Statistikat kanë qenë prej kohësh një pjesë integrale e jetës. Njerëzit e takojnë atë kudo. Mbi bazën e statistikave, nxirren përfundime se ku dhe cilat sëmundje janë të zakonshme, çfarë kërkohet më shumë në një rajon të caktuar ose në një segment të caktuar të popullsisë. Edhe ndërtimi i programeve politike të kandidatëve për organet qeveritare bazohet në. Ato përdoren gjithashtu nga zinxhirët e shitjes me pakicë kur blejnë mallra, dhe prodhuesit udhëhiqen nga këto të dhëna në ofertat e tyre.

Statistikat luajnë një rol të rëndësishëm në jetën e shoqërisë dhe prekin çdo anëtar individual, qoftë edhe në detajet më të vogla. Për shembull, nëse by, shumica e njerëzve preferojnë ngjyrat e errëta në rroba në një qytet ose rajon të caktuar, do të jetë jashtëzakonisht e vështirë të gjesh një mushama të verdhë të ndezur me një printim lulesh në dyqanet lokale të shitjes me pakicë. Por çfarë sasish i shtojnë këto të dhëna që kanë një ndikim të tillë? Për shembull, çfarë është "rëndësia statistikore"? Çfarë nënkuptohet saktësisht me këtë përkufizim?

Çfarë është ajo?

Statistikat si shkencë përbëhet nga një kombinim i vlerave dhe koncepteve të ndryshme. Një prej tyre është koncepti i "rëndësisë statistikore". Ky është emri i vlerës variablave, gjasat e shfaqjes së treguesve të tjerë në të cilët janë të papërfillshme.

Për shembull, 9 nga 10 persona veshin çizme gome në shëtitjet e mëngjesit me kërpudha në pyllin e vjeshtës pas një nate me shi. Gjasat që në një moment 8 prej tyre të mbështillen me mokasina të kanavacës janë të papërfillshme. Kështu, në këtë shembull specifik numri 9 është një sasi që quhet "rëndësi statistikore".

Prandaj, nëse e zhvillojmë më tej të dhënën shembull praktik, dyqanet e këpucëve po blejnë deri në fund sezoni verorçizmet e gomës në numër më të madh se në periudhat e tjera të vitit. Kështu, madhësia e vlerës statistikore ka një ndikim në jetën e zakonshme.

Sigurisht, llogaritjet komplekse, për shembull, kur parashikojnë përhapjen e viruseve, marrin parasysh një numër të madh variablash. Por vetë thelbi i përcaktimit të një treguesi të rëndësishëm të të dhënave statistikore është i njëjtë, pavarësisht nga kompleksiteti i llogaritjeve dhe numri i vlerave të ndryshueshme.

Si llogaritet?

Përdoret kur llogaritet vlera e treguesit të "rëndësisë statistikore" të një ekuacioni. Kjo do të thotë, mund të argumentohet se në këtë rast gjithçka vendoset nga matematika. Më së shumti opsion i thjeshtë llogaritja është një zinxhir veprimesh matematikore në të cilat parametrat e mëposhtëm:

• dy lloje të rezultateve të marra nga anketat ose studimi i të dhënave objektive, për shembull, shumat për të cilat janë bërë blerjet, të shënuara a dhe b;
• tregues për të dy grupet - n;
• vlera e pjesës së mostrës së kombinuar - p;
• koncepti i "gabimit standard" - SE.

Hapi tjetër është përcaktimi i treguesit të përgjithshëm të testit - t, vlera e tij krahasohet me numrin 1.96. 1,96 është vlera mesatare që përcjell një diapazon prej 95%, sipas funksionit të shpërndarjes t Studentit.

Shpesh lind pyetja se cili është ndryshimi midis vlerave të n dhe p. Kjo nuancë është e lehtë për t'u sqaruar me një shembull. Le të themi se po llogaritni rëndësinë statistikore të besnikërisë ndaj një produkti ose marke të caktuar të burrave dhe grave.

Në këtë rast, sa vijon do të qëndrojë prapa shkronjave:

• n është numri i të anketuarve;
• p është numri i njerëzve që janë të kënaqur me produktin.

