Студопедия — Пример 1: Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Пример 1: Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим






Ввыборке здоровых лиц мужского пола, студентов технических и военно-технических вузов в возрасте от 19-ти до 22 лет, средний воз­раст 20 лет, проводился тест Люшера в 8-цветном варианте. Установ­лено, что желтый цвет предпочитается испытуемыми чаще, чем отверга­ется (Табл. 4.16). Можно ли утверждать, что распределение желтого цвета по 8-и позициям у здоровых испытуемых отличается от равно­мерного распределения?

Таблица 4.16

Эмпирические частоты попадания желтого цвета на каждую из 8 позиций (n =102)

Сформулируем гипотезы.

H0: Эмпирическое распределение желтого цвета по восьми позициям не отличается от равномерного распределения.

H1: Эмпирическое распределение желтого цвета по восьми позициям отличается от равномерного распределения.

Теперь приступим к расчетам, постепенно заполняя результатами таблицу расчета критерия λ. Все операции лучше прослеживать по Табл. 4.17, тогда они будут более понятными.

Занесем в таблицу наименования (номера) разрядов и соответст­вующие им эмпирические частоты (первый столбец Табл. 4.17). Затем рассчитаем эмпирические частости f * по формуле:

f*j = fj /n

где fj - частота попадания желтого цвета на данную позицию;

n - общее количество наблюдений; j - номер позиции по порядку.

Запишем результаты во второй столбец (см. Табл. 4.17). Теперь нам нужно подсчитать накопленные эмпирические часто­сти Σ f *. Для этого будем суммировать эмпирические частости f *. На­пример, для 1-го разряда накопленная эмпирическая частость будет равняться эмпирической частости 1-го разряда, Σ f *1=0,235[20].

Для 2-го разряда накопленная эмпирическая частость будет пред­ставлять собой сумму эмпирических частостей 1-го и 2-го разрядов:

Σ f *1+2=0,235+0,147=0,382

Для 3-го разряда накопленная эмпирическая частость будет пред­ставлять собой сумму эмпирических частостей 1-го, 2-го и 3-го разрядов:

Σ f*1 +2+3=0,235+0,147+0,128=0,510

Мы видим, что можно упростить задачу, суммируя накопленную эмпирическую частость предыдущего разряда эмпирической частостью данного разряда, например, для 4-го разряда:

Σ f *1+2+3+4=0,510+0,078=0,588

Запишем результаты этой работы в третий столбец.

Теперь нам необходимо сопоставить накопленные эмпирические частости с накопленными теоретическими частостями. Для 1-го разряда теоретическая частость определяется по формуле:

где k - количество разрядов (в данном случае - позиций цвета).

Для рассматриваемого примера:

f *теор=1/8=0,125

Эта теоретическая частость относится ко всем 8-и разрядам. Действительно, вероятность попадания желтого (или любого другого) цвета на каждую из 8-и позиций при случайном выборе составляет 1/8, т.е. 0,125.

Накопленные теоретические частости для каждого разряда опре­деляем суммированием. Для 1-го разряда накопленная теоретическая частость равна теоретической частости попадания в разряд:

f * т 1=0,125

Для 2-го разряда накопленная теоретическая частость представ­ляет собой сумму теоретических частостей 1-го и 2-го разрядов: f *т 1+2=0,125+0,125=0,250

Для 3-го разряда накопленная теоретическая частость представ­
ляет собой сумму накопленной к предыдущему разряду теоретической
частости с теоретической частостью данного разряда:

f *т 1+2+3=0,250+0,125=0,375

Можно определить теоретические накопленные частости и путем!
умножения:

S f * т j= f * теор j

где f *теор - теоретическая частость; j - порядковый номер разряда.

Занесем рассчитанные накопленные теоретические частости в четвертый столбец таблицы (Табл. 4.17).

Теперь нам осталось вычислить разности между эмпирическими и теоретическими накопленными частостями (столбцы 3-й и 4-й). В пя­тый столбец записываются абсолютные величины этих разностей, обо­значаемые как d.

Определим по столбцу 5, какая из абсолютных величин разности является наибольшей. Она будет называться dmax. В данном случае dmax=0,135.

Теперь нам нужно обратиться к Табл. X Приложения 1 для оп­ределения критических значений dmax при n =102.

Таблица 4.17

Расчет критерия при сопоставлении распределения выборов желтого цвета с равномерным распределением (n =102)

Очевидно, что чем больше различаются распределения, тем больше и различия в накопленных частостях. Поэтому нам не составит труда распределить зоны значимости и незначимости по соответствую­щей оси:

Очевидно, что чем больше различаются распределения, тем больше и различия в накопленных частостях. Поэтому нам не составит труда распределить зоны значимости и незначимости по соответствую­щей оси:

dэмп=0,135

dэмп=dкр.

Ответ: Н0 отвергается при р=0,05. Распределение желтого цве­та по восьми позициям отличается от равномерного распределения. Представим все выполненные действия в виде алгоритма







Дата добавления: 2015-09-18; просмотров: 345. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Прием и регистрация больных Пути госпитализации больных в стационар могут быть различны. В цен­тральное приемное отделение больные могут быть доставлены: 1) машиной скорой медицинской помощи в случае возникновения остро­го или обострения хронического заболевания...

ПУНКЦИЯ И КАТЕТЕРИЗАЦИЯ ПОДКЛЮЧИЧНОЙ ВЕНЫ   Пункцию и катетеризацию подключичной вены обычно производит хирург или анестезиолог, иногда — специально обученный терапевт...

Ситуация 26. ПРОВЕРЕНО МИНЗДРАВОМ   Станислав Свердлов закончил российско-американский факультет менеджмента Томского государственного университета...

СИНТАКСИЧЕСКАЯ РАБОТА В СИСТЕМЕ РАЗВИТИЯ РЕЧИ УЧАЩИХСЯ В языке различаются уровни — уровень слова (лексический), уровень словосочетания и предложения (синтаксический) и уровень Словосочетание в этом смысле может рассматриваться как переходное звено от лексического уровня к синтаксическому...

Плейотропное действие генов. Примеры. Плейотропное действие генов - это зависимость нескольких признаков от одного гена, то есть множественное действие одного гена...

Методика обучения письму и письменной речи на иностранном языке в средней школе. Различают письмо и письменную речь. Письмо – объект овладения графической и орфографической системами иностранного языка для фиксации языкового и речевого материала...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия