në një objektiv rrethor në lojën sportive Shigjetat.

2. Rezultatet e matjeve (testeve) x i(në gota) të formatuara në formën e një serie variacionesh dhe të futura në tabelën 4.1 (kolona, ​​kryeni të gjitha llogaritjet e nevojshme, plotësoni tabelat e nevojshme dhe nxirrni përfundimet e duhura mbi përputhshmërinë e shpërndarjes empirike që rezulton me ligjin e shpërndarjes normale, duke analogji me llogaritjet, tabelat dhe përfundimet e ngjashme të shembullit 2.12, të dhëna në seksionin 2 të këtyre udhëzimeve në faqet 7 - 10.

Tabela 4.1

Përputhja e shpejtësisë dhe koordinimit të veprimeve të subjekteve me ligjin normal të shpërndarjes

II – faza e kërkimit

"Vlerësimi i treguesve mesatarë të popullatës së përgjithshme të goditjeve në objektivin e lojës sportive Shigjetat e të gjithë studentëve të grupit të studimit bazuar në rezultatet e matjeve të anëtarëve të një ekipi"

Vlerësoni treguesit mesatarë të shpejtësisë dhe koordinimit të veprimeve të të gjithë studentëve në grupin e studimit (sipas listës së grupit të studimit në revistën e klasës) bazuar në rezultatet e goditjes së objektivit të shigjetave të të gjithë anëtarëve të ekipit, të marra në fazën e parë të hulumtimit të kësaj pune laboratorike.

1. Dokumentoni rezultatet e matjeve të shpejtësisë dhe koordinimit të veprimeve kur hedhni shigjeta në një objektiv rrethor në lojën sportive Shigjetat e të gjithë anëtarëve të ekipit tuaj (2 - 4 persona), të cilët përfaqësojnë një mostër të rezultateve të matjes nga popullata e përgjithshme (rezultatet e matjes së të gjithë studentëve në një grup studimi - për shembull, 15 persona), duke i futur në kolonën e dytë dhe të tretë Tabela 4.2.

Tabela 4.2

Përpunimi i treguesve të shpejtësisë dhe koordinimi i veprimeve

anëtarë të brigadës

Në tabelën 4.2 nën duhet kuptuar , rezultati mesatar i përputhur (shih rezultatet e llogaritjes në Tabelën 4.1) anëtarët e ekipit tuaj ( , të marra në fazën e parë të hulumtimit. Duhet theksuar se, si rregull, Tabela 4.2 përmban vlerën mesatare të llogaritur të rezultateve të matjeve të marra nga një anëtar i ekipit në fazën e parë të kërkimit , pasi probabiliteti që rezultatet e matjeve të anëtarëve të ndryshëm të ekipit të përkojnë është shumë i vogël. Pastaj, si rregull, vlerat në kolonë Tabela 4.2 për çdo rresht - e barabartë me 1, A në rreshtin “Total " kolona " ", është shkruar numri i anëtarëve të ekipit tuaj.

2. Kryeni të gjitha llogaritjet e nevojshme për të plotësuar tabelën 4.2, si dhe llogaritjet dhe përfundimet e tjera të ngjashme me llogaritjet dhe përfundimet e shembullit 2.13 të dhëna në seksionin e dytë të këtij zhvillimi metodologjik në faqet 13-14. Duhet të kihet parasysh kur llogaritet gabimi i përfaqësimit "m" është e nevojshme të përdoret formula 2.4 e dhënë në faqen 13 të këtij zhvillimi metodologjik, pasi kampioni është i vogël (n, dhe numri i elementeve të popullatës së përgjithshme N dihet dhe është i barabartë me numrin e studentëve në grupin e studimit, sipas listës së ditarit të grupit të studimit.

III – faza e kërkimit

Vlerësimi i efektivitetit të ngrohjes sipas treguesit "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" nga secili anëtar i ekipit duke përdorur T-testin e Studentit

Për të vlerësuar efektivitetin e ngrohjes për hedhjen e shigjetave në objektivin e lojës sportive "Darts", e kryer në fazën e parë të kërkimit të kësaj pune laboratorike, nga secili anëtar i ekipit sipas treguesit "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve", duke përdorur kriterin e Studentit - një kriter parametrik për besueshmërinë statistikore të ligjit të shpërndarjes empirike ndaj ligjit të shpërndarjes normale.

