Тәуелді және тәуелсіз үлгілер

Презентация қосу

Жоспары

• Кіріспе
• Негізгі бөлім:
a) Параметрлік өлшемдердің мүмкіндіктері мен шектеулері
b) Статистикалық қорытындыны қабылдау ережелері
c) Тәуелді және тәуелсіз үлгілер
• Қорытынды
• Пайдаланылған әдебиеттер.

medkrmu.kz 1
Статистикалық критерийлер - бұл жалған гипотезаның
жоғары ықтималдықпен қабылдануын және қабылданбауын
қамтамасыз ететін ереже.

Статистикалық критерийлер - белгілі бір санды есептеу
әдісі.

Статистикалық критерийлер - бұл сан.
Параметрлік критерийлер - бұл есептеу формуласына
үлестіру параметрлерін (орташа және дисперсия) қосатын
өлшемдер.

Параметрлік емес критерийлер - бұл үлестіру
параметрлерін есептеу формуласына кірмейтін және
жиіліктер мен дәрежелермен жұмыс істеуге негізделген
критерийлер.
Параметрлік өлшемдердің мүмкіндіктері мен
шектеулері

oОлар екі үлгіде алынған орташа айырмашылықтарды тікелей
бағалауға мүмкіндік береді (студенттің t өлшемі)

oДисперсиядағы айырмашылықтарды тікелей бағалауға мүмкіндік
береді (F-Фишер критерийі)

oШарттан жағдайға ауысу кезінде белгінің өзгеру тенденциясын
анықтауға мүмкіндік береді (дисперсиялық бір факторлы талдау)

oЕкі немесе одан да көп факторлардың өзара әрекеттесуін және
олардың белгілердің өзгеруіне әсерін бағалауға мүмкіндік береді (екі
факторлы дисперсиялық талдау)
Параметрлік өлшемдердің мүмкіндіктері мен
шектеулері

Тәжірибелік деректер екі, кейде үш Шартқа сәйкес келуі керек:

а) белгі мәндері аралық шкала бойынша өлшенген;

б) белгінің таралуы қалыпты;

в) дисперсиялық талдауда кешен ұяшығындағы
дисперсиялардың теңдігі талабы сақталуы тиіс.

Егер аталған шарттар орындалса, параметрлік критерийлер
параметрлік емес өлшемдерге қарағанда анағұрлым күшті болады.
Параметрлік өлшемдердің мүмкіндіктері мен
шектеулері

Олар тек орташа тенденцияларды бағалауға мүмкіндік береді,
мысалы, А үлгісінде жоғары мәндер жиі кездеседі ме, Ал в үлгісінде –
белгінің төменгі мәндері (Розенбаум критерийлері, Манн-Уитни,
Фишердің бұрыштық түрленуі және т.б.).
Олар белгінің өзгергіштік диапазонындағы айырмашылықтарды
ғана бағалауға мүмкіндік береді (Фишердің бұрыштық түрлену
критерийі).
Белгінің кез-келген таралуы кезінде шарттан жағдайға ауысу
кезінде белгінің өзгеру тенденцияларын анықтауға мүмкіндік береді
(Пейдж, Джонкир тенденцияларының критерийлері).
Екі немесе одан да көп факторлардың өзара әрекеттесуін бағалау
мүмкіндігі жоқ. Эксперименттік деректер параметрлік Статистика
шарттарының ешқайсысына сәйкес келмеуі мүмкін:

а) белгі мәндері атау шкаласынан бастап кез келген
шкалада ұсынылуы мүмкін;

б) белгінің таралуы кез-келген болуы мүмкін және оның
қандай да бір теориялық тарату Заңымен сәйкес келуі
міндетті емес және тексеруді қажет етпейді;

в) дисперсия теңдігі талабы жоқ.
Статистикалық қорытындыны қабылдау ережесі

Статистикалық критерий эмпирикалық және сыни мәнге ие.
oКритерийдің эмпирикалық мәні - өлшемді есептеу ережесі
бойынша алынған сан.
oКритерийдің критикалық мәні - белгілі бір айнымалылар
үшін анықталған Сан (мысалы, іріктемедегі адам саны), белгі үшін
маңыздылық пен мардымсыз аймақты анықтайды.
oКритерийдің эмпирикалық және сыни мәндерінің
арақатынасы бойынша статистикалық маңыздылық деңгейі
анықталады және нөлдік гипотезаның расталуы немесе жоққа
шығарылуы туралы қорытынды жасалады.
Статистикалық қорытындыны қабылдау ережесі

1) алынған эксперименттік мәліметтер негізінде Кэмп өлшемінің
эмпирикалық мәнін есептеңіз
2) критерийге сәйкес келетін кестелері бойынша 5% және 1%
маңыздылық деңгейіне жауап беретін К1р және К2р сыни мәндерін
табыңыз
3) сыни мәнді келесі түрде жазыңыз: р ≤ 0 05 үшін К1кр және p ≤ 0 01
үшін К2кр