Numri i grave të intervistuara në këtë rast do të caktohet si n1. Prandaj, ka n2 burra. Shifrat "1" dhe "2" në simbolin p do të kenë të njëjtin kuptim.

Krahasimi i treguesit të testit me vlerat mesatare të tabelave llogaritëse të studentit bëhet ajo që quhet "rëndësi statistikore".

Çfarë është verifikimi?

Rezultatet e çdo llogaritje matematikore mund të kontrollohen gjithmonë, kjo u mësohet fëmijëve përsëri klasat fillore... Është logjike të supozohet se meqenëse treguesit statistikorë përcaktohen duke përdorur një zinxhir llogaritjesh, atëherë ato kontrollohen.

Megjithatë, testimi i rëndësisë statistikore nuk është vetëm matematikë. Statistikat merren me sasi e madhe variablat dhe probabilitete të ndryshme, të cilat nuk janë gjithmonë të përshtatshme për llogaritje. Kjo do të thotë, nëse i kthehemi shembullit të këpucëve gome të dhëna në fillim të artikullit, atëherë ndërtimi logjik i të dhënave statistikore në të cilat do të mbështeten blerësit e mallrave për dyqane mund të prishet nga moti i thatë dhe i nxehtë, gjë që nuk është tipike për vjeshte. Si pasojë e këtij fenomeni, numri i njerëzve që blejnë çizme gome do të ulet dhe pikat e shitjes me pakicë do të pësojnë humbje. Parashikoni një anomali të motit formula matematikore, sigurisht, nuk mundem. Ky moment quhet - "gabim".

Është pikërisht probabiliteti i gabimeve të tilla që kontrolli i nivelit të rëndësisë së llogaritur merr parasysh. Ai merr parasysh si treguesit e llogaritur ashtu edhe nivelet e pranuara të rëndësisë, si dhe vlerat, të quajtura në mënyrë konvencionale hipoteza.

Cili është niveli i rëndësisë?

Koncepti i "nivelit" përfshihet në kriteret kryesore për rëndësinë statistikore. Përdoret në statistikat e aplikuara dhe praktike. Kjo është një lloj vlere që merr parasysh mundësinë e devijimeve ose gabimeve të mundshme.

Niveli bazohet në identifikimin e dallimeve në mostrat e gatshme, ju lejon të përcaktoni rëndësinë e tyre, ose, anasjelltas, rastësinë. Ky koncept nuk ka vetëm kuptime dixhitale, por edhe llojin e deshifrimit të tyre. Ata shpjegojnë se si të kuptojnë vlerën, dhe vetë niveli përcaktohet duke krahasuar rezultatin me indeksin mesatar, dhe kjo zbulon shkallën e besueshmërisë së dallimeve.

Kështu, është e mundur që koncepti i një niveli të paraqitet thjesht - ai është një tregues i gabimit ose gabimit të lejueshëm, të mundshëm në përfundimet e bëra nga të dhënat statistikore të marra.

Çfarë nivelesh rëndësie përdoren?

Rëndësia statistikore koeficientët e probabilitetit të një gabimi të bërë në praktikë nisin nga tre nivele bazë.

Niveli i parë është pragu në të cilin vlera është 5%. Kjo do të thotë, probabiliteti i një gabimi nuk e kalon nivelin e rëndësisë 5%. Kjo do të thotë se ka 95% besim në patëmetë dhe pagabueshmërinë e përfundimeve të nxjerra nga të dhënat e kërkimit statistikor.

Niveli i dytë është pragu 1%. Prandaj, kjo shifër do të thotë se është e mundur të udhëhiqet nga të dhënat e marra në llogaritjet statistikore me një besim prej 99%.

Niveli i tretë është 0.1%. Me këtë vlerë, probabiliteti i një gabimi është i barabartë me një pjesë të përqindjes, domethënë, gabimet praktikisht përjashtohen.

Çfarë është një hipotezë në statistikë?