2. variancat dhe RMS , rezultatet e matjeve të treguesit "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" bazuar në rezultatet e ngrohjes, dhënë në tabelën 4.3, (shih llogaritjet e ngjashme të dhëna menjëherë pas tabelës 2.30 të shembullit 2.14 në faqen 16 të këtij zhvillimi metodologjik).

3. Çdo anëtar i ekipit të punës matni (testoni) shpejtësinë tuaj (personale) dhe koordinimin e veprimeve pas ngrohjes,

5. Kryeni llogaritjet mesatare variancat dhe RMS ,rezultatet e matjes së treguesit "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" pas ngrohjes, dhënë në tabelën 4.4, shkruani rezultatin e përgjithshëm të matjes bazuar në rezultatet e ngrohjes (shih llogaritjet e ngjashme të dhëna menjëherë pas tabelës 2.31 të shembullit 2.14 në faqen 17 të këtij zhvillimi metodologjik).

6. Kryeni të gjitha llogaritjet dhe konkluzionet e nevojshme të ngjashme me llogaritjet dhe përfundimet e shembullit 2.14 të dhëna në seksionin e dytë të këtij zhvillimi metodologjik në faqet 16-17. Duhet të kihet parasysh kur llogaritet gabimi i përfaqësimit "m" është e nevojshme të përdoret formula 2.1 e dhënë në faqen 12 të këtij zhvillimi metodologjik, pasi kampioni është n dhe numri i elementeve në popullatën N ( është i panjohur.

IV – faza e kërkimit

Vlerësimi i uniformitetit (stabilitetit) të treguesve "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" të dy anëtarëve të ekipit duke përdorur kriterin Fisher

Vlerësoni uniformitetin (stabilitetin) e treguesve "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" të dy anëtarëve të ekipit duke përdorur kriterin Fisher, bazuar në rezultatet e matjeve të marra në fazën e tretë të kërkimit në këtë punë laboratorike.

Për ta bërë këtë ju duhet të bëni sa më poshtë.

Duke përdorur të dhënat nga tabelat 4.3 dhe 4.4, rezultatet e llogaritjes së variancave nga këto tabela të marra në fazën e tretë të hulumtimit, si dhe metodologjia për llogaritjen dhe zbatimin e kriterit Fisher për vlerësimin e uniformitetit (stabilitetit) të treguesve sportivë, të dhëna në shembulli 2.15 në faqet 18-19 të këtij zhvillimi metodologjik, nxirrni përfundimet e duhura statistikore dhe pedagogjike.

V – faza e kërkimit

Vlerësimi i grupeve të treguesve "Shpejtësia dhe koordinimi i veprimeve" të një anëtari të ekipit para dhe pas ngrohjes

Në çdo situatë shkencore dhe praktike të një eksperimenti (ankete), studiuesit mund të studiojnë jo të gjithë njerëzit (popullsia e përgjithshme, popullsia), por vetëm një mostër e caktuar. Për shembull, edhe nëse po studiojmë një grup relativisht të vogël njerëzish, siç janë ata që vuajnë nga një sëmundje e caktuar, është ende shumë e pamundur që të kemi burimet e duhura ose nevojën për të testuar çdo pacient. Në vend të kësaj, është e zakonshme të testohet një kampion nga popullata sepse është më i përshtatshëm dhe kërkon më pak kohë. Nëse po, si e dimë se rezultatet e marra nga kampioni janë përfaqësuese të të gjithë grupit? Ose, për të përdorur terminologjinë profesionale, a mund të jemi të sigurt se hulumtimi ynë e përshkruan saktë të gjithë popullsia, mostrën që kemi përdorur?

Për t'iu përgjigjur kësaj pyetjeje, është e nevojshme të përcaktohet rëndësia statistikore e rezultateve të testit. Rëndësia statistikore (Niveli i rëndësishëm, shkurtuar Sig.), ose /7-niveli i rëndësisë (niveli p) -është probabiliteti që një rezultat i caktuar të përfaqësojë saktë popullatën nga e cila është marrë kampion studimi. Vini re se kjo është vetëm probabiliteti- është e pamundur të thuhet me siguri absolute se një studim i caktuar përshkruan saktë të gjithë popullsinë. Në rastin më të mirë, niveli i rëndësisë mund të konkludojë vetëm se kjo është shumë e mundshme. Kështu, në mënyrë të pashmangshme lind pyetja tjetër: çfarë niveli i rëndësisë duhet të jetë përpara se një rezultat i caktuar të konsiderohet një karakterizim i saktë i popullsisë?

