Statistik əhəmiyyət anlayışları və statistik meyar. Statistik əhəmiyyət səviyyəsi

Təcrübənin (sorğunun) istənilən elmi və praktik vəziyyətində tədqiqatçılar bütün insanları (ümumi əhali, əhali) deyil, yalnız müəyyən bir nümunəni öyrənə bilərlər. Məsələn, müəyyən bir xəstəlikdən əziyyət çəkən insanlar kimi nisbətən kiçik bir qrup insanı tədqiq etsək belə, hələ də çox çətin ki, bizim müvafiq resurslarımız var və ya hər bir xəstəni sınaqdan keçirməyə ehtiyac var. Bunun əvəzinə, daha rahat və daha az vaxt aparan olduğu üçün populyasiyadan bir nümunəni sınaqdan keçirmək adi haldır. Əgər belədirsə, nümunədən əldə edilən nəticələrin bütün qrupu təmsil etdiyini necə bilirik? Yaxud, peşəkar terminologiyadan istifadə etsək, əmin ola bilərikmi ki, araşdırmalarımız bütünü düzgün təsvir edir əhali, istifadə etdiyimiz nümunə?

Bu suala cavab vermək üçün test nəticələrinin statistik əhəmiyyətini müəyyən etmək lazımdır. Statistik əhəmiyyəti (Əhəmiyyətli səviyyə, qısaldılmış Sig.), və ya /7-əhəmiyyət səviyyəsi (p-səviyyəsi) - verilmiş nəticənin tədqiqatın seçildiyi populyasiyanı düzgün təmsil etməsi ehtimalıdır. Qeyd edək ki, bu yalnız ehtimal- bunu tam zəmanətlə demək mümkün deyil bu araşdırma bütün əhalini düzgün təsvir edir. IN ən yaxşı ssenariƏhəmiyyət səviyyəsinə əsasən, bunun çox ehtimal olunduğu qənaətinə gəlmək olar. Beləliklə, istər-istəməz növbəti sual yaranır: verilmiş nəticənin əhalinin düzgün səciyyələndirilməsi hesab edilməzdən əvvəl hansı səviyyədə əhəmiyyəti olmalıdır?

Məsələn, hansı ehtimal dəyərində belə şansların risk etmək üçün kifayət etdiyini söyləməyə hazırsınız? Bəs əmsallar 100-dən 10 və ya 100-dən 50-dirsə? Bəs bu ehtimal daha yüksək olarsa? Bəs 100-dən 90, 100-dən 95 və ya 100-dən 98 kimi əmsallar haqqında nə demək olar? Risklə əlaqəli bir vəziyyət üçün bu seçim olduqca problemlidir, çünki bu, insanın şəxsi xüsusiyyətlərindən asılıdır.

Psixologiyada ənənəvi olaraq inanılır ki, 100-dən 95 və ya daha çox şans, nəticələrin düzgün olma ehtimalının bütün əhali üçün ümumiləşdirilə biləcək qədər yüksək olması deməkdir. Bu rəqəm elmi və praktiki fəaliyyət prosesində müəyyən edilmişdir - onun rəhbər kimi seçilməli olduğu heç bir qanun yoxdur (həqiqətən də, digər elmlərdə bəzən əhəmiyyət səviyyəsinin başqa dəyərləri seçilir).

Psixologiyada bu ehtimal bir qədər qeyri-adi şəkildə idarə olunur. Nümunənin populyasiyanı təmsil etmə ehtimalı yerinə, nümunənin olma ehtimalı təmsil etmirəhali. Başqa sözlə desək, müşahidə olunan əlaqə və ya fərqlərin təsadüfi olması ehtimalı və əhalinin mülkiyyəti deyil. Beləliklə, psixoloqlar araşdırmanın nəticələrinin doğru olması şansının 100-də 95 olduğunu söyləmək əvəzinə, nəticələrin səhv olması şansının 100-də 5 olduğunu deyirlər (necə ki, nəticələrin doğru olması üçün 100-də 40 şans kimi səhvlərinin lehinə 100-də 60 şans). Ehtimal dəyəri bəzən faizlə ifadə edilir, lakin daha çox kimi yazılır onluq. Məsələn, 100-dən 10 şans 0,1-in ondalık hissəsi kimi ifadə edilir; 100-dən 5-i 0,05 kimi yazılır; 100-dən 1 - 0,01. Bu qeyd forması ilə limit dəyəri 0,05-dir. Nəticənin düzgün hesab edilməsi üçün onun əhəmiyyət səviyyəsi olmalıdır aşağıda bu rəqəm (unutmayın, bu, nəticənin olma ehtimalıdır səhvəhalini təsvir edir). Terminologiyanı yoldan çıxarmaq üçün əlavə edək ki, “nəticənin səhv olma ehtimalı” (daha düzgün adlandırılır). əhəmiyyət səviyyəsi) adətən latın hərfi ilə işarələnir R. Eksperimental nəticələrin təsvirləri adətən “nəticələr etibar səviyyəsində əhəmiyyətli idi” kimi xülasə ifadəsini ehtiva edir (R(p) 0,05-dən az (yəni 5%-dən az).

Beləliklə, əhəmiyyət səviyyəsi ( R) nəticələrin olma ehtimalını göstərir yoxəhalini təmsil edir. Ənənəvi olaraq psixologiyada nəticələr etibarlı şəkildə ümumi mənzərəni əks etdirir R 0,05-dən az (yəni 5%). Ancaq bu, yalnız ehtimal ifadəsidir və heç də qeyd-şərtsiz zəmanət deyil. Bəzi hallarda bu nəticə düzgün olmaya bilər. Əslində, əhəmiyyət səviyyəsinin böyüklüyünə baxsaq, bunun nə qədər tez-tez baş verə biləcəyini hesablaya bilərik. 0,05 əhəmiyyətlilik səviyyəsində, 100 dəfədən 5-də nəticələrin səhv olma ehtimalı var. 11a ilk baxışdan belə görünür ki, bu o qədər də adi hal deyil, amma fikirləşsəniz, 100-dən 5-i 20-dən 1-ə bərabərdir. Başqa sözlə, hər 20 vəziyyətdən birində nəticə olacaq. səhv. Bu cür ehtimallar xüsusilə əlverişli görünmür və tədqiqatçılar bunu etməkdən çəkinməlidirlər birinci növ səhvlər. Tədqiqatçıların kəşf etdiklərini düşündükləri zaman baş verən səhvin adı belədir real nəticələr, amma əslində heç biri yoxdur. Tədqiqatçıların əslində bir nəticə olduğu halda tapmadıqlarına inanmalarından ibarət olan əks səhv adlanır. ikinci növ səhvlər.

