Проверить гипотезу равенства дисперсий по критерию Фишера

Постановка задачи.

Имеются две выборки , относящиеся к двум независимым группам наблюдений одной и той же характеристики, подчиняющейся нормальному закону. Требуется сравнить дисперсии наблюдений в этих групп.

Теоретические основы.

См. стр. 46-47 пособия [4].

Вычисления.

В среде Excel для отыскания критического уровня значимости можно воспользоваться функцией FРАСП из категории “Статистические”, которая вычисляет значения функции надежности распределения Фишера. Способ вызова этой функции вполне тривиален.

Пример.

Воспользуемся снова данными из задания 7. В качестве альтернативы возьмем утверждение о несовпадении дисперсий. При выполнении задания можно оба эти критерия объединить, расположив приводимые ниже вычисления на том же самом листе, где строился двухвыборочный критерий Стьюдента.

1-я выборка

2-я выборка

139

119

Выборочные характеристики

134

143

126

139

1-я выборка

2-я выборка

143

130

154

144

156

114

Дисперсия s²

100,64

105,23

155

135

Объем n

143

127

Уровень значимости

0,10

157

Статистика Фишера

139

0,744

Гипотеза

Альтернатива

Принимается

Дисперсии равны

Не равны

0,66

Гипотеза

Вывод: дисперсии обеих выборок одинаковы.

a Порядок вычислений.

1) В ячейках F7 и G7 вычислить дисперсии обеих выборок

Ø использовать функцию ДИСПР;

2) в ячейках F8 и G8 вычислить объемы выборок

Ø использовать функцию СЧЕТ;

3) в ячейке G11 вычислить значение статистики Фишера

Ø =F7*(G8-1)/(G7*(F8-1));

4) в ячейке G14 вычислить критический уровень значимости при двухсторонней альтернативе

Ø =2*(1-FРАСП(G11; F8-1; G8-1))

(здесь приведена формула для случая, когда “верхняя” дисперсия меньше “нижней”, как и получено в эксперименте);

5) в ячейке H14 отдать предпочтение гипотезе или альтернативе в зависимости от значения ячейки G14 и выбранного уровня значимости (ячейка H9).

Контрольные вопросы.

1. Сформулируйте статистическую задачу.

2. Чему равна статистика Фишера?

Ответ: см. [4] стр. 47.

3. Какое распределение имеет статистика Фишера?

Ответ: см. [4] стр. 47.

4. Чему равен критический уровень значимости при односторонней альтернативе : «дисперсия 1-ой выборки меньше дисперсии 2-ой выборки»?

Ответ: см. [4] стр. 47.

5. Можно ли применить критерий Фишера к проверке гипотезы о равенстве дисперсий для данных из задания 5?

6. Можно ли применять критерий Фишера, как предварительный тест для проверки условий применимости критерия Стьюдента?

Ответ: см. [4] стр. 47.

7. Найдите по таблице критическое значение для статистики Фишера при уровне значимости и объёмах выборок .

Задание 10.

Критерий однородности хи-квадрат.

Постановка задачи.

Имеются две выборки , относящиеся к двум независимым группам наблюдений одной и той же характеристики. Требуется проверить гипотезу однородности выборок в ситуации, когда неизвестна модель распределения выборок и нет никакой информации о соотношении между этими выборками.

Теоретические основы.

См. стр. 48-50 пособия [4].

Пример.

Изучалось влияние жевательных резинок “Обрит-без” на степень усвоения школьниками усложненного материала по географии. Знания оценивались по 6-тибальнной шкале (шесть интервалов группировки). Выборка жующих состояла из 100 школьников, выборка крепко сжавших рот – из 50 школьников. В таблице ниже в столбцах B и D приведены количества школьников, попавших в ту или иную группу (получивших ту или иную оценку).

	A	B		C	D	E		F	G
1	Инт-вал (группа)	Частоты						Сумма частот	Хи- квадрат
1	Инт-вал (группа)	выборка 1			Выборка 2			Сумма частот	Хи- квадрат
2		Абсол.	Относ.		Абсол.		Относ.
3	1-й	6	0,06		5		0,10	11	0,727
4	2-й	15	0,15		11		0,22	26	0,942
5	3-й	28	0,28		12		0,24	40	0,200
6	4-й	39	0,39		17		0,34	56	0,223
7	5-й	10	0,10		3		0,06	13	0,615
8	6-й	2	0,02		2		0,04	4	0,500
9	Всего	100	1		50		1	150	3,208
10
11		Статистика X 2			Степени свободы			Уровень значимости
12		X ² =	3,208		r -1 =		5	=	0,67
13		Вывод:Степень обучаемости не зависит от методики.

a Порядок вычислений.