Për shembull, me çfarë vlere probabiliteti jeni të gatshëm të thoni se shanset e tilla janë të mjaftueshme për të marrë një rrezik? Po sikur shanset të jenë 10 nga 100 ose 50 nga 100? Po sikur ky probabilitet të jetë më i lartë? Po shanset si 90 nga 100, 95 nga 100 ose 98 nga 100? Për një situatë që përfshin rrezik, kjo zgjedhje është mjaft problematike, sepse varet nga karakteristikat personale të personit.

Në psikologji, tradicionalisht besohet se një shans 95 ose më shumë nga 100 do të thotë se probabiliteti që rezultatet të jenë të sakta është mjaft i lartë që ato të jenë të përgjithësueshme për të gjithë popullatën. Kjo shifër u krijua në procesin e veprimtarisë shkencore dhe praktike - nuk ka asnjë ligj sipas të cilit duhet të zgjidhet si udhëzues (dhe në të vërtetë, në shkencat e tjera ndonjëherë zgjidhen vlera të tjera të nivelit të rëndësisë).

Në psikologji, ky probabilitet operohet në një mënyrë disi të pazakontë. Në vend të probabilitetit që kampioni të përfaqësojë popullatën, probabiliteti që kampioni nuk përfaqëson popullsia. Me fjalë të tjera, është probabiliteti që marrëdhënia ose dallimet e vëzhguara të jenë të rastësishme dhe jo një pronë e popullatës. Pra, në vend që të thonë se ka një shans 95 në 100 që rezultatet e një studimi të jenë të sakta, psikologët thonë se ka një shans 5 në 100 që rezultatet të jenë të gabuara (ashtu si një shans 40 në 100 që rezultatet janë të sakta do të thotë një shans 60 në 100 në favor të pasaktësisë së tyre). Vlera e probabilitetit ndonjëherë shprehet si përqindje, por më shpesh shkruhet si thyesë dhjetore. Për shembull, 10 shanse nga 100 shprehen si thyesë dhjetore prej 0,1; 5 nga 100 shkruhet si 0.05; 1 nga 100 - 0,01. Me këtë formë regjistrimi, vlera kufi është 0.05. Që një rezultat të konsiderohet i saktë, niveli i rëndësisë së tij duhet të jetë më poshtë ky numër (mos harroni, kjo është probabiliteti që rezultati gabim përshkruan popullsinë). Për të hequr terminologjinë nga rruga, le të shtojmë se "probabiliteti që rezultati të jetë i pasaktë" (që më saktë quhet niveli i rëndësisë) zakonisht shënohet me shkronjë latine r. Përshkrimet e rezultateve eksperimentale zakonisht përfshijnë një deklaratë përmbledhëse të tillë si “rezultatet ishin të rëndësishme në nivelin e besimit (fq(p) më pak se 0.05 (d.m.th. më pak se 5%).

Kështu, niveli i rëndësisë ( r) tregon gjasat që rezultatet Jo përfaqësojnë popullsinë. Tradicionalisht në psikologji, rezultatet konsiderohen se pasqyrojnë në mënyrë të besueshme pamjen e përgjithshme nëse vlera r më pak se 0.05 (d.m.th. 5%). Sidoqoftë, kjo është vetëm një deklaratë probabiliste, dhe aspak një garanci e pakushtëzuar. Në disa raste ky përfundim mund të mos jetë i saktë. Në fakt, ne mund të llogarisim se sa shpesh mund të ndodhë kjo nëse shikojmë madhësinë e nivelit të rëndësisë. Në një nivel të rëndësisë prej 0.05, 5 nga 100 herë rezultatet ka të ngjarë të jenë të pasakta. 11a në shikim të parë duket se kjo nuk është shumë e zakonshme, por nëse mendoni për këtë, atëherë 5 shanse nga 100 janë të njëjta me 1 nga 20. Me fjalë të tjera, në një në çdo 20 raste rezultati do të jetë e pasaktë. Shanset e tilla nuk duken veçanërisht të favorshme dhe studiuesit duhet të kenë kujdes nga kryerja gabime të llojit të parë. Ky është emri për gabimin që ndodh kur studiuesit mendojnë se kanë gjetur rezultate reale, por në fakt nuk kanë gjetur. Gabimi i kundërt, i cili konsiston në faktin se studiuesit besojnë se nuk kanë gjetur një rezultat kur në fakt ka një të tillë, quhet gabime të llojit të dytë.

