NEPARAMETRINIAI METODAI
-
Upload
aladdin-francis -
Category
Documents
-
view
109 -
download
1
description
Transcript of NEPARAMETRINIAI METODAI
![Page 1: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/1.jpg)
NEPARAMETRINIAI METODAI
1) Parametriniai metodai
2) Neparametrinių metodų sąlygos
3) MVV ir Z testas
4) Parametrinių ir neprametrinių metodų skirtumai
![Page 2: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/2.jpg)
PARAMETRINIAI METODAI
• Atitinka teorinį skirstinį (normalųjį (z); t; F ir kt.).
• Išvados apie populiacijos parametrais, gautais iš reprezentatyvios atsitiktinės imties rezultatų (μ, p0, regresijos koeficientai ir t.t.)
• Parametrinės statistinės procedūros (t; ANOVA, koreliacija, regresija).
![Page 3: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/3.jpg)
Išvados
• PI
• Hipotezių tikrinimo:• t;• z;• F ir kt.
![Page 4: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/4.jpg)
Normalių skirstinių pavyzdžiai
![Page 5: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/5.jpg)
T skirstinys
![Page 6: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/6.jpg)
F skirstinys
![Page 7: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/7.jpg)
Testai hipotezių tikrinimui
• Reikalingas normalus skirstinys:
• t
• z;
• F ir kt.
![Page 8: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/8.jpg)
Neparametriniai metodai / statistinės procedūros
• Jei neatitinka teorinio skirstinio, dispersijų vienodumo, linijinio ryšio (koreliacija, regresija), galima mėginti adaptuoti parametrinius metodus, bet dažnai neparametriniai gali būti geriau.
![Page 9: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/9.jpg)
Neparametriniai metodai / statistinės procedūros
• mažoms imtims, kai skirstinių nepavyksta sužinoti dėl mažo imties dydžio,
• didelėms imtims, kai skirstiniai asimetriški arba neaiškūs, egzotiški ir pan.
• kai daug išskirčių
• duomenys neskaitmeniniai (nominalūs, ordinalūs, Likerto skalė)
![Page 10: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/10.jpg)
Χ2 testas
• Vienas iš populiariausių.
• Testų grupė (suderinamumo, homogeniškumo, nepriklausomumo, vienai gr., dviem gr.).
• Pagrįstas stebimų / faktinių (angl. observed) ir tikėtinų (angl. expected) dažnių palyginimu.
![Page 11: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/11.jpg)
Χ2 skirstinys
![Page 12: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/12.jpg)
Mano-Vitnio-Vilkoksono (MVV) rangų sumos kriterijus
nepriklausomoms imtims• Šis testas galingiausias, kai kintamųjų
skirstiniai skiriasi tik postūmiu.
• Mažai jautrus išskirtims, kai jų nedaug (skirtingai nuo t testo)
• Mažos imtys – U statistika, didelės (>20) – aproksimuojama normaliuoju skirstiniu (z)
![Page 13: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/13.jpg)
MVV U testo skaičiavimas1. Dvi imtis sujungiame į vieną, išdėstydami jų narius didėjimo
tvarka (bendra variacinė eilutė).
2. Eilutės nariams priskiriame rangus.
3. Apskaičiuojame statistikas:
U1= U2=
R1 ir R2 – rangų, priskirtų atitinkamai pirmosios ir antrosios imčių nariams, suma
4. Iš lentelių randame n1 ir n2 atitinkančias dvipusio kriterijaus reikšmes. Jei U1 ne mažesnis už didesniąją reikšmę arba U1 ne didesnis už mažesniąją reikšmę, tai nulinė hipotezė atmetama.
![Page 14: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/14.jpg)
MVV skaičiavimo pavyzdys (1)
![Page 15: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/15.jpg)
MVV skaičiavimo pavyzdys (2)
![Page 16: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/16.jpg)
MVV skirstinio lentelė
Pvz. p.15
http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/nchrp/cd-22/manual/v2appendixc.pdf
Mažesnė U reikšmė turi būti mažesnė už lentelėje pateiktą kritinę reikšmę (suvedus abiejų grupių dydžius)
arba tiesiog online skaičiuoklė:
http://www.socscistatistics.com/tests/mannwhitney/
![Page 17: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/17.jpg)
Z testo skaičiavimas
![Page 18: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/18.jpg)
Normalaus skirstinio (Z) lentelėPvz. p.2
http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/nchrp/cd-22/manual/v2appendixc.pdf
P reikšmės radimo pvz.: dvipusiam z-testui, jei testo reikšmė gauta 2.00,
P reikšmė = P(Z<-2.00 arba Z>2.00) =2*P(Z=2.00) , P=1-(Z=2.00) =2*(1-0.9772) =0.0456
![Page 19: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/19.jpg)
Z testo skaičiavimas
![Page 20: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/20.jpg)
Kiti neparametriniai metodai
1. Lyginimas 2 grupėse (Mann-Whitney nepriklausomoms gr., Wilcoxon test porinėms gr. ir t. t.)
2. Lyginimas daugiau nei 2 grupėse (Kruskal Wallis nepriklausomoms gr., Friedman susijusioms gr.)
![Page 21: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/21.jpg)
SkirtumaiParametriniai metodai Neparametriniai metodai
Naudojamos originalios reikšmės Naudojami rangai (eilės nr.)
Tikslesni, sudėtingesni Mažiau tikslūs, lengvesni
Reikalingas atitikimas teoriniam (dažniausiai normaliam) skirstiniui.
Nereikalingos normalaus skirstinio prielaidos.
Tinkamesni didelėms imtims. Tinkamesni mažesnėms imtims, bet ne pernelyg mažoms (priklauso nuo testo).
Turi didesnę statistinę galią Mažiau galingi (jautrūs)
Dažniausiai skaitmeniniams Naudingi nesuskaičiuojamiems duomenims, ordinaliems
Vertina vidurkius Vertina medianas, skirstinių skirtumus
Netikslūs, jei yra daug išskirčių Naudingesni, esant daugiau išskirčių
Apskaičiuoja PI ir tikrina hipotezes Labiau tikrina hipotezes (P reikšmė), dažnai stinga PI.
![Page 22: NEPARAMETRINIAI METODAI](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081417/568134d3550346895d9bfcce/html5/thumbnails/22.jpg)
Fišerio tikslusis testashttp://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=29