1) В ячейках B9, D9 и F9 найти общее количество индивидов в первой и второй выборках и общее число индивидов;

2) в ячейке C3 вычислить относительную частоту попадания в 1-ую группу 1-ой выборки

Ø =B3/B9

3) скопировать ячейку C3 в ячейки C4:C8 столбца C и ячейки E3:E8 столбца E;

4) с целью проверки правильности вычислений в ячейках C9 и E9 найти сумму относительных частот – должна получиться 1;

5) в ячейке F3 вычислить сумму ячеек столбцов B и D

Ø =B3+D3;

6) в ячейке G3 вычислить хи-квадрат расхождение между частотами 1-ой группы

Ø =$B$9*$D$9*(C3-E3)^2/F3

7) скопировать ячейку G3 в ячейки G4:G8;

8) в ячейке G9 вычислить статистику хи-квадрат (для удобства восприятия значение в этой ячейке повторено в C12)

Ø =СУММ(G3:G8)

9) в ячейке G12 вычислить критический уровень значимости и сделать вывод о значимости отклонения данных от гипотезы однородности

Ø =ХИ2РАСП(G9; 6-1)

(”6” – число интервалов группировки);

10) построить график относительных частот

Ø выделить ячейки A3:A8, C3:C8, E3:E8 и вызвать функцию построения обычных гистограмм, соответствующим образом изменив ее вид

Поскольку велико, сделан вывод о справедливости гипотезы однородности выборок.

Замечание 1. Кроме вывода об однородности или неоднородности групп, здесь полезно визуально сравнить распределения в группах. Для этого можно совместить гистограммы обеих выборок (пункт 10). Следует только помнить, что, поскольку объемы выборок могут быть различны, то гистограммы должны быть построены по относительным (деленным на объемы выборок) частотам.

Замечание 2. Построенный критерий не зависит от способа, каким были получены частоты. Этот критерий можно использовать и для проверки однородности двух выборок, когда частоты представляют собой количества выборочных данных, удовлетворяющих произвольным взаимоисключающим условиям. Например, в пособии “Курсовой проект …” [2] рассматривается задача сравнения двух общин по группам крови (r = 4). Другой пример. В медицинской практике очень часто требуется сравнить новую методику лечения со старой методикой по результатам клинических наблюдений. При этом пациентов, прошедших курс лечения подразделяют, например, на 3 группы – а) не выздоровели, б) выздоровели, но через год болезнь повторилась, и в) выздоровели без последующего рецидива.

Больше двух выборок.

Критерий однородности может быть применен и в случае, когда число выборок s больше двух. Пусть – число исходов в -ой выборке ( ), попавших в -ый интервал группировки ( ), см. таблицу на стр. 50 [4].

a Порядок вычислений.

1) Составить вспомогательную таблицу, в ячейках которой вычисляются соответствующие слагаемые статистики

Выборка Интервал	1	…	s	Всего
1		…
	…
r		…
Всего

2) просуммировать все ячейки этой таблицы: ;

3) вычислить значение статистики хи-квадрат: ;

4) найти критический уровень значимости: , при числе степеней свободы ;

5) принять или отвергнуть гипотезу однородности.

Контрольные вопросы.

1. Сформулируйте статистическую задачу.

2. Что означает (в вероятностном смысле) однородность выборок?

Ответ: см. [4] стр. 37.

3. Чему равна статистика критерия однородности хи-квадрат? Почему эта статистика может трактоваться как мера близости к гипотезе?

Ответ: см. [4] стр. 48.

4. Чему равен критический уровень значимости критерия однородности?

Ответ: см. [4] стр. 49

5. Можно ли с помощью этого критерия проверить гипотезу о том, что 1-ая половина данных из задания 1 имеет такое же распределение, как и 2-ая половина данных? Как в этом случае следует строить таблицу частот?

Ответ: см. [4] стр. 48.

6. При клинических испытаниях из 80 пациентов, лечившихся по новой методике, 85% полностью выздоровели. Можно ли сказать, что новая методика лучше старой, если из 50 пациентов, лечившихся по старой методике, 35 пациентов полностью выздоровели?

Задание 11.

Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 446; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 1 2 3 456 7 8 9 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!