Gabimet si koncept ndahen në dy drejtime, në lidhje me pranimin ose refuzimin e hipotezës zero. Një hipotezë është një koncept pas të cilit, sipas përkufizimit, fshihen një grup të dhënash ose deklaratash të tjera. Kjo është, një përshkrim i shpërndarjes së probabilitetit të diçkaje që lidhet me lëndën e kontabilitetit statistikor.

Ekzistojnë dy hipoteza për llogaritjet e thjeshta - zero dhe alternative. Dallimi midis tyre është se hipoteza zero bazohet në nocionin e mungesës dallimet themelore ndërmjet mostrave të përfshira në përcaktimin e rëndësisë statistikore, dhe alternativa është krejtësisht e kundërt me të. Kjo do të thotë, hipoteza alternative bazohet në praninë e një ndryshimi domethënës në të dhënat e mostrave.

Cilat janë gabimet?

Gabimet si koncept në statistika janë në proporcion të drejtë me pranimin e kësaj apo asaj hipoteze si të vërtetë. Ato mund të ndahen në dy drejtime ose lloje:

• lloji i parë është për shkak të pranimit të një hipoteze zero, e cila doli të jetë e pasaktë;
• e dyta shkaktohet nga ndjekja e alternativës.

Lloji i parë i gabimeve quhet false pozitiv dhe ndodh mjaft shpesh në të gjitha fushat ku përdoren statistikat. Prandaj, lloji i dytë i gabimit quhet negativ i rremë.

Për çfarë shërben regresioni në statistika?

Rëndësia statistikore e regresionit është se mund të përdoret për të përcaktuar se sa realist i korrespondon realitetit modeli i llogaritur në bazë të të dhënave. varësi të ndryshme; ju lejon të identifikoni mjaftueshmërinë ose mungesën e faktorëve për kontabilitet dhe përfundime.

Vlera regresive përcaktohet duke krahasuar rezultatet me të dhënat e listuara në tabelat Fisher. Ose duke përdorur analizën e variancës. Rëndësia e Treguesit e regresionit kanë në kompleks studime statistikore dhe llogaritjet që përfshijnë një numër të madh variablash, të dhëna të rastësishme dhe ndryshime të mundshme.

Kuptimi i besimit statistikor

Vlefshmëria statistikore është thelbësore për praktikën e kontabilitetit të FCC. Është vërejtur më herët se mostra të shumta mund të zgjidhen nga e njëjta popullatë e përgjithshme:

Nëse ato zgjidhen saktë, atëherë treguesit e tyre mesatarë dhe treguesit e popullsisë së përgjithshme ndryshojnë pak nga njëri-tjetri në madhësinë e gabimit të përfaqësimit, duke marrë parasysh besueshmërinë e pranuar;

Nëse zgjidhen nga popullata të ndryshme, ndryshimi midis tyre rezulton të jetë i rëndësishëm. Krahasimi i mostrave konsiderohet gjerësisht në statistika;

Nëse ato ndryshojnë në mënyrë të parëndësishme, jo në thelb, në mënyrë të parëndësishme, domethënë, ata në të vërtetë i përkasin të njëjtës popullatë të përgjithshme, ndryshimi midis tyre quhet statistikisht jo të besueshme.

Statistikisht e besueshme Dallimi në mostra është një kampion që ndryshon ndjeshëm dhe rrënjësisht, domethënë i përket popullatave të ndryshme të përgjithshme.

Në FCC, vlerësimi i besueshmërisë statistikore të dallimeve të mostrave nënkupton zgjidhjen e një sërë problemesh praktike. Për shembull, futja e metodave të reja të mësimdhënies, programeve, grupeve të ushtrimeve, testeve, ushtrimeve të kontrollit shoqërohet me verifikimin eksperimental të tyre, i cili duhet të tregojë se grupi testues është thelbësisht i ndryshëm nga grupi i kontrollit. Prandaj, përdoren metoda të veçanta statistikore, të quajtura kriteret e besueshmërisë statistikore, duke lejuar zbulimin e pranisë ose mungesës së dallimeve statistikisht të rëndësishme midis mostrave.