Këto gabime lindin sepse nuk mund të përjashtohet mundësia që analiza statistikore e kryer. Probabiliteti i gabimit varet nga niveli i rëndësisë statistikore të rezultateve. Ne kemi vërejtur tashmë se që një rezultat të konsiderohet i saktë, niveli i rëndësisë duhet të jetë nën 0.05. Sigurisht, disa rezultate janë më të ulëta se kaq, dhe nuk është e pazakontë të shohësh rezultate deri në 0.001 (një vlerë prej 0.001 do të thotë se ka një shans 1 në 1000 që rezultatet të jenë të gabuara). Sa më e vogël të jetë vlera p, aq më i fortë është besimi ynë në korrektësinë e rezultateve.

Në tabelë 7.2 tregon interpretimin tradicional të niveleve të rëndësisë në lidhje me mundësinë e përfundimit statistikor dhe arsyetimin për vendimin për praninë e një marrëdhënieje (ndryshime).

Tabela 7.2

Interpretimi tradicional i niveleve të rëndësisë që përdoret në psikologji

Bazuar në përvojën e hulumtimit praktik, rekomandohet: për të shmangur sa më shumë gabimet e tipit të parë dhe të dytë, gjatë nxjerrjes së përfundimeve të rëndësishme, duhet të merren vendime për praninë e dallimeve (lidhjeve), duke u fokusuar në nivelin. r shenjë n.

Test statistikor(Test statistikor -është një mjet për përcaktimin e nivelit të rëndësisë statistikore. Ky është një rregull vendimtar që siguron që një hipotezë e vërtetë të pranohet dhe një hipotezë e rreme të refuzohet me probabilitet të lartë.

Kriteret statistikore tregojnë gjithashtu metodën për llogaritjen e një numri të caktuar dhe vetë numrin. Të gjitha kriteret përdoren me një qëllim kryesor: për të përcaktuar niveli i rëndësisë të dhënat që ata analizojnë (d.m.th., gjasat që të dhënat pasqyrojnë një efekt të vërtetë që përfaqëson saktë popullatën nga e cila është nxjerrë kampioni).

Disa teste mund të përdoren vetëm për të dhëna të shpërndara normalisht (dhe nëse tipari matet në një shkallë intervali) - këto teste zakonisht quhen parametrike. Duke përdorur kritere të tjera, ju mund të analizoni të dhënat me pothuajse çdo ligj të shpërndarjes - ato quhen joparametrike.

Kriteret parametrike janë kritere që përfshijnë parametrat e shpërndarjes në formulën e llogaritjes, d.m.th. mesataret dhe variancat (Testi i studentit, F-testi Fisher etj.).

Kriteret joparametrike janë kritere që nuk përfshijnë parametrat e shpërndarjes në formulën për llogaritjen e parametrave të shpërndarjes dhe bazohen në funksionimin me frekuenca ose rangje (kriteri Ne e shohim atë Kriteri Rosenbaum U Mana - Whitney

Për shembull, kur themi se rëndësia e diferencave u përcaktua nga testi i Studentit, nënkuptojmë se për llogaritjen e vlerës empirike është përdorur metoda e testit t Studentit, e cila më pas krahasohet me vlerën e tabeluar (kritike).

Nga raporti i vlerave empirike (të llogaritura nga ne) dhe ato kritike të kriterit (tabelore) mund të gjykojmë nëse hipoteza jonë është konfirmuar apo hedhur poshtë. Në shumicën e rasteve, për t'i njohur dallimet si të rëndësishme, është e nevojshme që vlera empirike e kriterit të kalojë vlerën kritike, megjithëse ekzistojnë kritere (për shembull, testi Mann-Whitney ose testi i shenjave) në të cilat ne duhet t'i përmbahemi rregullit të kundërt.