Bu səhvlər ona görə yaranır ki, aparılan statistik təhlilin mümkünlüyünü istisna etmək olmaz. Səhv ehtimalı nəticələrin statistik əhəmiyyətlilik səviyyəsindən asılıdır. Artıq qeyd etdik ki, nəticənin düzgün hesab edilməsi üçün əhəmiyyət səviyyəsi 0,05-dən aşağı olmalıdır. Təbii ki, bəzi nəticələr daha çoxdur aşağı səviyyə, və 0,001 kimi aşağı nəticələr tapmaq qeyri-adi deyil (0,001 dəyəri nəticələrin səhv olma şansının 1000-də 1 olduğunu göstərir). Necə az dəyər p, nəticələrin düzgünlüyünə inamımız bir o qədər güclü olar.

Cədvəldə 7.2 statistik nəticənin mümkünlüyü ilə bağlı əhəmiyyət səviyyələrinin ənənəvi şərhini və əlaqənin (fərqlərin) mövcudluğu barədə qərarın əsaslandırılmasını göstərir.

Cədvəl 7.2

Psixologiyada istifadə olunan əhəmiyyət səviyyələrinin ənənəvi şərhi

Təcrübə əsasında praktik tədqiqat tövsiyə olunur: birinci və ikinci növ səhvlərin mümkün qədər qarşısını almaq üçün tənqidi nəticələr çıxararkən səviyyəyə diqqət yetirərək fərqlərin (əlaqələrin) olması barədə qərarlar qəbul edilməlidir. R n işarəsi.

Statistik test(Statistik Test - statistik əhəmiyyət səviyyəsini təyin etmək üçün vasitədir. Bu, yüksək ehtimalla həqiqi fərziyyənin qəbul edilməsini, yalançı fərziyyənin isə rədd edilməsini təmin edən həlledici qaydadır.

Statistik meyarlar həmçinin müəyyən bir ədədin hesablanması metodunu və nömrənin özünü ifadə edir. Bütün meyarlar bir əsas məqsədlə istifadə olunur: müəyyən etmək əhəmiyyət səviyyəsi təhlil etdikləri məlumatlar (yəni, məlumatların nümunənin götürüldüyü əhalini düzgün təmsil edən həqiqi effekti əks etdirmə ehtimalı).

Bəzi testlər yalnız normal paylanmış məlumatlar üçün istifadə edilə bilər (və əlamət interval miqyasında ölçülürsə) - bu testlər adətən adlanır parametrik. Digər meyarlardan istifadə edərək, demək olar ki, hər hansı bir paylama qanunu ilə məlumatları təhlil edə bilərsiniz - onlar adlanır qeyri-parametrik.

Parametrik meyarlar hesablama formuluna paylama parametrlərini daxil edən meyarlardır, yəni. vasitələr və variasiyalar (Tələbənin t-testi, Fişerin F-testi və s.).

Qeyri-parametrik meyarlar paylanma parametrlərinin hesablanması formuluna paylanma parametrlərini daxil etməyən və tezliklər və ya dərəcələrlə işləməyə əsaslanan meyarlardır (meyar Q Rosenbaum meyarı U Manna - Whitney

Məsələn, fərqlərin əhəmiyyətinin Tələbənin t-testi ilə müəyyən edildiyini söylədikdə, empirik dəyəri hesablamaq üçün Tələbənin t-test metodundan istifadə edildiyini və daha sonra cədvəlləşdirilmiş (kritik) qiymətlə müqayisə edildiyini bildiririk.

Empirik (bizim hesabladığımız) və meyarın kritik dəyərlərinin (cədvəl) nisbətinə görə, fərziyyəmizin təsdiq və ya təkzib edilib-edilmədiyini mühakimə edə bilərik. Əksər hallarda, fərqləri əhəmiyyətli hesab etməyimiz üçün meyarın empirik dəyərinin kritik dəyəri aşması lazımdır, baxmayaraq ki, burada meyarlar (məsələn, Mann-Whitney testi və ya işarə testi) mövcuddur. əks qaydaya əməl etməliyik.

Bəzi hallarda, meyar üçün hesablama düsturuna tədqiq olunan nümunədəki müşahidələrin sayı daxildir və aşağıdakı kimi qeyd olunur: P. Xüsusi cədvəldən istifadə edərək, verilən empirik dəyərin fərqlərin statistik əhəmiyyətinin hansı səviyyəsinə uyğun olduğunu müəyyənləşdiririk. Əksər hallarda meyarın eyni empirik dəyəri tədqiq olunan nümunədəki müşahidələrin sayından asılı olaraq əhəmiyyətli və ya əhəmiyyətsiz ola bilər ( P ) və ya sözdə olandan sərbəstlik dərəcələrinin sayı kimi işarələnmişdir v (g>) və ya necə df (Bəzən d).

Bilən P və ya sərbəstlik dərəcələrinin sayını xüsusi cədvəllərdən istifadə edərək (əsaslar Əlavə 5-də verilmişdir) meyarın kritik dəyərlərini təyin edə və əldə edilmiş empirik dəyəri onlarla müqayisə edə bilərik. Bu adətən belə yazılır: “nə vaxt n = Kriteriyanın 22 kritik dəyəri var t St = 2.07" və ya "at v (d) = Tələbə testinin 2 kritik dəyəri = 4.30” və s.

Tipik olaraq, üstünlük hələ də parametrik meyarlara verilir və biz bu mövqeyə əməl edirik. Onlar daha etibarlı hesab edilir və daha çox məlumat və daha dərin təhlil verə bilir. Riyazi hesablamaların mürəkkəbliyinə gəldikdə, istifadə edərkən kompüter proqramları bu çətinlik aradan qalxır (lakin bəziləri olduqca aşılabilir görünür).

  • Bu dərslikdə biz statistik problemi ətraflı nəzərdən keçirmirik
  • fərziyyələr (null - R0 və alternativ - Hj) və qəbul edilən statistik qərarlar, çünki psixologiya tələbələri bunu "Psixologiyada riyazi metodlar" fənni üzrə ayrıca öyrənirlər. Bundan əlavə, qeyd etmək lazımdır ki, tədqiqat hesabatı (kurs və ya diplom işi, nəşr) hazırlanarkən statistik fərziyyələr və statistik həllər, bir qayda olaraq, verilmir. Adətən, nəticələri təsvir edərkən onlar meyarı göstərir, zəruri təsviri statistik məlumatları (vasitələr, siqma, korrelyasiya əmsalları və s.), meyarların empirik dəyərlərini, sərbəstlik dərəcələrini və mütləq p-əhəmiyyət səviyyəsini təqdim edirlər. Sonra yoxlanılan fərziyyə ilə bağlı (adətən bərabərsizlik şəklində) əldə edilən və ya əldə olunmayan əhəmiyyət səviyyəsini göstərən mənalı bir nəticə tərtib edilir.