Të gjitha kriteret ndahen në dy grupe: parametrike dhe joparametrike. Kriteret parametrike parashikojnë praninë e detyrueshme të një ligji normal të shpërndarjes, d.m.th. E kam fjalën për përcaktimin e detyrueshëm të treguesve kryesorë të ligjit normal - mesataren aritmetike NS dhe devijimi standard rreth. Kriteret parametrike janë më të sakta dhe më të sakta. Testet joparametrike bazuar në dallimet e rangut (rendore) ndërmjet elementeve të mostrave.

Këtu janë kriteret kryesore për besueshmërinë statistikore të përdorura në praktikën e FCC: Testi i Studentit, Testi i Fisher, Testi i Wilcoxon, Testi i White, testi i Van der Waerden (testi i shenjave).

Kriteri i studentit emëruar pas shkencëtarit anglez K. Gosset (Studenti është një pseudonim), i cili zbuloi kjo metodë... Kriteri i studentit është parametrike, përdoret për të krahasuar vlerat absolute të mostrave. Mostrat mund të ndryshojnë në madhësi.

Kriteri i studentit përcaktohet si më poshtë.

1. Gjeni kriterin e nxënësit t me formulën e mëposhtme:

ku Xi, x 2 - mesataret aritmetike të mostrave të krahasuara; / i b w 2 - gabime të përfaqësimit, të zbuluara në bazë të treguesve të mostrave të krahasuara.

2. Praktika në FCC ka treguar se për punë sportive mjafton të pranohet besueshmëria e llogarisë R= 0,95.

63 Për besueshmërinë e llogarisë: P = 0,95 (a = 0,05), me numrin e gradave; lirinë k= «! + n 2 - 2 sipas tabelës në Shtojcën 4 gjejmë vlerën \ mirë vlera kufitare e kriterit (^ gr).

3. Bazuar në vetitë e ligjit të shpërndarjes normale në testin e Studentit, bëhet një krahasim t dhe t ^.

4. Ne nxjerrim përfundime:

Nëse t> ftp, ndryshimi midis mostrave të krahasuara është statistikisht i rëndësishëm;

Nëse t< 7 Ф, diferenca është statistikisht e parëndësishme.

Për studiuesit në fushën e FCC, vlerësimi i besueshmërisë statistikore është hapi i parë në zgjidhjen e një problemi specifik: në thelb ose jo thelbësisht ndryshojnë ndërmjet; janë mostrat e krahasuara. Hapi tjetër është; vlerësimi i këtij ndryshimi nga pikëpamja pedagogjike, e cila përcaktohet nga gjendja e problemit.

Niveli i rëndësisë në statistika është një tregues i rëndësishëm që pasqyron shkallën e besimit në saktësinë dhe vërtetësinë e të dhënave të marra (të parashikuara). Koncepti përdoret gjerësisht në fusha të ndryshme: nga kërkimi sociologjik deri te testimi statistikor i hipotezave shkencore.

Përkufizimi

Niveli i rëndësisë statistikore (ose rezultati statistikisht domethënës) tregon se sa është probabiliteti i shfaqjes aksidentale të treguesve të studiuar. Rëndësia e përgjithshme statistikore e fenomenit shprehet me koeficientin e p-vlerës (p-nivelit). Në çdo eksperiment apo vëzhgim, ekziston mundësia që të dhënat e marra të jenë për shkak të gabimeve në kampionim. Kjo është veçanërisht e vërtetë për sociologjinë.

Kjo do të thotë, një vlerë statistikisht e rëndësishme është një vlerë, probabiliteti i të cilit ndodh aksidentalisht është jashtëzakonisht i vogël ose tenton në ekstrem. Ekstremi në këtë kontekst është shkalla e devijimit të statistikave nga hipoteza zero (hipotezë që testohet për konsistencë me të dhënat e marra të mostrës). Në praktikën shkencore, niveli i rëndësisë zgjidhet para mbledhjes së të dhënave dhe, si rregull, koeficienti i tij është 0.05 (5%). Për sistemet ku vlerat e sakta janë jashtëzakonisht të rëndësishme, kjo shifër mund të jetë 0.01 (1%) ose më pak.