4) Кэмп өлшемінің эмпирикалық
мәнін және к1кр және к2кр
критикалық мәндерін мәндік осіне
(декарттық координаттар жүйесінің
Ох абсцисса осі бойынша)
орналастырыңыз. Үш аймақ
ажыратылады: сол жақ (болмашы),
ортаңғы (белгісіздік, р ≤ 0,05), оң жақ
(маңыздылық, р ≤ 0,01).
Статистикалық қорытындыны қабылдау ережесі

5) шешім қабылдауды тұжырымдау:егер Кэмп елеусіз аймақта
болса, онда айырмашылықтардың болмауы туралы Н0 гипотезасы
қабылданады;
•егер Кэмп белгісіздік аймағында болса, онда жалған шешім
қабылдау мүмкіндігі бар (үлгіні көбейту немесе басқа критерийді
пайдалану қажет);
•егер Кэмп маңыздылық аймағында болса, онда Н0
айырмашылығының болмауы туралы гипотеза қабылданбайды және
Н1 айырмашылығының болуы туралы гипотеза қабылданады.
Айырмашылықтардың маңыздылығын тану ережесі

Көп жағдайда айырмашылықтарды маңызды деп тану үшін
өлшемнің эмпирикалық (алынған) мәні екі тәуелсіз үлгі үшін
еркіндік дәрежелерінің санына сәйкес критикалық (кестелік)
мәннен асуы керек df = (n1 + n2) – 2, екі тәуелді үлгі үшін df = (n1
+ n2) – 1 немесе үлгі көлемі (n).
Ерекшелік: u-Манн-Уитни критерийі, G-белгілер критерийі, T-
Вилкоксон критерийі, онда сіз қарама-қарсы ережені ұстануыңыз
керек.
Тәуелді және тәуелсіз үлгілер

Тәуелді іріктемелер - бұл бір іріктеменің әрбір
респондентіне басқа іріктеменің респонденті белгілі бір
белгіге сәйкес келетін іріктемелер.

Тәуелсіз іріктемелер - бұл бір іріктеменің кез келген
респондентін іріктеу ықтималдығы басқа іріктеменің кез
келген респондентін іріктеуге тәуелді болмайтын
іріктемелер.
Екі үлгіні салыстыру критерийін таңдау

Тәуелсіз таңдау Тәуелді таңдау

Үлестірулердің қалыпты Тәуелсіз үлгілер Тәуелді үлгілер үшін
заңға сәйкестігі үшін Стьюденттің t –
(параметрлік) Стьюденттің t – критерийі
критерийі

Бөлудің қалыпты заңға Манн-Уитнидің Вилкоксонның Т-
сәйкес келмеуі U-критерий; критерийі;
(параметрлік емес)
Серия өлшемі Таңбалар критерийі
Тәуелсіз үлгілер үшін Стьюденттің t – критерийі

Тәуелсіз үлгілер алынған екі популяцияның орташа мәні бір-
бірінен ерекшеленеді деген гипотезаны тексереді.

Бастапқы болжамдар:
Бір үлгі бір бас жиынтықтан, екіншісі екіншісінен алынады
(өлшенген белгілердің мәндері гипотетикалық түрде бір-бірімен
корреляцияланбауы керек).
Екі үлгіде де бөлу қалыпты заңға сәйкес келеді.
Екі үлгідегі белгілердің дисперсиясы шамамен бірдей.
Тәуелсіз үлгілер үшін Стьюденттің t – критерийі

Бастапқы деректер құрылымы: зерттелетін белгі(лер)
респонденттерде өлшенеді, олардың әрқайсысы салыстырылатын
үлгілердің біріне жатады.

Шектеулер:
oБөлу екі үлгідегі қалыпты заңнан айтарлықтай ерекшеленбейді.
oҮлгілердің әртүрлі саны үшін дисперсиялар статистикалық
тұрғыдан сенімді түрде ерекшеленбейді (F-Фишер критерийі немесе
Ливен өлшемі бойынша тексеріледі).
Есептеу формуласы

-

- бірінші үлгінің орташа мәні

- Екінші үлгінің орташа мәні

- бірінші үлгі бойынша стандартты ауытқу

- екінші үлгі бойынша стандартты ауытқу
Тәуелді үлгілер үшін T-стьюденттің өлшемі

Салыстырмалы тәуелді үлгілер алынған екі популяцияның
орташа мәні бір-бірінен ерекшеленеді деген гипотезаны тексереді.
Бастапқы болжамдар:
Бір іріктеменің әрбір өкіліне басқа іріктеменің өкілі сәйкес
келеді.
Екі үлгінің деректері оң өзара байланысты.
Екі үлгінің таралуы қалыпты заңға сәйкес келеді.
Бастапқы деректердің құрылымы: зерттелетін
белгінің(белгілердің) екі мәні бар.
F-Фишер Критерийі

