|
распределение имеет "скошенность влево", а при А < 0 распределение "скошено вправо": (8) А = 3 " В 1 16) эксцесс (выпуклость, "кучность") рассеивания является показателем остроты пика. Для нормального закона распределения Е = 0. Определяется по формуле: Расчет статистических параметров для каждой выборки позволяет сравнивать полученные значения в экспериментальной и контрольной группах и выявлять различие или сходство тех или иных показателей. На основании полученных различий делается вывод об эффективности предложенной методики. При сравнении двух независимых выборок выясняется характер распределения полученных в ходе эксперимента значений для каждой выборки (нормальное, гамма или другое), а затем ставится вопрос случайности различий или сходства между ними. Характер распределения можно оценить с помощью мер положения (мода, медиана, средние значения), рассеивания (размах, отклонения, дисперсия), ассиметрии и эксцесса. Достоверность сходства или различия между двумя выборками доказывается с помощью статистических критериев оценивания. Для нормально распределенных количественных признаков при достаточно большом объеме наблюдений более подходящими являются 3 , (9) |
распределение имеет "скошенность влево", а при А < 0 распределение "скошено вправо": Ъ х , м ? А = ^ ---------з , (8 ) п-Д 2 16) эксцесс (выпуклость, "кучность") рассеивания является показателем остроты пика. Для нормального закона распределения Е = 0. Определяется по формуле: Ш > м ) Е = ~ ------75.-------3 ' <9> п й 1 Расчет статистических параметров для каждой выборки позволяет сравнивать полученные значения в экспериментальной и контрольной группах и выявлять различие или сходство тех или иных показателей. На основании полученных различий делается вывод об эффективности предложенной методики. При сравнении двух независимых выборок выясняется характер распределения полученных в ходе эксперимента значений для каждой выборки (нормальное, гамма или другое), а затем ставится вопрос случайности различий или сходства между ними. Характер распределения можно оценить с помощью мер положения (мода, медиана, средние значения), рассеивания (размах, отклонения, дисперсия), ассиметрии и эксцесса. Достоверность сходства или различия между двумя выборками доказывается с помощью статистических критериев оценивания. Для нормально распределенных количественных признаков при достаточно большом объеме наблюдений более подходящими являются параметрические критерии, например исследование простых статистик. В качестве доказательства достоверности сходства или различия полученных результатов мы выбрали (-критерий Стьюдента, определяющий различия между средними в двух выборках с доверительной вероятностью 0,95: 303 |