Historia e çështjes

Koncepti i nivelit të rëndësisë u prezantua nga statisticieni dhe gjenetisti britanik Ronald Fisher në vitin 1925, kur ai po zhvillonte një metodë për testimin e hipotezave statistikore. Kur analizohet një proces, ekziston një probabilitet i caktuar për fenomene të caktuara. Vështirësitë lindin kur punoni me përqindje të vogla (ose jo të dukshme) probabiliteti që bien nën konceptin e "gabimit të matjes".

Kur punojnë me të dhëna statistikore që nuk janë mjaftueshëm specifike për t'i testuar ato, shkencëtarët përballen me problemin e hipotezës zero, e cila "parandalon" funksionimin me vlera të vogla. Fisher propozoi që sisteme të tilla të përcaktojnë probabilitetin e ngjarjeve në 5% (0.05) si një prerje mostre e përshtatshme për të hedhur poshtë hipotezën zero në llogaritjet.

Futja e koeficientit fiks

Në vitin 1933 shkencëtarët Jerzy Neumann dhe Egon Pearson në veprat e tyre rekomanduan vendosjen e një niveli të caktuar rëndësie paraprakisht (para mbledhjes së të dhënave). Shembujt e përdorimit të këtyre rregullave janë qartë të dukshme gjatë zgjedhjeve. Supozoni se janë dy kandidatë, njëri prej të cilëve është shumë i njohur dhe tjetri pak i njohur. Është e qartë se kandidati i parë do të fitojë zgjedhjet, dhe shanset për të dytin priren në zero. Ata përpiqen - por jo të barabartë: ekziston gjithmonë mundësia e forcës madhore, informacioneve të bujshme, vendimeve të papritura që mund të ndryshojnë rezultatet e parashikuara të zgjedhjeve.

Neumann dhe Pearson ranë dakord se niveli i rëndësisë 0.05 i Fisher (i shënuar me simbolin α) është më i përshtatshmi. Megjithatë, vetë Fischer në vitin 1956 kundërshtoi rregullimin e kësaj vlere. Ai besonte se niveli α duhet të vendoset sipas rrethanave specifike. Për shembull, në fizikën e grimcave është 0.01.

Vlera e nivelit P

Termi p-vlerë u përdor për herë të parë nga Brownlee në 1960. Vlera p (p-vlera) është një masë që gjendet në marrëdhënie e anasjelltë mbi vërtetësinë e rezultateve. Vlera më e lartë p korrespondon me nivelin më të ulët të besimit në mostrën e varësive midis variablave.

Kjo vlerë pasqyron gjasat e gabimeve që lidhen me interpretimin e rezultateve. Supozoni se niveli p = 0,05 (1/20). Ai tregon probabilitetin pesë për qind që marrëdhënia midis variablave të gjetur në kampion është vetëm një veçori e rastësishme e kampionit. Kjo do të thotë, nëse kjo varësi mungon, atëherë me eksperimente të ngjashme të përsëritura, mesatarisht në çdo studim të njëzetë, mund të pritet varësia e njëjtë ose më e madhe midis variablave. Shpesh, niveli p shihet si "kufi i pranueshëm" për shkallën e gabimit.

Nga rruga, vlera p mund të mos pasqyrojë marrëdhënien reale midis variablave, por tregon vetëm një vlerë mesatare të caktuar brenda supozimeve. Në veçanti, analiza përfundimtare e të dhënave do të varet edhe nga vlerat e zgjedhura të këtij koeficienti. Në një nivel p = 0,05, do të ketë disa rezultate, dhe në një koeficient prej 0,01, të tjera.

Testimi i hipotezave statistikore

Niveli i rëndësisë statistikore është veçanërisht i rëndësishëm kur testohen hipotezat. Për shembull, kur llogaritet një test i dyanshëm, zona e refuzimit ndahet në mënyrë të barabartë në të dy skajet e shpërndarjes së kampionit (në raport me koordinatën zero) dhe llogaritet vërtetësia e të dhënave të marra.

