1 / 13

NEPARAMETRIJSKE PROCJENE H 2 -test

NEPARAMETRIJSKE PROCJENE H 2 -test. Dr.sc. Husnija Hasanbegović. Pojam. Vrlo često u istraživanjima, testiranje statističke značajnosti t-distribucijom (u jednostavnim slučajevima) i F-distribucijom (u složenijim analizama), neće doprinijeti rješavanju problema istraživanja

kaiyo
Download Presentation

NEPARAMETRIJSKE PROCJENE H 2 -test

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. NEPARAMETRIJSKE PROCJENEH2-test Dr.sc. Husnija Hasanbegović

  2. Pojam • Vrlo često u istraživanjima, testiranje statističke značajnosti t-distribucijom (u jednostavnim slučajevima) i F-distribucijom (u složenijim analizama), neće doprinijeti rješavanju problema istraživanja • Neparametrijske procjene su procjene koje se ne oslanjaju na parametre • Te procjene su nezavisne od oblika distribucije kada se aritmetička sredina nesmatra glavnom karakteristikom distribucije

  3. X2-distribucija • X2-distribucija, predstavlja teorisku distribuciju čija je kriva matematički određena pa se služimo tabelom određivanja značajnosti • Pri njegovom korištenju 0-hipoteza bi glasila: • “Nije dovoljno vjerovatno da dati uzorak, s obzirom na oblik svoje distribucije, nije iz populacije čija je distribucija takva i takva. • Recimo pri proučavanju efikasnosti nekog novog rehabilitacijskog postupka-metode (eksperimentalni faktor) provjerava se da li se distribucija razlikuje od normalne, da tu promjenu ne možemo smatrati slučajnom, tj da su se promjene dogodile uvođenjem eksperimentalnog faktora

  4. Radi se u 2 slučaja: • Ispitivanje podudarnosti sa pravokutom distribucijom i • Ispitivanje podudarnosti sa normalnom distribucijom

  5. Kada je distribucija pravokuta? • Recimo da je od 100 muških rehabilitanata 75 uspješno rehabilitirano a 25 nije a od 60 ženskih rehabilitantica 45 je uspješno rehabilitirano a 15 nije. Srazmjer je isti (3/4) zato je pravokuta. • Neke empirijske distribucije se toj pravokutoj približavaju a samo izuzetno se s njom poneka podudari • Zato se provjerava alternativna hipoteza da i u populaciji postoji nesrazmjer između frekvencija pojedinih kategorija • Pri tom testiranju, prvo se utvrdi kakva bi bila distribucija uzorka kada bi bila pravokuta

  6. Primjer • Na uzorku od 125 studenata od kojih je 34 prva g. 41.2g.i 50 studenata 3g. ERF ispitivani su treba li profesore osjenjivati • Željela se provjeriti povezanost između studentskih odgovora koji su bili alternativni: DA, NE i NEZNAM

  7. Tabela 1.stvarne frekvencije

  8. Tabela sadrži podatke o stvarnim frekvencijama a iz nje se izračunavaju teorijske frekvencije • Odnosno, određuje se kakve bi bile frekvencije pojedinih polja ove tabele da je distribucija uzorka pravokuta, tj.da je srazmjer između frekvencija pojedinih kategorija isti • To se ostvaruje sljedećom formulom

  9. U ovoj formuli je ft = teorijska frekvencija pojedinog polja (koja smo oznacili sa a,b,c,d itd.) sigma = suma(zbir) a N ukupan broj statističkih jedinica

  10. Tabela 2. Dobijene teorijske frekvencije prikazuju se u novoj tabeli

  11. Zatim se primijeni formula za izračunavanje X2 a u toj formuli: sigma je zbir, fo = stvarna-empirijska frekvencija pojedinog polja i ft = teorijska frekvencija pojedinog polja

More Related