•Ол екі үлгінің дисперсиясының теңдігі туралы гипотезаны тексеру
үшін қолданылады. Ол шашырау критерийлеріне жатады.
•*T-стьюденттің критерийін қолданар алдында дисперсиялардың
теңдігі туралы гипотезаны алдын-ала тексеру керек. Егер ол дұрыс
болса, онда орташа мәндерді салыстыру үшін Сіз t-студенттің
критерийін қолдана аласыз (екі үлгідегі орташа мәндердің теңдігі
туралы гипотезалар).
•Фишер критерийі мәліметтер үлгілерінің тәуелсіздігі мен
қалыптылығы туралы қосымша болжамдарға негізделген. Оны
қолданар алдында белгінің қалыпты таралуын тексеру ұсынылады.
F-Фишер Критерийі

•Регрессиялық талдауда Фишер критерийі сызықтық регрессиялық
модельдердің маңыздылығын бағалауға мүмкіндік береді.
•Атап айтқанда, ол тәуелсіз айнымалыларды (белгілерді) регрессия
моделіне қосудың немесе алып тастаудың орындылығын тексеру
үшін қадамдық регрессияда қолданылады.
•Дисперсияны талдауда Фишер критерийі факторлардың
маңыздылығын және олардың өзара әрекеттесуін бағалауға мүмкіндік
береді.
Тәуелсіз үлгілер үшін Манн-Уитнидің U- критерийі

Өлшенген белгілердің мәндерінің екі қатары қаншалықты
сәйкес келетінін (қиылысатынын) көрсетеді.
Қолдану шарттары:
oКем дегенде бір үлгідегі үлестіру қалыпты көріністен өзгеше.
oҮлгінің аз мөлшері (100 – ден астам адам – параметрлік
өлшемдерді қолданады, 10-нан аз адам-параметрлік емес, бірақ
нәтижелер алдын-ала қарастырылады).
oОрташа мәндерді салыстыру кезінде дисперсиялардың
гомогенділігі жоқ.
Тәуелді үлгілерге арналған Вилкоксонның Т –
критерийі

Ол оның өлшемдерінің әрбір жұбындағы атрибут мәндерінің
айырмашылықтарының (жылжуларының) мәндерін ретке
келтіруге негізделген.
Критерийдің идеясы оң немесе теріс айырмашылықтарды
бөлу тең ықтималды және тең болған жағдайда оң және теріс
айырмашылықтардың ең азын алу ықтималдығын есептеу болып
табылады
Крускала-Уоллистің Н - критерийі

Ол үш, төрт немесе одан да көп үлгілер арасында бір уақытта
талданған белгінің ауырлық дәрежесіндегі айырмашылықтарды
бағалау үшін қолданылады.

Бұл өзгерістердің бағытын көрсетпестен үлгілердегі белгінің
өзгеру дәрежесін анықтауға мүмкіндік береді.
Қолдану шарттары:
Фишер критерийі φ * (фи)
(Фишердің бұрыштық түрленуі)
Фишер критерийі φ * (фи)

Қолдану шарттары:
o Өлшеу кез-келген мектепте жүргізілуі мүмкін.
o Үлгілердің сипаттамалары кез-келген болуы мүмкін.
o Төменгі шекара-үлгілердің бірінде тек 2 Бақылау болуы
мүмкін, ал екіншісінде кемінде 30 бақылау болуы керек.
o Жоғарғы шекара анықталмаған.
o Сынамалардың көлемі аз болған жағдайда, сынамалардың
төменгі шектерінде әрқайсысы кемінде 5 бақылау болуы тиіс.
Пайдаланылған әдебиеттер

1. Калиева Ш. С. , Сагадатова Т. К. «Дәлелді медицина негіздері
бойынша ақпаратты-дидактикалық блок» , 2013.
2. Т. Гринхальх «Дәлелді медицина негіздері» пер. с англ. / Т.
Гринхальх. -- М. : ГЭОТАР-Медиа, 2014
3. М. Қ. Кульжанов, Р. Қ. Назарбаева «Дәлелді медицина негіздері»
Астана 2012

medkrmu.kz 26

Ұқсас жұмыстар

Макроэкономикалық үлгілердің экономикалық мәні

Модельдеу объектісі

Түзеткіш айнымалы электр тогын тұрақты тоққа түрлендіретін құрал

Айнымалы шамаларды анықтау

ҚҰЙМА ҮЛГІСІН ЖАСАУ

СЕНДІРУ ӘДІСІНІҢ ТӘРБИЕ ЖҮЙЕСІНДЕГІ АЛАТЫН ОРНЫ

Көтерме сауда қызметі үлкен көлемде өндірушілерден сатып алып, оларды делдалдарға, қайта өндірушілерге (өнеркәсіп), бөлшектік саудагерлерге, корпаративтік клиенттерге қайта сату

Мейіргерлік күтім жоспарының орындалуы

Бар таныстырылымдардан

Жүрек шаншуы

Пәндер