Supozoni, kur monitorohet një proces (dukuri), rezultoi se informacioni i ri statistikor tregon ndryshime të vogla në krahasim me vlerat e mëparshme. Në të njëjtën kohë, mospërputhjet në rezultate janë të vogla, jo të dukshme, por të rëndësishme për hulumtim. Specialisti është përballur me një dilemë: a ndodhin në të vërtetë ndryshimet apo janë gabime kampionimi (pasaktësi e matjes)?

Në këtë rast, hipoteza zero ose zbatohet ose refuzohet (gjithçka fshihet në një gabim, ose ndryshimi në sistem njihet si një fakt i kryer). Procesi i zgjidhjes së problemit bazohet në raportin e rëndësisë së përgjithshme statistikore (p-vlera) dhe nivelit të rëndësisë (α). Nëse niveli p< α, значит, нулевую гипотезу отвергают. Чем меньше р-value, тем более значимой является тестовая статистика.

Vlerat e përdorura

Niveli i rëndësisë varet nga materiali që analizohet. Në praktikë, përdoren vlerat fikse të mëposhtme:

• α = 0,1 (ose 10%);
• α = 0,05 (ose 5%);
• α = 0,01 (ose 1%);
• α = 0,001 (ose 0,1%).

Sa më të sakta të kërkohen llogaritjet, aq më i vogël përdoret koeficienti α. Natyrisht, parashikimet statistikore në fizikë, kimi, farmaceutikë, gjenetikë kërkojnë saktësi më të madhe se sa në shkencën politike dhe sociologjinë.

Pragjet e rëndësisë në fusha specifike

Në fusha me precizion të lartë si fizika e grimcave dhe prodhimi, rëndësia statistikore shpesh shprehet si raport i devijimit standard (të shënuar me koeficientin sigma - σ) në lidhje me shpërndarjen normale të probabilitetit (shpërndarja Gaussian). σ është një tregues statistikor që përcakton shpërndarjen e vlerave të një sasie të caktuar në lidhje me pritjet matematikore. Përdoret për të përshkruar probabilitetin e ngjarjeve.

Në varësi të fushës së njohurive, koeficienti σ ndryshon shumë. Për shembull, kur parashikohet ekzistenca e bozonit Higgs, parametri σ është i barabartë me pesë (σ = 5), që korrespondon me vlerën p = 1 / 3.5 milion. Në studimet e gjenomit, niveli i rëndësisë mund të jetë 5 × 10 - 8, gjë që nuk është e pazakontë për këtë zonë.

Efikasiteti

Duhet të kihet parasysh se koeficientët α dhe p-vlera nuk janë karakteristika të sakta... Cilido qoftë niveli i rëndësisë në statistikat e fenomenit në studim, ai nuk është një bazë e pakushtëzuar për të pranuar hipotezën. Për shembull, sa më e vogël të jetë vlera e α, aq më e madhe është mundësia që hipoteza të jetë e rëndësishme. Megjithatë, ekziston rreziku i gabimit, i cili zvogëlon fuqinë (rëndësinë) statistikore të studimit.

Studiuesit që fokusohen vetëm në rezultate statistikisht të rëndësishme mund të marrin përfundime mashtruese. Në të njëjtën kohë, është e vështirë të kontrollosh dy herë punën e tyre, pasi ata aplikojnë supozime (të cilat, në fakt, janë vlerat e vlerave α dhe p). Prandaj, rekomandohet gjithmonë, së bashku me llogaritjen e rëndësisë statistikore, të përcaktohet një tregues tjetër - madhësia e efektit statistikor. Madhësia e efektit është një masë sasiore e fuqisë së një efekti.

BESUESHMËRIA STATISTIKORE

- anglisht besueshmëria / vlefshmëria, statistikore; gjermanisht Validitat, statistikë. Konsistenca, objektiviteti dhe mungesa e paqartësisë në testin statistikor ose në K.-L. grup matjesh. D. s. mund të verifikohet duke përsëritur të njëjtin test (ose pyetësor) për të njëjtën temë për të parë nëse do të merren të njëjtat rezultate; ose krahasimi pjesë të ndryshme teste që supozohet të matin të njëjtin objekt.