STATİSTİK Etibarlılıq

- İngilis dili etibarlılıq/etibarlılıq, statistik; alman Etibarlılıq, statistika. Statistik testdə və ya q.l-də ardıcıllıq, obyektivlik və qeyri-müəyyənliyin olmaması. ölçmələr toplusu. D. s. eyni nəticələrin əldə edilib-edilmədiyini görmək üçün eyni mövzu üzrə eyni testi (və ya anketi) təkrarlamaqla sınaqdan keçirilə bilər; və ya müqayisə müxtəlif hissələr eyni obyekti ölçməli olan testlər.

Antinazi. Sosiologiya ensiklopediyası, 2009

Digər lüğətlərdə "STATİSTİK Etibarlılığın" nə olduğuna baxın:

    STATİSTİK Etibarlılıq- İngilis dili etibarlılıq/etibarlılıq, statistik; alman Etibarlılıq, statistika. Statistik testdə və ya q.l-də ardıcıllıq, obyektivlik və qeyri-müəyyənliyin olmaması. ölçmələr toplusu. D. s. eyni testi təkrar etməklə yoxlanıla bilər (və ya... Lüğət Sosiologiya üzrə

    Statistikada, bir dəyər təsadüfən və ya daha çox ekstremal dəyərlərin meydana çıxma ehtimalı aşağı olarsa, statistik əhəmiyyətli adlanır. Burada ifrat dedikdə test statistikasının sıfır fərziyyədən kənarlaşma dərəcəsini nəzərdə tuturuq. Fərq... ...Vikipediya adlanır

    Statistik sabitliyin fiziki hadisəsi ondan ibarətdir ki, nümunə ölçüsü artdıqca təsadüfi hadisənin tezliyi və ya orta qiymət fiziki kəmiyyət müəyyən bir nömrəyə meyl edir. Statistik fenomen... ... Vikipediya

    FƏRQLƏRİN Etibarlılığı (Oxşarlıqlar)- öyrənilmiş göstəricilərə (dəyişənlərə) görə nümunələr arasında fərqlərin və ya oxşarlıqların əhəmiyyət səviyyəsinin müəyyən edilməsi üçün analitik statistik prosedur ... Müasir təhsil prosesi: əsas anlayışlar və terminlər

    HESABAT, STATİSTİK Böyük Mühasibat lüğəti

    HESABAT, STATİSTİK- müvafiq orqanların müəssisələrdən (təşkilatlardan və idarələrdən) onlara lazım olan məlumatları qanunla müəyyən edilmiş hesabat sənədləri (statistik hesabatlar) formasında aldıqları dövlət statistika müşahidəsi forması... Böyük iqtisadi lüğət

    sistemli müşahidə üsullarını öyrənən elm kütləvi hadisələr sosial həyat insanların ədədi təsvirlərini tərtib etmək və bu təsvirlərin elmi işlənməsi. Beləliklə, nəzəri statistika bir elmdir...... Ensiklopedik lüğət F.A. Brockhaus və İ.A. Efron

    Korrelyasiya əmsalı- (Korrelyasiya əmsalı) Korrelyasiya əmsalı iki təsadüfi kəmiyyətin asılılığının statistik göstəricisidir.Korrelyasiya əmsalının tərifi, korrelyasiya əmsallarının növləri, korrelyasiya əmsalının xassələri, hesablanması və tətbiqi... ... İnvestor Ensiklopediyası

    Statistika- (Statistika) Statistika hadisə və proseslərdə kəmiyyət dəyişikliklərini öyrənən ümumi nəzəri elmdir. Dövlət statistikası, statistik xidmətlər, Rosstat (Goskomstat), statistik məlumatlar, sorğu statistikası, satış statistikası,... ... İnvestor Ensiklopediyası

    Korrelyasiya- (Korrelyasiya) Korrelyasiya iki və ya daha çox təsadüfi dəyişənlər arasında statistik əlaqədir Korrelyasiya anlayışı, korrelyasiya növləri, korrelyasiya əmsalı, korrelyasiya təhlili, qiymət korrelyasiyası, Forex məzmununda valyuta cütlərinin korrelyasiyası... ... İnvestor Ensiklopediyası

Kitablar

  • Tədqiqatda riyaziyyat və riyaziyyat üzrə tədqiqatlar: Tələbə tədqiqat fəaliyyətləri üzrə metodik toplu, Borzenko V.I.. Kolleksiyada tələbə tədqiqat fəaliyyətinin təşkilində tətbiq olunan metodoloji inkişaflar təqdim olunur. Toplunun birinci hissəsi tədqiqat yanaşmasının tətbiqinə həsr olunub...

Statistika çoxdan həyatın ayrılmaz hissəsinə çevrilib. İnsanlar hər yerdə buna rast gəlirlər. Statistikaya əsasən, harada və hansı xəstəliklərin ümumi olduğu, müəyyən bir bölgədə və ya əhalinin müəyyən bir təbəqəsi arasında nəyin daha çox tələb olunduğu barədə nəticələr çıxarılır. Hətta konstruksiyalar da əsaslanır siyasi proqramlar dövlət orqanlarına namizədlər. Onlar mal alarkən pərakəndə satış şəbəkələri tərəfindən də istifadə olunur və istehsalçılar təkliflərində bu məlumatları rəhbər tuturlar.

Statistika cəmiyyətin həyatında mühüm rol oynayır və hər bir fərdi üzvə kiçik şeylərdə belə təsir göstərir. Məsələn, əgər ilə, insanların çoxu üstünlük verir tünd rənglər müəyyən bir şəhərdə və ya bölgədə geyimdə, yerli pərakəndə satış yerlərində çiçəkli çaplı parlaq sarı yağış paltarı tapmaq olduqca çətin olacaq. Bəs belə təsirə malik olan bu məlumatları hansı kəmiyyətlər təşkil edir? Məsələn, “statistik əhəmiyyət” nədən ibarətdir? Bu təriflə tam olaraq nə nəzərdə tutulur?

Bu nədir?

Statistika bir elm kimi müxtəlif kəmiyyətlərin və anlayışların birləşməsindən ibarətdir. Onlardan biri də “statistik əhəmiyyət” anlayışıdır. Bu, digər göstəricilərin görünmə ehtimalının əhəmiyyətsiz olduğu dəyişənlərin dəyərinin adıdır.

Məsələn, yağışlı gecədən sonra payız meşəsində göbələk yığmaq üçün səhər gəzintisi zamanı hər 10 nəfərdən 9-u ayağına rezin ayaqqabı taxır. Onlardan 8-nin nə vaxtsa kətan mokasin geyinməsi ehtimalı cüzidir. Beləliklə, bu xüsusi nümunədə 9 rəqəmi "statistik əhəmiyyət" adlanan dəyərdir.

Buna uyğun olaraq daha da inkişaf etdirsək verilən praktik nümunə, ayaqqabı mağazaları yay mövsümünün sonuna doğru rezin çəkmələri ilin digər vaxtlarına nisbətən daha çox alır. Beləliklə, statistik dəyərin böyüklüyü gündəlik həyata təsir göstərir.

