Функциональная и корреляционная зависимости

Функциональная и корреляционная взаимосвязи. Регрессионный анализ.

Несвязные или независимые выборки.

ЛЕКЦИЯ 5

Установка UNIX

ВОПРОС 3

ВЫВОД:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Задание на самостоятельную работу: изучить учебный материал

Разработал: доцент кафедры радиофизики

(должность

А. Алещенко

подпись и фамилия)

«___»____________200_г.

Замечания и предложения по содержанию лекции_____________

Критерий Фридмана – распространение Т – критерия на три и большее количество измерений связанной выборки.

Условия применения:

1. Измерение должно быть проведено в шкале интервалов или шкале отношений.

2. Выборка должна быть связной

3. в выборке должно быть не менее двух испытуемых, каждый из которых имеет не менее трех показателей измерений.

4. в зависимости от числа измерений и количества испытуемых используют разные таблицы значимости.

Критерий Макнамары – предназначен для работы с данными, представленными в дихотомической шкале.

Критерий U Вилкоксона – Манна- Уитни. Применяют для оценки различий по уровню выраженности какого-либо признака для двух независимых выборок. Выборки могут различаться по числу испытуемых. Особенно надежен в случае, когда число испытуемых в выборках не превышает 20 человек.

Условия применения:

1. Измерения должны быть проведены в шкале интервалов или отношений (если порядковая – кр.Розенбаума).

2. Выборки несвязные.

3. Число испытуемых в группах больше или равно 3, или же в одной больше или равно 2, а в другой больше 5.

Критерий Крускала-Уоллиса (Н). Применяется для оценки различий по степени выраженности признака одновременно между двумя, тремя 4 и более выборками.

В выборках может быть разное количество испытуемых.

Условия применения:

1. Измерение должно быть проведено в шкале порядка, интервалов или отношений.

2. минимальный объем – 3 человека в одной и по 2 в двух других.

Критерий Хи-квадрат. Используется как расчет однородности двух различных экспериментальных выборок, проверяется нулевая гипотеза об отсутствии различия между двумя экспериментальными распределениями.

Условия применения:

1. Измерение может быть проведено в любой шкале.

2. Желательно, чтобы объем был больше 20

Критерий Фишера. Предназначен для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости признака. Может быть использован и для зависимых выборок.

Условия применения:

1. Измерение может быть проведено в любой шкале.

2. Характеристики выборок могут быть любыми.

3. Нижние границы должны содержать не менее 5 элементов в выборках.

В природе многие явления и процессы взаимосвязаны между собой. В физической культуре и спорте, в спортивной команде и в организме спортсмена тоже существует много взаимосвязей между различными признаками. Например, с повышением количества занимающихся в каком-либо виде спорта повышаются результаты в этом виде; осложнения во взаимоотношениях между игроками одной команды ухудшает ее результативность; с повышением интенсивности нагрузки у спортсмена повышается пульс, увеличивается скорость кровотока в работающих мышцах, уменьшаются в них энергетические ресурсы; регулярность тренировок, оптимально подобранные нагрузки по их виду, объему и интенсивности улучшают результаты спортсмена и т.д.

Будем говорить, что между двумя признаками X и Y существует функциональная зависимость (взаимосвязь), при которой каждому значению одного из них соответствует одно или несколько строго определенных значений другого.

В таких случаях, когда одному значению показателя соответствует несколько значений другого, взаимосвязь называют статистической. Среди статистических взаимосвязей наиболее важны корреляционные (от латинского correlatio– соотношение, соответствие). Корреляция заключается в том, что средняя величина одного показателя изменяется в зависимости от значения другого.

Статистический метод, который используется для исследования взаимосвязей, называется корреляционным анализом. Основной задачей его является определение формы, тесноты и направленности изучаемых показателей.

Для различия направленности влияния одного признака на другой введены понятия положительной и отрицательной связи.

Если с увеличением (уменьшением) одного признака в основном увеличиваются (уменьшаются) значения другого, то такая корреляционная связь называется прямой или положительной.

Если с увеличением (уменьшением) одного признака в основном уменьшаются (увеличиваются) значения другого, то такая корреляционная связь называется обратной или отрицательной.

Дата добавления: 2014-01-15