Antinazi. Enciklopedia e Sociologjisë, 2009

Shihni se çfarë është "BESUESHMËRIA STATISTIKORE" në fjalorë të tjerë:

BESUESHMËRIA STATISTIKORE- anglisht. besueshmëria / vlefshmëria, statistikore; gjermanisht Validitat, statistikë. Konsistenca, objektiviteti dhe mungesa e paqartësisë në testin statistikor apo në K.L. grup matjesh. D. s. mund të verifikohet duke përsëritur të njëjtin test (ose ... ... Fjalor shpjegues në sociologji

Në statistika, një vlerë quhet statistikisht e rëndësishme nëse probabiliteti i shfaqjes së tij aksidentale ose edhe vlerat më ekstreme është i vogël. Këtu, ekstremi kuptohet si shkalla e devijimit të statistikës së testit nga hipoteza zero. Dallimi quhet ... ... Wikipedia

Fenomeni fizik i stabilitetit statistikor është se me një rritje të madhësisë së kampionit, frekuenca ngjarje e rastësishme ose mesatare sasi fizike priret në një numër fiks. Fenomeni i statistikave ... ... Wikipedia

VLEFSHMËRIA E DIFFERENCËS (ngjashmëria)- një procedurë analitike-statistikore për përcaktimin e nivelit të rëndësisë së dallimeve ose ngjashmërive midis mostrave për treguesit (variablat) e studiuar ... Procesi modern arsimor: konceptet dhe termat bazë

RAPORTIM, STATISTIK Fjalor i madh i kontabilitetit

RAPORTIM, STATISTIK- një formë e vëzhgimit statistikor shtetëror, në të cilën autoritetet përkatëse marrin nga ndërmarrjet (organizatat dhe institucionet) informacionin që u nevojitet në formën e dokumenteve të raportimit ligjor (raportet statistikore) për ... Fjalori i madh i ekonomisë

Shkenca që merret me studimin e teknikave për vëzhgimin sistematik të dukurive masive jete sociale person, duke përpiluar përshkrimet e tyre numerike dhe përpunimin shkencor të këtyre përshkrimeve. Kështu, statistikat teorike janë shkencë ... ... fjalor enciklopedik F. Brockhaus dhe I.A. Efron

Koeficienti i korrelacionit- (Koeficienti i korrelacionit) Koeficienti i korrelacionit është një tregues statistikor i varësisë së dy variablave të rastësishëm Përcaktimi i koeficientit të korrelacionit, llojet e koeficientëve të korrelacionit, vetitë e koeficientit të korrelacionit, llogaritja dhe aplikimi ... ... Enciklopedia e investitorëve

Statistikat- (Statistika) Statistika është një shkencë e përgjithshme teorike që studion ndryshimet sasiore në dukuritë dhe proceset. Statistikat shtetërore, shërbimet statistikore, Rosstat (Goskomstat), të dhënat statistikore, statistikat e pyetjeve, statistikat e shitjeve, ... ... Enciklopedia e investitorëve

Korrelacioni- (Korrelacion) Korrelacioni është një marrëdhënie statistikore e dy ose më shumë variablave të rastit. Koncepti i korrelacionit, llojet e korrelacionit, koeficienti i korrelacionit, analiza e korrelacionit, korrelacioni i çmimeve, korrelacioni i çifteve të monedhës në Përmbajtjen Forex ... ... Enciklopedia e investitorëve

libra

• Kërkime në matematikë dhe matematikë në kërkime: Koleksioni metodologjik mbi aktivitetet kërkimore të studentëve, V.I. Borzenko. zhvillimet metodologjike të aplikueshme në organizatë aktivitetet kërkimore nxënësit. Pjesa e parë e koleksionit i kushtohet aplikimit të qasjes kërkimore në ...

Rëndësia statistikore ose niveli i rëndësisë p është rezultati kryesor i testit

hipoteza statistikore. Teknikisht, kjo është probabiliteti për të marrë një të dhënë

rezultati i një studimi mostër, me kusht që, në fakt, për gjeneralin

popullata, hipoteza statistikore zero është e vërtetë - domethënë, nuk ka asnjë lidhje. Me fjalë të tjera, është

probabiliteti që marrëdhënia e zbuluar është e rastësishme dhe jo një veti

agregatin. Është rëndësi statistikore, niveli p i rëndësisë është

një vlerësim sasior i besueshmërisë së komunikimit: sa më i vogël ky probabilitet, aq më i besueshëm është komunikimi.