Təbii ki, mürəkkəb hesablamalarda, məsələn, virusların yayılmasını proqnozlaşdırarkən nəzərə alınır. böyük rəqəm dəyişənlər. Ancaq tərifin mahiyyəti əhəmiyyətli göstəricidir statistik məlumatlar - hesablamaların mürəkkəbliyindən və qeyri-sabit kəmiyyətlərin sayından asılı olmayaraq oxşardır.

Necə hesablanır?

Onlar tənliyin “statistik əhəmiyyəti” göstəricisinin dəyərini hesablayarkən istifadə olunur. Yəni iddia etmək olar ki, bu halda hər şeyi riyaziyyat həll edir. Ən çox sadə variant hesablama aşağıdakı parametrlərin iştirak etdiyi riyazi əməliyyatlar zənciridir:

  • sorğular və ya obyektiv məlumatların öyrənilməsi nəticəsində əldə edilən iki növ nəticə, məsələn, a və b işarəsi ilə satınalmaların aparıldığı məbləğlər;
  • hər iki qrup üçün göstərici - n;
  • birləşdirilmiş seçmənin payının dəyəri - p;
  • "standart səhv" anlayışı - SE.

Növbəti addım ümumi test göstəricisini müəyyən etməkdir - t, onun dəyəri 1.96 rəqəmi ilə müqayisə edilir. 1.96 Tələbənin t-paylanma funksiyasına uyğun olaraq 95% diapazonunu təmsil edən orta qiymətdir.

Tez-tez sual yaranır ki, n və p dəyərləri arasındakı fərq nədir. Bu nüansı bir nümunənin köməyi ilə asanlıqla aydınlaşdırmaq olar. Deyək ki, biz kişilər və qadınlar üçün məhsul və ya brendə sadiqliyin statistik əhəmiyyətini hesablayırıq.

Bu halda, hərf təyinatlarından sonra aşağıdakılar olacaq:

  • n - respondentlərin sayı;
  • p - məhsuldan razı qalan insanların sayı.

Bu halda sorğu edilən qadınların sayı n1 olaraq təyin olunacaq. Müvafiq olaraq, n2 kişi var. p simvolu üçün “1” və “2” rəqəmləri eyni məna daşıyacaq.

Test göstəricisinin Tələbənin hesablama cədvəllərinin orta dəyərləri ilə müqayisəsi "statistik əhəmiyyət" adlanan şeyə çevrilir.

Doğrulama dedikdə nə nəzərdə tutulur?

İstənilən riyazi hesablamanın nəticələri həmişə yoxlanıla bilər, uşaqlara bunu ən erkən öyrədirlər ibtidai məktəb. Güman etmək məntiqlidir ki, statistik göstəricilər hesablamalar zəncirindən istifadə etməklə müəyyən olunduğundan, onlar yoxlanılır.

Bununla belə, statistik əhəmiyyəti yoxlamaq təkcə riyaziyyatla bağlı deyil. Statistika çoxlu sayda dəyişənlərlə və həmişə hesablana bilməyən müxtəlif ehtimallarla məşğul olur. Yəni məqalənin əvvəlində verilmiş rezin ayaqqabılarla nümunəyə qayıtsaq, o zaman mağazalar üçün mal alıcılarının etibar edəcəyi statistik məlumatların məntiqi qurulması quru və isti hava ilə pozula bilər ki, bu da üçün tipik deyil. payız. Bu fenomen nəticəsində rezin çəkmələr alanların sayı azalacaq və satış nöqtələri itkilərə məruz qalacaq. Riyazi düstur, əlbəttə ki, hava anomaliyasını proqnozlaşdırmaq iqtidarında deyil. Bu məqam “səhv” adlanır.

Hesablanmış əhəmiyyət səviyyəsinin yoxlanılması zamanı məhz belə səhvlərin baş vermə ehtimalı nəzərə alınır. Həm hesablanmış göstəriciləri, həm də qəbul edilmiş əhəmiyyət səviyyələrini, həmçinin şərti olaraq fərziyyə adlanan dəyərləri nəzərə alır.

Əhəmiyyət səviyyəsi nədir?

“Səviyyə” anlayışı statistik əhəmiyyətin əsas meyarlarına daxildir. Tətbiqi və praktiki statistikada istifadə olunur. Bu, ehtimalı nəzərə alan bir növ kəmiyyətdir mümkün sapmalar və ya səhvlər.

Səviyyə hazır nümunələrdəki fərqləri müəyyən etməyə əsaslanır və onların əhəmiyyətini və ya əksinə, təsadüfiliyini müəyyən etməyə imkan verir. Bu konsepsiya təkcə rəqəmsal mənaları deyil, həm də onların unikal dekodlanmasına malikdir. Dəyərin necə başa düşülməsi lazım olduğunu izah edirlər və nəticə orta göstərici ilə müqayisə edilərək səviyyənin özü müəyyən edilir, bu, fərqlərin etibarlılıq dərəcəsini ortaya qoyur.

Beləliklə, səviyyə anlayışını sadəcə təsəvvür edə bilərik - bu, əldə edilən statistik məlumatlardan çıxarılan nəticələrdə məqbul, ehtimal olunan səhv və ya səhvin göstəricisidir.

Hansı əhəmiyyət səviyyələri istifadə olunur?

Təcrübədə səhvin ehtimal əmsallarının statistik əhəmiyyəti üç əsas səviyyəyə əsaslanır.

Birinci səviyyə dəyərin 5% olduğu hədd hesab olunur. Yəni, xəta ehtimalı 5%-lik əhəmiyyətlilik səviyyəsini keçmir. Bu o deməkdir ki, statistik tədqiqat məlumatları əsasında edilən qüsursuz və səhvsiz nəticələrə inam 95% təşkil edir.

İkinci səviyyə 1%-lik hədddir. Müvafiq olaraq, bu rəqəm 99% əminliklə statistik hesablamalar zamanı əldə edilən məlumatları rəhbər tutmaq deməkdir.

Üçüncü səviyyə 0,1% təşkil edir. Bu dəyərlə səhv ehtimalı faizin bir hissəsinə bərabərdir, yəni səhvlər praktiki olaraq aradan qaldırılır.

Statistikada hipotez nədir?

Bir konsepsiya olaraq səhvlər sıfır fərziyyənin qəbulu və ya rədd edilməsi ilə bağlı iki istiqamətə bölünür. Hipoteza, tərifə görə, arxasında bir sıra digər məlumat və ya ifadələrin dayandığı bir anlayışdır. Yəni statistik uçotun predmetinə aid olan bir şeyin ehtimal paylanmasının təsviri.