Në disa raste, formula e llogaritjes për kriterin përfshin numrin e vëzhgimeve në kampionin në studim, të shënuar si fq. Duke përdorur një tabelë të veçantë, ne përcaktojmë se me cilin nivel të rëndësisë statistikore të dallimeve korrespondon një vlerë e dhënë empirike. Në shumicën e rasteve, e njëjta vlerë empirike e kriterit mund të jetë e rëndësishme ose e parëndësishme në varësi të numrit të vëzhgimeve në kampionin në studim ( n ) ose nga të ashtuquajturat numri i shkallëve të lirisë , e cila shënohet si v (g>) ose si df (Ndonjëherë d).

Duke ditur n ose numrin e shkallëve të lirisë, duke përdorur tabela të veçanta (kryesoret janë dhënë në Shtojcën 5) mund të përcaktojmë vlerat kritike të kriterit dhe të krahasojmë vlerën empirike të marrë me to. Kjo zakonisht shkruhet kështu: “kur n = 22 vlerat kritike të kriterit janë t St = 2.07" ose "në v (d) = 2 vlerat kritike të testit të Studentit janë = 4,30”, etj.

Në mënyrë tipike, preferenca u jepet ende kritereve parametrike, dhe ne i përmbahemi këtij pozicioni. Ato konsiderohen të jenë më të besueshme dhe mund të ofrojnë më shumë informacion dhe analiza më të thella. Sa i përket kompleksitetit të llogaritjeve matematikore, gjatë përdorimit të programeve kompjuterike ky kompleks zhduket (por disa të tjera duken, megjithatë, mjaft të kapërcyeshme).

• Në këtë tekst mësimor ne nuk e shqyrtojmë në detaje problemin e statistikës
• hipoteza (null - R0 dhe alternative - Hj) dhe vendime statistikore të marra, pasi studentët e psikologjisë e studiojnë këtë veçmas në disiplinën “Metodat matematikore në psikologji”. Për më tepër, duhet të theksohet se gjatë përgatitjes së një raporti kërkimor (punë kursi ose diplome, botim), hipotezat statistikore dhe zgjidhjet statistikore, si rregull, nuk jepen. Zakonisht, kur përshkruhen rezultatet, tregohet kriteri, jepen statistikat e nevojshme përshkruese (mesatarja, sigma, koeficientët e korrelacionit, etj.), Vlerat empirike të kritereve, shkallët e lirisë dhe domosdoshmërisht niveli p i rëndësisë. . Më pas formulohet një përfundim kuptimplotë në lidhje me hipotezën që testohet, duke treguar (zakonisht në formën e një pabarazie) nivelin e rëndësisë së arritur ose të paarritur.

Statistikat janë bërë prej kohësh një pjesë integrale e jetës. Njerëzit e ndeshen kudo. Bazuar në statistika, nxirren përfundime se ku dhe cilat sëmundje janë të zakonshme, çfarë është më e kërkuar në një rajon të caktuar ose në një segment të caktuar të popullsisë. Edhe programet politike të kandidatëve për qeverisje bazohen në këtë. Ato përdoren gjithashtu nga zinxhirët e shitjes me pakicë kur blejnë mallra, dhe prodhuesit udhëhiqen nga këto të dhëna në ofertat e tyre.

Statistikat luan një rol të rëndësishëm në jetën e shoqërisë dhe prek çdo anëtar individual edhe në gjëra të vogla. Për shembull, nëse shumica e njerëzve preferojnë ngjyra të errëta në veshje në një qytet ose rajon të caktuar, atëherë gjetja e një mushamaje të verdhë të ndezur me një printim lulesh në dyqanet lokale me pakicë do të jetë jashtëzakonisht e vështirë. Por cilat sasi i përbëjnë këto të dhëna që kanë një ndikim të tillë? Për shembull, çfarë përbën "rëndësia statistikore"? Çfarë nënkuptohet saktësisht me këtë përkufizim?

Çfarë është kjo?

Statistika si shkencë përbëhet nga një kombinim i sasive dhe koncepteve të ndryshme. Një prej tyre është koncepti i "rëndësisë statistikore". Ky është emri i vlerës së variablave në të cilët probabiliteti i shfaqjes së treguesve të tjerë është i papërfillshëm.