Supozoni se kur krahasojmë dy mesatare të mostrës, është marrë vlera e nivelit

rëndësia statistikore p = 0,05. Kjo do të thotë se testimi i hipotezës statistikore rreth

barazia e mjeteve në popullatën e përgjithshme tregoi se nëse është e saktë, atëherë probabiliteti

shfaqja e rastësishme e dallimeve të zbuluara nuk është më shumë se 5%. Me fjalë të tjera, nëse

dy mostra janë marrë në mënyrë të përsëritur nga e njëjta popullatë e përgjithshme, më pas në 1 prej

20 raste do të tregonin ndryshim të njëjtë ose më të madh ndërmjet mesatareve të këtyre mostrave.

Kjo do të thotë, ekziston një shans 5% që diferencat e gjetura të jenë të rastësishme.

karakter, dhe jo një veti e tërësisë.

Në lidhje me një hipotezë shkencore, niveli i rëndësisë statistikore është sasior

tregues i shkallës së mosbesimit në përfundimin për ekzistencën e një lidhjeje, i llogaritur nga rezultatet

testimi selektiv, empirik i kësaj hipoteze. Sa më e ulët të jetë vlera e nivelit p, aq më e lartë

rëndësia statistikore e rezultatit të kërkimit që konfirmon hipotezën shkencore.

Është e dobishme të dihet se çfarë ndikon në nivelin e rëndësisë. Niveli i rëndësisë, ceteris paribus

kushte më të larta (vlera e nivelit p është më e vogël), nëse:

Sasia e lidhjes (diferenca) është më e madhe;

Ndryshueshmëria e tipareve (ve) është më e vogël;

Madhësia e kampionit (kampionët) është më e madhe.

I njëanshëm er kriteret e testimit të rëndësisë së dyanshme

Nëse qëllimi i studimit është të identifikojë ndryshimin në parametrat e dy të përgjithshme

agregatet që korrespondojnë me kushtet e ndryshme natyrore të tij (kushtet e jetesës,

mosha e subjekteve etj.), atëherë shpesh nuk dihet se cili prej këtyre parametrave do të jetë më i madh, dhe

që është më pak.

Për shembull, nëse jeni të interesuar për ndryshueshmërinë e rezultateve në kontroll dhe

grupet eksperimentale, atëherë, si rregull, nuk ka besim në shenjën e ndryshimit të variancave ose

devijimet standarde rezultatet kundrejt të cilave vlerësohet ndryshueshmëria. Në këtë rast

hipoteza zero është se variancat janë të barabarta, dhe qëllimi i studimit është

vërtetojnë të kundërtën, d.m.th. ndryshimi midis variancave. Për më tepër, supozohet se

ndryshimi mund të jetë i çdo shenje. Hipoteza të tilla quhen të dyanshme.

Por ndonjëherë sfida është të provosh një rritje ose ulje të një parametri;

për shembull, rezultati mesatar në grupin eksperimental është më i lartë se në grupin e kontrollit. ku

nuk pranohet më që ndryshimi mund të jetë i një shenje tjetër. Hipoteza të tilla quhen

I njëanshëm.

Testet e rëndësisë që përdoren për të testuar hipotezat e dyanshme quhen

Të dyanshme, dhe për të njëanshme - të njëanshme.

Shtrohet pyetja se cili nga kriteret duhet zgjedhur në këtë apo atë rast. Përgjigju

Kjo pyetje është jashtë fushës së metodave statistikore formale dhe është plotësisht

Varet nga objektivat e studimit. Në asnjë rast nuk duhet të zgjidhet një ose një kriter tjetër

Kryerja e një eksperimenti bazuar në analizën e të dhënave eksperimentale, sipas mundësive

Të çojë në përfundime të gabuara. Nëse para eksperimentit supozohet se ndryshimi

Parametrat e krahasuar mund të jenë pozitiv ose negativ, pastaj vijon