Sadə hesablamalarda iki fərziyyə var - sıfır və alternativ. Onların arasında fərq ondadır ki, sıfır fərziyyə statistik əhəmiyyətin müəyyən edilməsində iştirak edən nümunələr arasında fundamental fərqlərin olmadığı fikrinə əsaslanır və alternativ fərziyyə tamamilə əksidir. Yəni, alternativ fərziyyə nümunə məlumatlarında əhəmiyyətli fərqin olmasına əsaslanır.

Səhvlər hansılardır?

Statistikada bir konsepsiya kimi səhvlər bu və ya digər fərziyyənin doğru kimi qəbul edilməsindən birbaşa asılıdır. Onları iki istiqamətə və ya növə bölmək olar:

  • birinci tip yalan olduğu ortaya çıxan sıfır fərziyyənin qəbul edilməsi ilə bağlıdır;
  • ikincisi isə alternativə əməl etməklə yaranır.

Birinci növ səhv yanlış müsbət adlanır və statistik məlumatların istifadə olunduğu bütün sahələrdə kifayət qədər tez-tez baş verir. Müvafiq olaraq, ikinci növ səhv yanlış mənfi adlanır.

Statistikada reqressiya nə üçün istifadə olunur?

Reqressiyanın statistik əhəmiyyəti ondan ibarətdir ki, ondan verilənlər əsasında hesablanmış müxtəlif asılılıqlar modelinin reallığa nə dərəcədə uyğun olduğunu müəyyən etmək olar; nəzərə almaq və nəticə çıxarmaq üçün kifayət və ya çatışmayan amilləri müəyyən etməyə imkan verir.

Reqressiya dəyəri nəticələri Fisher cədvəllərində sadalanan məlumatlar ilə müqayisə etməklə müəyyən edilir. Və ya variasiya təhlilindən istifadə etməklə. Əhəmiyyətli reqressiya göstəriciləri kompleksə malikdir statistik tədqiqat və onun iştirak etdiyi hesablamalar çoxlu sayda dəyişənlər, təsadüfi məlumatlar və ehtimal olunan dəyişikliklər.

FCC-nin hesablama praktikasında statistik etibarlılıq vacibdir. Əvvəllər qeyd edilmişdir ki, eyni populyasiyadan bir neçə nümunə seçilə bilər:

Əgər onlar düzgün seçilibsə, onda onların orta göstəriciləri və ümumi əhalinin göstəriciləri qəbul edilmiş etibarlılıq nəzərə alınmaqla reprezentativlik xətasının miqyasına görə bir-birindən bir qədər fərqlənir;

Əgər onlar müxtəlif populyasiyalardan seçilərsə, aralarındakı fərq əhəmiyyətli olur. Statistika nümunələri müqayisə etməkdən ibarətdir;

Əgər onlar əhəmiyyətsiz, prinsipial, əhəmiyyətsiz dərəcədə fərqlənirlərsə, yəni əslində eyni ümumi əhaliyə aiddirlərsə, aralarındakı fərq statistik etibarsız adlanır.

Statistik cəhətdən etibarlıdır Nümunə fərqi əhəmiyyətli və əsaslı şəkildə fərqlənən, yəni müxtəlif ümumi populyasiyalara aid olan nümunədir.

FCC qiymətləndirməsi statistik əhəmiyyəti nümunə fərqləri bir çox praktiki problemlərin həlli deməkdir. Məsələn, yeni tədris metodlarının, proqramlarının, tapşırıqlar toplusunun, testlərin, nəzarət tapşırıqlarının tətbiqi onların eksperimental yoxlanılması ilə bağlıdır ki, bu da test qrupunun nəzarət qrupundan əsaslı şəkildə fərqləndiyini göstərməlidir. Buna görə də nümunələr arasında statistik əhəmiyyətli fərqin olub-olmamasını aşkar etmək üçün statistik əhəmiyyət meyarları adlanan xüsusi statistik üsullardan istifadə olunur.

Bütün meyarlar iki qrupa bölünür: parametrik və qeyri-parametrik. Parametrik meyarlar normal paylanma qanununun mövcudluğunu tələb edir, yəni. Bu, normal qanunun əsas göstəricilərinin - arifmetik orta və standart kənarlaşma s-nin məcburi müəyyən edilməsi deməkdir. Parametrik meyarlar ən dəqiq və düzgündür. Qeyri-parametrik testlər nümunə elementləri arasında rütbə (ordinal) fərqlərə əsaslanır.

FCC təcrübəsində istifadə olunan statistik əhəmiyyətin əsas meyarları bunlardır: Tələbə testi və Fisher testi.

Tələbə t testi kəşf etmiş ingilis alimi K.Qossetin (Tələbə - təxəllüsü) adını daşıyır bu üsul. Tələbənin t testi parametrikdir və müqayisə üçün istifadə olunur mütləq göstəricilər nümunələri. Nümunələr ölçüdə fərqli ola bilər.

Tələbə t testi belə müəyyən edilir.

1. Aşağıdakı düsturdan istifadə edərək Tələbə t testini tapın:


müqayisə edilən nümunələrin arifmetik ortaları haradadır; t 1, t 2 - müqayisə edilən nümunələrin göstəriciləri əsasında müəyyən edilmiş reprezentativlik xətaları.

2. FCC-də təcrübə göstərdi ki, idman işi üçün P = 0,95 hesabının etibarlılığını qəbul etmək kifayətdir.

Etibarlılığın hesablanması üçün: P = 0,95 (a = 0,05), sərbəstlik dərəcələrinin sayı ilə

k = n 1 + n 2 - 2 Əlavə 4-dəki cədvəldən istifadə edərək kriteriyanın həddi qiymətini tapırıq ( t gr).

3. Normal paylanma qanununun xassələrinə əsaslanaraq Tələbə meyarı t və t gr müqayisə edir.

Nəticələr çıxarırıq:

əgər t t gr, onda müqayisə edilən nümunələr arasındakı fərq statistik əhəmiyyətlidir;

t t gr olarsa, onda fərq statistik əhəmiyyətsizdir.

FCS sahəsində tədqiqatçılar üçün statistik əhəmiyyətin qiymətləndirilməsi konkret problemin həllində ilk addımdır: müqayisə olunan nümunələrin bir-birindən əsaslı və ya qeyri-əsaslı fərqli olması. Növbəti addım tapşırığın şərtləri ilə müəyyən edilən bu fərqi pedaqoji nöqteyi-nəzərdən qiymətləndirməkdir.

Konkret misaldan istifadə edərək Tələbə testinin tətbiqini nəzərdən keçirək.

Misal 2.14. 18 subyektdən ibarət qrup x i-dən əvvəl və sonra ürək dərəcəsi (bpm) üçün qiymətləndirilmişdir y i isinmə.

Ürək dərəcəsinə əsasən istiləşmənin effektivliyini qiymətləndirin. İlkin məlumatlar və hesablamalar cədvəldə təqdim olunur. 2.30 və 2.31.