Për shembull, 9 nga 10 persona vendosin këpucë gome në këmbë gjatë një shëtitjeje në mëngjes për të mbledhur kërpudha në pyllin e vjeshtës pas një nate me shi. Gjasat që në një moment 8 prej tyre të veshin mokasina të kanavacës janë të papërfillshme. Kështu, në këtë shembull të veçantë, numri 9 është vlera që quhet "rëndësia statistikore".

Prandaj, nëse zhvillojmë shembullin praktik të mëposhtëm, dyqanet e këpucëve blejnë çizme gome në sasi më të mëdha në fund të sezonit të verës sesa në periudha të tjera të vitit. Kështu, madhësia e një vlere statistikore ka një ndikim në jetën e përditshme.

Sigurisht, në llogaritjet komplekse, le të themi, kur parashikohet përhapja e viruseve, merren parasysh një numër i madh variablash. Por vetë thelbi i përcaktimit të një treguesi të rëndësishëm të të dhënave statistikore është i ngjashëm, pavarësisht nga kompleksiteti i llogaritjeve dhe numri i vlerave jo konstante.

Si llogaritet?

Ato përdoren gjatë llogaritjes së vlerës së treguesit të "rëndësisë statistikore" të ekuacionit. Kjo do të thotë, mund të argumentohet se në këtë rast gjithçka vendoset nga matematika. Opsioni më i thjeshtë i llogaritjes është një zinxhir operacionesh matematikore, i cili përfshin parametrat e mëposhtëm:

• dy lloje rezultatesh të marra nga anketat ose studimi i të dhënave objektive, për shembull, shumat për të cilat janë bërë blerjet, të shënuara a dhe b;
• tregues për të dy grupet - n;
• vlera e pjesës së mostrës së kombinuar - p;
• koncepti i "gabimit standard" - SE.

Hapi tjetër është përcaktimi i treguesit të përgjithshëm të testit - t, vlera e tij krahasohet me numrin 1.96. 1.96 është vlera mesatare që përfaqëson diapazonin 95% sipas funksionit t-shpërndarjes së Studentit.

Shpesh lind pyetja se cili është ndryshimi midis vlerave të n dhe p. Kjo nuancë mund të sqarohet lehtësisht me ndihmën e një shembulli. Le të themi se po llogarisim rëndësinë statistikore të besnikërisë ndaj një produkti ose marke për burrat dhe gratë.

Në këtë rast, përcaktimet e shkronjave do të pasohen nga sa vijon:

• n - numri i të anketuarve;
• p - numri i njerëzve të kënaqur me produktin.

Numri i grave të intervistuara në këtë rast do të caktohet si n1. Prandaj, ka n2 burra. Numrat "1" dhe "2" për simbolin p do të kenë të njëjtin kuptim.

Krahasimi i treguesit të testit me vlerat mesatare të tabelave të llogaritjes së studentit bëhet ajo që quhet "rëndësi statistikore".

Çfarë nënkuptohet me verifikim?

Rezultatet e çdo llogaritjeje matematikore mund të kontrollohen gjithmonë në shkollën fillore. Është logjike të supozohet se meqenëse treguesit statistikorë përcaktohen duke përdorur një zinxhir llogaritjesh, ato kontrollohen.

Megjithatë, testimi i rëndësisë statistikore nuk ka të bëjë vetëm me matematikën. Statistikat merren me një numër të madh variablash dhe probabilitete të ndryshme, të cilat nuk janë gjithmonë të llogaritshme. Kjo do të thotë, nëse i kthehemi shembullit me këpucët e gomës të dhëna në fillim të artikullit, atëherë ndërtimi logjik i të dhënave statistikore në të cilat do të mbështeten blerësit e mallrave për dyqane mund të prishet nga moti i thatë dhe i nxehtë, gjë që nuk është tipike për vjeshte. Si pasojë e këtij fenomeni, numri i njerëzve që blejnë çizme gome do të ulet dhe pikat e shitjes me pakicë do të pësojnë humbje. Një formulë matematikore, natyrisht, nuk është në gjendje të parashikojë një anomali të motit. Ky moment quhet "gabim".

Është pikërisht probabiliteti i gabimeve të tilla që merret parasysh kur kontrollohet niveli i rëndësisë së llogaritur. Ai merr parasysh të dy treguesit e llogaritur dhe nivelet e pranuara të rëndësisë, si dhe vlerat e quajtura në mënyrë konvencionale hipoteza.

