1 / 22

NEPARAMETRINIAI METODAI

NEPARAMETRINIAI METODAI. Parametriniai metodai Neparametrini ų metodų sąlygos MVV ir Z testas Parametrinių ir neprametrinių metodų skirtumai. PARAMETRINIAI METODAI. Atitinka teorinį skirstinį (normalųjį (z); t; F ir kt.).

aladdin-francis
Download Presentation

NEPARAMETRINIAI METODAI

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. NEPARAMETRINIAI METODAI Parametriniai metodai Neparametrinių metodų sąlygos MVV ir Z testas Parametrinių ir neprametrinių metodų skirtumai

  2. PARAMETRINIAI METODAI • Atitinka teorinį skirstinį (normalųjį (z); t; F ir kt.). • Išvados apie populiacijos parametrais, gautais iš reprezentatyvios atsitiktinės imties rezultatų (μ, p0, regresijos koeficientai ir t.t.) • Parametrinės statistinės procedūros (t; ANOVA, koreliacija, regresija).

  3. Išvados • PI • Hipotezių tikrinimo: • t; • z; • F ir kt.

  4. Normalių skirstinių pavyzdžiai

  5. T skirstinys

  6. F skirstinys

  7. Testai hipotezių tikrinimui • Reikalingas normalus skirstinys: • t • z; • F ir kt.

  8. Neparametriniai metodai / statistinės procedūros • Jei neatitinka teorinio skirstinio, dispersijų vienodumo, linijinio ryšio (koreliacija, regresija), galima mėginti adaptuoti parametrinius metodus, bet dažnai neparametriniai gali būti geriau.

  9. Neparametriniai metodai / statistinės procedūros • mažoms imtims, kai skirstinių nepavyksta sužinoti dėl mažo imties dydžio, • didelėms imtims, kai skirstiniai asimetriški arba neaiškūs, egzotiški ir pan. • kai daug išskirčių • duomenys neskaitmeniniai (nominalūs, ordinalūs, Likerto skalė)

  10. Χ2 testas • Vienas iš populiariausių. • Testų grupė (suderinamumo, homogeniškumo, nepriklausomumo, vienai gr., dviem gr.). • Pagrįstas stebimų / faktinių (angl. observed) ir tikėtinų (angl. expected) dažnių palyginimu.

  11. Χ2 skirstinys

  12. Mano-Vitnio-Vilkoksono (MVV) rangų sumos kriterijus nepriklausomoms imtims • Šis testas galingiausias, kai kintamųjų skirstiniai skiriasi tik postūmiu. • Mažai jautrus išskirtims, kai jų nedaug (skirtingai nuo t testo) • Mažos imtys – U statistika, didelės (>20) – aproksimuojama normaliuoju skirstiniu (z)

  13. MVV U testo skaičiavimas • Dvi imtis sujungiame į vieną, išdėstydami jų narius didėjimo tvarka (bendra variacinė eilutė). • Eilutės nariams priskiriame rangus. • Apskaičiuojame statistikas: U1= U2= R1 ir R2 – rangų, priskirtų atitinkamai pirmosios ir antrosios imčių nariams, suma 4. Iš lentelių randame n1 ir n2 atitinkančias dvipusio kriterijaus reikšmes. Jei U1 ne mažesnis už didesniąją reikšmę arba U1 ne didesnis už mažesniąją reikšmę, tai nulinė hipotezė atmetama.

  14. MVV skaičiavimo pavyzdys (1)

  15. MVV skaičiavimo pavyzdys (2)

  16. MVV skirstinio lentelė Pvz. p.15 http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/nchrp/cd-22/manual/v2appendixc.pdf Mažesnė U reikšmė turi būti mažesnė už lentelėje pateiktą kritinę reikšmę (suvedus abiejų grupių dydžius) arba tiesiog online skaičiuoklė: http://www.socscistatistics.com/tests/mannwhitney/

  17. Z testo skaičiavimas

  18. Normalaus skirstinio (Z) lentelė Pvz. p.2 http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/nchrp/cd-22/manual/v2appendixc.pdf P reikšmės radimo pvz.: dvipusiam z-testui, jei testo reikšmė gauta 2.00, P reikšmė = P(Z<-2.00 arba Z>2.00) =2*P(Z=2.00) , P=1-(Z=2.00) =2*(1-0.9772) =0.0456

  19. Z testo skaičiavimas

  20. Kiti neparametriniai metodai • Lyginimas 2 grupėse (Mann-Whitney nepriklausomoms gr., Wilcoxon test porinėms gr. ir t. t.) • Lyginimas daugiau nei 2 grupėse (Kruskal Wallis nepriklausomoms gr., Friedman susijusioms gr.)

  21. Skirtumai

  22. Fišerio tikslusis testas http://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=29

More Related