Cədvəl 2.30

İstiləşmədən əvvəl ürək dərəcəsi göstəricilərinin işlənməsi


Hər iki qrup üçün səhvlər üst-üstə düşürdü, çünki nümunə ölçüləri bərabər idi (eyni qrup müxtəlif şəraitdə tədqiq edilmişdir) və standart kənarlaşmalar s x = s y = 3 döyüntü/dəq. Gəlin Tələbə testinin müəyyənləşdirilməsinə keçək:

Hesabın etibarlılığını təyin etdik: P = 0,95.

Sərbəstlik dərəcələrinin sayı k 1 = n 1 + n 2 - 2 = 18 + 18-2 = 34. Əlavə 4-dəki cədvəldən tapırıq t gr= 2,02.

Statistik nəticə. t = 11,62 və sərhəd t gr = 2,02 olduğundan, onda 11,62 > 2,02, yəni. t > t gr, buna görə də nümunələr arasındakı fərq statistik cəhətdən əhəmiyyətlidir.

Pedaqoji nəticə. Müəyyən edilmişdir ki, ürək dərəcəsi baxımından qrupun isinmədən əvvəl və sonra vəziyyəti arasındakı fərq statistik cəhətdən əhəmiyyətlidir, yəni. əhəmiyyətli, əsas. Beləliklə, ürək dərəcəsi göstəricisinə əsaslanaraq, istiləşmənin təsirli olduğu qənaətinə gələ bilərik.

Fisher meyarı parametrikdir. Nümunələrin dispersiya dərəcələrini müqayisə edərkən istifadə olunur. Bu, adətən idman göstəricilərinin sabitliyi və ya praktikada funksional və texniki göstəricilərin sabitliyi baxımından müqayisə deməkdir bədən tərbiyəsi və idman. Nümunələr müxtəlif ölçülərdə ola bilər.

Fisher kriteriyası aşağıdakı ardıcıllıqla müəyyən edilir.

1. Düsturdan istifadə edərək Fişerin F kriteriyasını tapın


burada , müqayisə edilən nümunələrin dispersiyalarıdır.

Fisher meyarının şərtləri düsturun sayında olmasını şərtləndirir F böyük bir dispersiya var, yəni. F sayı həmişə birdən böyükdür.

Hesablamanın etibarlılığını təyin edirik: P = 0,95 - və hər iki nümunə üçün sərbəstlik dərəcələrinin sayını təyin edirik: k 1 = n 1 - 1, k 2 = n 2 - 1.

Əlavə 4-dəki cədvəldən istifadə edərək F meyarının həddi qiymətini tapırıq gr.

F və F meyarlarının müqayisəsi gr nəticələr çıxarmağa imkan verir:

əgər F > F gr, onda nümunələr arasındakı fərq statistik əhəmiyyətlidir;

əgər F< F гр, то различие между выборками статически недо­стоверно.

Konkret bir misal verək.

Misal 2.15. İki qrup həndbolçuları təhlil edək: x i (n 1= 16 nəfər) və y i (p 2 = 18 nəfər). Bu idmançı qrupları topun qapıya atılması zamanı havaya qalxma vaxtı(lar)ı üçün öyrənilmişdir.

İftar göstəriciləri eyni tipdirmi?

İlkin məlumatlar və əsas hesablamalar cədvəldə təqdim olunur. 2.32 və 2.33.

Cədvəl 2.32

Birinci qrup həndbolçuların itələmə göstəricilərinin işlənməsi


Fisher kriteriyasını təyin edək:





Əlavə 6-dakı cədvəldə təqdim olunan məlumatlara əsasən Fgr tapırıq: Fgr = 2.4

Diqqət edək ki, Əlavə 6-dakı cədvəl yaxınlaşarkən həm böyük, həm də kiçik dispersiyaların sərbəstlik dərəcələrinin nömrələrini sadalayır. böyük rəqəmlər kobudlaşır. Beləliklə, daha böyük dispersiyanın sərbəstlik dərəcələrinin sayı bu ardıcıllıqla gəlir: 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 20, 24 və s., kiçik olanı isə 28, 29, 30, 40. , 50 və s. d.

Bu onunla izah olunur ki, nümunə ölçüsü artdıqca F-testindəki fərqlər azalır və ilkin məlumatlara yaxın olan cədvəl dəyərlərindən istifadə etmək mümkündür. Beləliklə, misal 2.15 =17 yoxdur və ona ən yaxın dəyəri k = 16 götürə bilərik, buradan Fgr = 2.4 alırıq.

Statistik nəticə. Fisher testi F= 2.5 > F= 2.4 olduğundan nümunələr statistik olaraq fərqləndirilir.

Pedaqoji nəticə. Hər iki qrupun həndbolçuları üçün topu qapıya atarkən havaya qalxma vaxtının (vaxtlarının) dəyərləri əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir. Bu qruplar fərqli hesab edilməlidir.

Əlavə araşdırmalar bu fərqin səbəbini aşkar etməlidir.

Misal 2.20.(nümunənin statistik etibarlılığı haqqında ). Məşqin əvvəlində işarənin verilməsindən topa qovuşana qədər olan vaxt (lar) x i , sonunda isə y i olarsa, futbolçunun ixtisası yüksəldimi?

İlkin məlumatlar və əsas hesablamalar cədvəldə verilmişdir. 2.40 və 2.41.

Cədvəl 2.40

Məşqin əvvəlində siqnal verməkdən topa vurmağa qədər olan vaxt göstəricilərinin işlənməsi


Tələbə meyarından istifadə edərək göstəricilər qrupları arasındakı fərqi müəyyən edək:

Etibarlılıq P = 0,95 və sərbəstlik dərəcələri ilə k = n 1 + n 2 - 2 = 22 + 22 - 2 = 42, Əlavə 4-dəki cədvəldən istifadə edərək tapırıq t gr= 2.02. t = 8.3 > olduğundan t gr= 2.02 - fərq statistik əhəmiyyətlidir.

Fisher meyarından istifadə edərək göstəricilər qrupları arasındakı fərqi müəyyən edək:


Əlavə 2-dəki cədvələ əsasən etibarlılıq P = 0,95 və sərbəstlik dərəcələri k = 22-1 = 21 olduqda, dəyəri F gr = 21. F = 1,53 olduğundan< F гр = = 2,1, различие в рассеивании исходных данных статистически недостоверно.

Statistik nəticə. Arifmetik orta qiymətə görə, göstəricilər qrupları arasındakı fərq statistik əhəmiyyətlidir. Dispersiya (dispersiya) baxımından göstəricilər qrupları arasındakı fərq statistik cəhətdən etibarsızdır.

Pedaqoji nəticə. Futbolçunun ixtisası xeyli yaxşılaşıb, lakin onun ifadəsinin sabitliyinə diqqət yetirilməlidir.