Cili është niveli i rëndësisë?

Koncepti i "nivelit" përfshihet në kriteret kryesore për rëndësinë statistikore. Përdoret në statistikat e aplikuara dhe praktike. Kjo është një lloj vlere që merr parasysh mundësinë e devijimeve ose gabimeve të mundshme.

Niveli bazohet në identifikimin e dallimeve në mostrat e gatshme dhe na lejon të përcaktojmë rëndësinë ose, anasjelltas, rastësinë e tyre. Ky koncept nuk ka vetëm kuptime dixhitale, por edhe dekodimet e tyre unike. Ata shpjegojnë se si duhet kuptuar vlera, dhe vetë niveli përcaktohet duke krahasuar rezultatin me indeksin mesatar, kjo zbulon shkallën e besueshmërisë së dallimeve.

Kështu, koncepti i nivelit mund të imagjinohet thjesht - ai është një tregues i një gabimi ose gabimi të pranueshëm, të mundshëm në përfundimet e nxjerra nga të dhënat statistikore të marra.

Çfarë nivelesh rëndësie përdoren?

Rëndësia statistikore e koeficientëve të probabilitetit të një gabimi në praktikë bazohet në tre nivele bazë.

Niveli i parë konsiderohet të jetë pragu në të cilin vlera është 5%. Kjo do të thotë, probabiliteti i gabimit nuk e kalon nivelin e rëndësisë prej 5%. Kjo do të thotë se besimi në patëmetë dhe konkluzionet pa gabime të bëra në bazë të të dhënave të kërkimit statistikor është 95%.

Niveli i dytë është pragu 1%. Prandaj, kjo shifër do të thotë se mund të udhëhiqet nga të dhënat e marra gjatë llogaritjeve statistikore me besim 99%.

Niveli i tretë është 0.1%. Me këtë vlerë, probabiliteti i një gabimi është i barabartë me një pjesë të përqindjes, domethënë, gabimet praktikisht eliminohen.

Çfarë është një hipotezë në statistikë?

Gabimet si koncept ndahen në dy drejtime, në lidhje me pranimin ose refuzimin e hipotezës zero. Një hipotezë është një koncept pas të cilit, sipas përkufizimit, qëndron një grup të dhënash ose deklarimesh të tjera. Kjo është, një përshkrim i shpërndarjes probabilistike të diçkaje që lidhet me lëndën e kontabilitetit statistikor.

Ekzistojnë dy hipoteza në llogaritjet e thjeshta - zero dhe alternative. Dallimi midis tyre është se hipoteza zero bazohet në idenë se nuk ka dallime thelbësore midis mostrave të përfshira në përcaktimin e rëndësisë statistikore, dhe hipoteza alternative është krejtësisht e kundërt. Kjo do të thotë, hipoteza alternative bazohet në praninë e një ndryshimi domethënës në të dhënat e mostrës.

Cilat janë gabimet?

Gabimet si koncept në statistika varen drejtpërdrejt nga pranimi i një ose një hipoteze tjetër si të vërtetë. Ato mund të ndahen në dy drejtime ose lloje:

• lloji i parë është për shkak të pranimit të hipotezës zero, e cila rezulton e rreme;
• e dyta shkaktohet nga ndjekja e alternativës.

Lloji i parë i gabimit quhet false pozitiv dhe ndodh mjaft shpesh në të gjitha fushat ku përdoren të dhënat statistikore. Prandaj, gabimi i llojit të dytë quhet negativ i rremë.

Për çfarë përdoret regresioni në statistika?

Rëndësia statistikore e regresionit është se ai mund të përdoret për të përcaktuar se sa mirë modeli i varësive të ndryshme i llogaritur bazuar në të dhënat korrespondon me realitetin; ju lejon të identifikoni mjaftueshmërinë ose mungesën e faktorëve për të marrë parasysh dhe për të nxjerrë përfundime.

Vlera e regresionit përcaktohet duke krahasuar rezultatet me të dhënat e listuara në tabelat Fisher. Ose duke përdorur analizën e variancës. Treguesit e regresionit janë të rëndësishëm për studime dhe përllogaritje komplekse statistikore që përfshijnë një numër të madh variablash, të dhëna të rastësishme dhe ndryshime të mundshme.