Mann-Whitney test: primer miza

Merilo v matematične statistike - strogo pravilo, v skladu s hipotezo, da je določena stopnja pomembnosti sprejeta ali zavrnjena. Če jo gradijo, morate najti določeno funkcijo. To bi bilo odvisno od končnih rezultatov poskusa, ki je od empirično določenih vrednosti. To je ta funkcija bo orodje za oceno razlik med vzorci.

Statistično pomembno vrednost. Pregled

Statistična pomembnost - je vrednost verjetnosti priložnost pojava je zelo nizka. Nepomembna bolj ekstremne in njenega delovanja. Razlika se imenuje statistično pomembna v primeru, kjer so podatki, katerih verjetnost je zanemarljiva, če je trditev, da ne obstajajo te razlike. Toda to ne pomeni, da mora nujno biti ta razlika velika in pomembna.

Stopnja testa statistične pomembnosti

Ta izraz je treba razumeti verjetno zavrnemo ničelno hipotezo v primeru njegove resnice. To se imenuje tudi napake prve vrste, ali lažno pozitivne odločitve. V večini primerov se postopek temelji na p-vrednosti ( "Pi-vrednost"). To kumulativna verjetnost z opazovanjem raven statističnega testa. On, po drugi strani ima vzorec v času sprejetja ničelne hipoteze. Predlog, bodo zavrnjene, če je p-vrednost manjša od deklarirane ravni analitik. Od tega zneska je neposredno odvisna testov pomen vrednot: manjša kot je, oziroma, bolj razlog za zavrnitev hipoteze. Nivo signifikance je običajno označena s črko B. (alfa). Top številke med strokovnjaki: 0,1%, 1%, 5% in 10%. Če je, na primer, je dejal, da so možnosti za tekmo 1 leta 1000, potem zagotovo govorimo o stopnji statistične značilnosti naključno spremenljivko 0,1%. Različne pomene b-Ravni imajo svoje prednosti in slabosti. Če je indeks manj kot večje verjetnosti, da je alternativna hipoteza pomembna. Čeprav bi to lahko bilo tveganje, da je bila lažna ničelne hipoteze ne zavrnil. Iz tega lahko sklepamo, da je izbira optimalne ravni b odvisna od ravnotežja "pomembnosti moči" ali, oziroma, kompromisnega verjetnost lažno pozitivnih in lažno negativnih odločb. Sinonim za "statistično značilno" v ruski literaturi je izraz "verodostojnost".

Določitev ničelne hipoteze

V matematične statistike, je ta predpostavka preveri skladnost z obstoječo empiričnih dokazov v roki. V večini primerov se ničelne hipoteze sprejeti hipotezo, da je korelacija med študijskimi spremenljivk manjka ali pa nimajo za preučevanje razlik v distribucijo enotnih. V skladu s standardom raziskave matematik poskuša ovreči ničelne hipoteze, ki pravi, da dokaže, da ni v skladu z eksperimentalnimi ugotovitvami. In potekala in alternativno hipotezo, da je sprejet namesto nič.

ključnih pojmov

Merilo U (Mann-Whitneyev) v matematične statistike omogoča ovrednotiti razlike med dvema vzorcema. Lahko se daje na ravni neke lastnosti, ki se meri kvantitativno. Ta način je primeren za vrednotenje razlik majhnih vzorcev. Ta preprost kriterij je Frank Wilcoxonov predlagala leta 1945. In že leta 1947, je bil postopek spremenjen in dopolnjen z znanstveniki H. B. Mann in D. R. Uitni, imenih, ki se mu ti na ta dan. Mann-Whitney preizkus iz psihologije, matematike, statistike, in mnogih drugih ved je eden od temeljnih elementov matematičnega temelj teoretičnega raziskovanja.

opis

Mann-Whitney - razmeroma enostaven način, brez parametrov. Njena zmogljivost je pomemben. To je bistveno višja od moči Rosenbaum Q-test. Postopek ocenjuje, kako majhna površina prečnih vrednosti med vzorci, in sicer med vrstami iz razvrščenih vrednosti prve in druge izbire. Vrednost je nižja od merila, bolj verjetno je, da so vrednosti parametrov veljavne razlike. Za pravilno uporabiti merilo U (Mann-Whitney), ne pozabite na nekaj omejitev. Vsak vzorec mora biti vsaj 3 značilna vrednost. Možno je, da je v enem primeru se vrednosti obeh, ampak drugič pa nujno, da mora biti vsaj pet. V testnih vzorcev mora biti minimalno število skladnih kazalnikov. Vse številke morajo biti drugačen v idealnem primeru.

Uporaba

Kako pravilno uporabiti test Mann-Whitney? Tabela, ki je izdelan s to metodo vključuje neko kritično vrednost. Najprej morate ustvariti enoten sklop dveh ujemajočih vzorcev, ki se nato uvrstili. To pomeni, da elementi so razporejeni glede na stopnjo povečanja funkcijo in nižjega ranga je dodeljena manjše vrednosti. Kot rezultat, dobimo skupno število razredov:

N = N1 + N2,

kjer so vrednosti N1 in N2 - število enot, vsebovanih v prvem in drugem vzorcu oz. Nadalje je enotna uvrščeni število vrednosti, razdeljeni v dve kategoriji. Enote, oziroma, prvi in drugi vzorci. Zdaj velja v zavrtite vsoto vrst vrednosti, v prvem in drugem vrstic. Ugotovljeno je večina od njih (Tx), ki ustreza vzorcu z NX enotami. Uporabiti več Wilcoxonovim metodo, je njena vrednost izračuna po naslednjem postopku. Potrebno je tabela za določitev izbrano stopnjo pomembnosti kritičnega merila za posebej sprejete N1 in N2. Dobljeno komponenta je lahko manjša ali enaka vrednosti iz tabele. V tem primeru, je pomembna razlika ugotoviti raven lastnost v obravnavanem vzorcu. Če je dobljena vrednost večja od tabele, nato pa se ničelne hipoteze sprejeli. Ko se izračun izvede Mann-Whitney test, je treba opozoriti, da če je nična hipoteza drži, se bo merilo pričakovanje, kot tudi razpršenosti. Upoštevajte, da je za velike količine vzorcev podatkov velja metoda skoraj normalna porazdelitev. Pomembnost razlik je višja, vrednost postane minimalen preizkus Mann-Whitney.