İşə hazırlıq

Bundan əvvəl laboratoriya işi"İdman metrologiyası" fənni üzrə bütün tələbələrə təhsil qrupu hər birində 3-4 tələbədən ibarət işçi qrupları yaratmaq lazımdır, bütün laboratoriya işlərinin iş tapşırığını birgə yerinə yetirmək.

İşə hazırlıq zamanı tövsiyə olunan ədəbiyyatın müvafiq bölmələri (bu təlimatların 6-cı bölməsinə baxın) və mühazirə qeydləri ilə tanış olun. Bu laboratoriya işi üçün 1-ci və 2-ci bölmələri, həmçinin onun üçün iş tapşırığını (bölmə 4) öyrənin.

Hesabat forması hazırlayın A4 ölçülü yazı kağızının standart vərəqlərində və iş üçün lazım olan materiallarla doldurun.

Hesabatda olmalıdır :

Başlıq səhifəsi kafedra (UC və TR), təhsil qrupu, tələbənin soyadı, adı, atasının adı, laboratoriya işinin nömrəsi və adı, tamamlanma tarixi, habelə soyadı, elmi dərəcəsi, elmi adı və vəzifəsi göstərilməklə müəllimin işi qəbul etməsi;

İşin məqsədi;

Hesablamaların aralıq və yekun nəticələrini izah edən ədədi dəyərləri olan düsturlar;

Ölçülmüş və hesablanmış dəyərlərin cədvəlləri;

Tapşırıq üçün tələb olunan qrafik material;

İş tapşırığının hər bir mərhələsinin nəticələri və ümumilikdə görülən işlər haqqında qısa nəticələr.

Bütün qrafiklər və cədvəllər rəsm alətlərindən istifadə etməklə diqqətlə çəkilir. Adi qrafik və hərf simvolları GOST-lara uyğun olmalıdır. Hesabatın kompüter texnologiyasından istifadə etməklə hazırlanmasına icazə verilir.

İş tapşırığı

Bütün ölçmələri həyata keçirməzdən əvvəl komandanın hər bir üzvü istifadə qaydalarını öyrənməlidir idman oyunu Tədqiqatın aşağıdakı mərhələlərini həyata keçirmək üçün zəruri olan 7-ci əlavədə verilmiş dartlar.

Tədqiqatın I mərhələsi“Dart idman oyununda komandanın hər bir üzvü tərəfindən meyar üzrə normal paylanma qanununa uyğunluq üzrə hədəfə vurma nəticələrinin öyrənilməsi χ 2 Pearson və üç siqma meyarı”

1. (şəxsi) sürətinizi və hərəkətlərinizin koordinasiyasını ölçün (sınayın), Darts idman oyununda dairəvi hədəfə 30-40 dəfə dart atmaqla.

2. Ölçmələrin nəticələri (testlər) x i(eynəklərdə) variasiya seriyası şəklində formatlanmış və cədvəl 4.1-ə daxil edilmişdir (sütunlar , bütün zəruri hesablamaları yerinə yetirin, lazımi cədvəlləri doldurun və nəticədə empirik paylanmanın normal paylanma qanununa uyğunluğu barədə müvafiq nəticələr çıxarın. 7-10-cu səhifələrdə bu təlimatların 2-ci bölməsində verilmiş oxşar hesablamalar, cədvəllər və nümunə 2.12-nin nəticələri ilə bənzətmə.

Cədvəl 4.1

Subyektlərin hərəkət sürətinin və koordinasiyasının normal paylanma qanununa uyğunluğu

Yox. dairəvi
…
…
Ümumi

II - tədqiqat mərhələsi

“Bir komandanın üzvlərinin ölçmələrinin nəticələrinə əsasən təhsil qrupunun bütün tələbələrinin Dart idman oyununun hədəfinə vurulan ümumi əhalinin orta göstəricilərinin qiymətləndirilməsi”

Əldə edilmiş bütün komanda üzvlərinin Darts idman oyununun hədəfini vurmasının nəticələrinə əsasən təhsil qrupundakı bütün tələbələrin sürətinin və hərəkətlərinin koordinasiyasının orta göstəricilərini (sinif jurnalında tədris qrupunun siyahısına uyğun olaraq) qiymətləndirin. bu laboratoriya işinin tədqiqinin birinci mərhələsində.

1. Sürətin ölçülməsi və hərəkətlərin əlaqələndirilməsinin nəticələrini sənədləşdirin idman oyununda dairəvi hədəfə dart atarkən Ümumi əhalinin ölçmə nəticələrinin nümunəsini təmsil edən komandanızın bütün üzvlərinin (2 - 4 nəfər) dartları (təhsil qrupundakı bütün tələbələrin ölçmə nəticələri - məsələn, 15 nəfər), onları ikinci və üçüncü sütunlara daxil etməklə Cədvəl 4.2.

Cədvəl 4.2

Hərəkətlərin sürəti və əlaqələndirilməsi göstəricilərinin işlənməsi

briqada üzvləri

Yox.
…
…
Ümumi

Cədvəl 4.2-də başa düşülməlidir , orta hesabla uyğunlaşdı (Cədvəl 4.1-də hesablama nəticələrinə baxın) komandanızın üzvləri ( , tədqiqatın birinci mərhələsində əldə edilmişdir. Qeyd edək ki, adətən, Cədvəl 4.2 tədqiqatın birinci mərhələsində komandanın bir üzvü tərəfindən alınan ölçmə nəticələrinin hesablanmış orta dəyərini ehtiva edir. , çünki müxtəlif komanda üzvlərinin ölçmə nəticələrinin üst-üstə düşməsi ehtimalı çox azdır. Sonra, bir qayda olaraq, dəyərlər sütunda Cədvəl 4.2 hər sıra üçün - 1-ə bərabərdir, A sətirində “Cəmi " sütunlar " ", yazılır komandanızın üzvlərinin sayı.

2. Cədvəl 4.2-ni doldurmaq üçün bütün zəruri hesablamaları, həmçinin bu sənədin 2-ci bölməsində verilmiş 2.13-cü misaldakı hesablamalara və nəticələrə oxşar digər hesablamaları və nəticələri yerinə yetirin. metodoloji inkişafı 13-14-cü səhifələrdə. Nümayəndəlik səhvini hesablayarkən nəzərə alınmalıdır "m" bu metodik inkişafın 13-cü səhifəsində verilmiş 2.4 düsturundan istifadə etmək lazımdır, çünki nümunə kiçikdir (n və ümumi kütlənin elementlərinin sayı N məlumdur və təhsil qrupundakı tələbələrin sayına bərabərdir, təhsil qrupunun jurnalının siyahısına uyğun olaraq.

III - tədqiqat mərhələsi

Tələbənin t-testindən istifadə edərək hər bir komanda üzvü tərəfindən "Sürət və hərəkətlərin koordinasiyası" göstəricisinə görə istiləşmənin effektivliyinin qiymətləndirilməsi

Bu laboratoriya işinin tədqiqatının birinci mərhələsində komandanın hər bir üzvü tərəfindən "Sürət və hərəkətlərin əlaqələndirilməsi", Tələbə meyarından istifadə etməklə - empirik paylanma qanununun normal paylanma qanununa statistik etibarlılığının parametrik meyarıdır.

… Ümumi

2. fərqlər və RMS , isinmə nəticələrinə əsasən "Sürət və hərəkətlərin koordinasiyası" göstəricisinin ölçmə nəticələri, cədvəl 4.3-də verilmişdir, (bu metodoloji inkişafın 16-cı səhifəsində 2.14-cü misalın 2.30-cu cədvəlindən dərhal sonra verilmiş oxşar hesablamalara baxın).

3. İşçi qrupunun hər bir üzvü istiləşmədən sonra (şəxsi) sürətinizi və hərəkətlərin koordinasiyasını ölçün (sınayın),

… Ümumi

5. Orta hesablamalar aparın fərqlər və RMS ,istiləşmədən sonra "Sürət və hərəkətlərin koordinasiyası" göstəricisinin ölçülməsinin nəticələri, cədvəl 4.4-də verilmişdir, isinmə nəticələrinə əsasən ümumi ölçmə nəticəsini yazın (bu metodoloji inkişafın 17-ci səhifəsində 2.14-cü misalın 2.31-ci cədvəlindən dərhal sonra verilmiş oxşar hesablamalara baxın).

6. Bu metodik inkişafın 2-ci bölməsində 16-17-ci səhifələrdə verilmiş 2.14-cü misaldakı hesablamalar və nəticələrə oxşar bütün zəruri hesablamaları və nəticələri yerinə yetirin. Nümayəndəlik səhvini hesablayarkən nəzərə alınmalıdır "m" bu metodoloji inkişafın 12-ci səhifəsində verilmiş düstur 2.1-dən istifadə etmək lazımdır, çünki nümunə n-dir və populyasiyadakı elementlərin sayı N ( naməlumdur.

IV – tədqiqat mərhələsi

Fisher meyarından istifadə edərək iki komanda üzvünün "Sürət və hərəkətlərin əlaqələndirilməsi" göstəricilərinin vahidliyinin (sabitliyinin) qiymətləndirilməsi

Bu laboratoriya işində tədqiqatın üçüncü mərhələsində əldə edilmiş ölçmə nəticələrinə əsasən, Fişer meyarından istifadə etməklə iki komanda üzvünün “Sürət və hərəkətlərin əlaqələndirilməsi” göstəricilərinin vahidliyini (sabitliyini) qiymətləndirin.

Bunu etmək üçün aşağıdakıları etməlisiniz.

Cədvəl 4.3 və 4.4-ün məlumatlarından istifadə edərək, tədqiqatın üçüncü mərhələsində əldə edilmiş bu cədvəllərdən dispersiyaların hesablanmasının nəticələri, habelə idman göstəricilərinin vahidliyini (sabitliyini) qiymətləndirmək üçün Fişer meyarının hesablanması və tətbiqi metodologiyası verilmişdir. bu metodiki inkişafın 18-19-cu səhifələrində 2.15 nümunəsi, müvafiq statistik və pedaqoji nəticələr çıxarın.

V – tədqiqat mərhələsi

İstiləşmədən əvvəl və sonra bir komanda üzvünün "Sürət və hərəkətlərin koordinasiyası" göstərici qruplarının qiymətləndirilməsi

Statistik metodların tibbdə tətbiqinə dair tipik bir nümunəni nəzərdən keçirək. Dərmanın yaradıcıları onun qəbul edilən dozaya nisbətdə diurezi artırdığını təklif edirlər. Bu fərziyyəni yoxlamaq üçün onlar beş könüllüyə dərmanın müxtəlif dozalarını verirlər.

Müşahidə nəticələrinə əsasən, diurezlə dozanın qrafiki qurulur (Şəkil 1.2A). Asılılıq adi gözlə görünür. Tədqiqatçılar bir-birlərini kəşf, dünyanı isə yeni sidikqovucu ilə təbrik edirlər.

Əslində, məlumatlar yalnız bu beş könüllüdə dozadan asılı diurezin müşahidə edildiyini etibarlı şəkildə ifadə etməyə imkan verir. Bu asılılığın dərmanı qəbul edən bütün insanlarda özünü göstərəcəyi fərziyyədən başqa bir şey deyil.
ZY

ilə

həyat Bunun əsassız olduğunu söyləmək olmaz - əks halda eksperimentlər aparmaq nəyə lazımdır?

Lakin dərman satışa çıxarılıb. Getdikcə daha çox insan sidik ifrazını artırmaq ümidi ilə qəbul edir. Bəs biz nə görürük? Biz Şəkil 1.2B-ni görürük, bu, dərmanın dozası ilə diurez arasında heç bir əlaqənin olmadığını göstərir. Qara dairələr orijinal tədqiqatın məlumatlarını göstərir. Statistikada belə bir “nümayəndəsi olmayan” və həqiqətən də çaşdırıcı bir nümunə əldə etmək ehtimalını qiymətləndirməyə imkan verən üsullar var. Məlum olub ki, diurezlə dərmanın dozası arasında əlaqə olmadıqda, 1000 təcrübədən təxminən 5-də yaranan “asılılıq” müşahidə olunacaq. Beləliklə, in bu halda tədqiqatçılar sadəcə bəxtsiz idilər. Ən qabaqcıl statistik üsullardan istifadə etsəydilər belə, yenə də səhv etmələrinə mane olmazdı.

Biz bu uydurma, amma reallıqdan heç də uzaq olmayan misal gətirdik, faydasızlığını bildirməmək üçün
statistikanın olması. O, başqa bir şeydən, onun nəticələrinin ehtimal xarakterindən danışır. Statistik metodun tətbiqi nəticəsində biz son həqiqəti deyil, yalnız müəyyən bir fərziyyənin ehtimalının qiymətləndirilməsini əldə edirik. Bundan əlavə, hər bir statistik metod özünün riyazi modelinə əsaslanır və onun nəticələri bu model reallığa uyğun gələn dərəcədə düzgündür.

Mövzu haqqında daha ətraflı Etibarlılıq və Statistika Əhəmiyyətliliyi:

  1. Həyat keyfiyyəti göstəricilərində statistik əhəmiyyətli fərqlər
  2. Statistik əhali. Mühasibat uçotunun xüsusiyyətləri. Davamlı və seçmə tədqiqat anlayışı. Statistik məlumatlara və uçot və hesabat sənədlərinin istifadəsinə dair tələblər
  3. ÖZET. GÖZ QAPIĞINDAN GÖZ DAXİLİ TƏZYİYİYİN ÖLÇÜLMƏSİ ÜÇÜN TONOMETRE GÖSTƏRİŞLƏRİNİN Etibarlılığının öyrənilməsi 2018, 2018

Oxşar məqalələr