ЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ | АНАЛИЗ ДАННЫХ #14
Зависимые выборки (парные выборки, связанные выборки). Анализ данных #14. Что такое зависимые выборки? Чем зависимые выборки отличаются от независимых. Как анализировать зависимые выборки (парные выборки)? Каковы методы анализа зависимых выборок?
Содержание темы: зависимые выборки, независимые выборки, алгоритм выбора метода
анализа влияния факторов для зависимых (парных, связанных) выборок
Зависимыми называют выборки, у которых каждому случаю (наблюдению) из одной выборки соответствует один (и только один) случай из второй выборки (и наоборот). В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми.
Зависимые выборки обычно возникают, если для каждого объекта наблюдения делается несколько измерений одного и того же признака.
Например, если изучается эффективность лекарства, снижающего температуру тела, то важно измерять температуру каждого больного до и после прима лекарства. Имеет значение изменение температуры конкретного пациента.
По форме зависимые и независимые выборки – это способ организации данных. .
В видео представлена схема выбора методов анализа влияния факторов для зависимых (парных) выборок. Для выбора необходимо ответить на следующие вопросы: 1) в какой шкале представлены сравниваемые данные; 2) сколько выборок в данных (две или больше); 3) в случае количественной шкалы с двумя выборками, установить нормально ли распределена разность между парными значениями выборки.
Для анализа зависимых выборок применяются следующие статистические критерии: парный t-критерий Стьюдента
критерий Мак-Немара
критерий Кохрена
критерий Уилкоксона
критерий Фридмана
Видео ЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ | АНАЛИЗ ДАННЫХ #14 канала СТАТИСТИКА STATISTICA
Содержание темы: зависимые выборки, независимые выборки, алгоритм выбора метода
анализа влияния факторов для зависимых (парных, связанных) выборок
Зависимыми называют выборки, у которых каждому случаю (наблюдению) из одной выборки соответствует один (и только один) случай из второй выборки (и наоборот). В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми.
Зависимые выборки обычно возникают, если для каждого объекта наблюдения делается несколько измерений одного и того же признака.
Например, если изучается эффективность лекарства, снижающего температуру тела, то важно измерять температуру каждого больного до и после прима лекарства. Имеет значение изменение температуры конкретного пациента.
По форме зависимые и независимые выборки – это способ организации данных. .
В видео представлена схема выбора методов анализа влияния факторов для зависимых (парных) выборок. Для выбора необходимо ответить на следующие вопросы: 1) в какой шкале представлены сравниваемые данные; 2) сколько выборок в данных (две или больше); 3) в случае количественной шкалы с двумя выборками, установить нормально ли распределена разность между парными значениями выборки.
Для анализа зависимых выборок применяются следующие статистические критерии: парный t-критерий Стьюдента
критерий Мак-Немара
критерий Кохрена
критерий Уилкоксона
критерий Фридмана
Видео ЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ | АНАЛИЗ ДАННЫХ #14 канала СТАТИСТИКА STATISTICA
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
![Статистический метод (критерий): как выбрать для анализа?](https://i.ytimg.com/vi/ZaZYy0YUdY8/default.jpg)
![Т-критерий Стьюдента за 12 минут. Биостатистика.](https://i.ytimg.com/vi/JgRPcWMUKEg/default.jpg)
![Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в Excel](https://i.ytimg.com/vi/5kNljZcXt1E/default.jpg)
![Как выбрать статистический критерий? Часть 2 - Дизайн исследования /Простая статистика/](https://i.ytimg.com/vi/6U1e1OrsToU/default.jpg)
![Дисперсионный анализ](https://i.ytimg.com/vi/dPzu7fvPirE/default.jpg)
![Критерий УИЛКОКСОНА и парный T-критерий СТЬЮДЕНТА в STATISTICA #09 | СТАТИСТИКА STATISTICA](https://i.ytimg.com/vi/rSiG3jsHn4I/default.jpg)
![t-критерий Стьюдента для проверки гипотезы о средней в MS Excel](https://i.ytimg.com/vi/MeYSl4f9fSo/default.jpg)
![Что такое достоверность? /Простая статистика/](https://i.ytimg.com/vi/eGWnP_8QER8/default.jpg)
![Нейронные сети - Обзор](https://i.ytimg.com/vi/ktH0lIzlhGk/default.jpg)
![Ввод данных STATISTICA #01 | СТАТИСТИКА STATISTICA](https://i.ytimg.com/vi/o93M4_jx0t4/default.jpg)
![Выборка: расчет объема. Достоверность и мощность исследования. Биостатистика.](https://i.ytimg.com/vi/a93mwu9xXqc/default.jpg)
![РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ техника dummy STATISTICA #13](https://i.ytimg.com/vi/E5YmmpFM9M4/default.jpg)
![Коэффициент корреляции Пирсона в Excel](https://i.ytimg.com/vi/G6Oyg6rOnoY/default.jpg)
![ОПИСАТЕЛЬНАЯ статистика - СХЕМА | АНАЛИЗ ДАННЫХ #5](https://i.ytimg.com/vi/H9owo80f9D4/default.jpg)
![РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ этапы | АНАЛИЗ ДАННЫХ #17](https://i.ytimg.com/vi/GWuPhP3AKQc/default.jpg)
![Непараметрическая статистика](https://i.ytimg.com/vi/G19GxfCNo_s/default.jpg)
![Анализ НОРМАЛЬНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ | АНАЛИЗ ДАННЫХ #4](https://i.ytimg.com/vi/kIL-CdI0eeo/default.jpg)
![РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ общая идея | АНАЛИЗ ДАННЫХ #16](https://i.ytimg.com/vi/YVqTTFTXCec/default.jpg)
![Лекция №3 - Определение необходимого объема выборки](https://i.ytimg.com/vi/chdtFMIX7Hc/default.jpg)
![Результаты расчета критерия Т Вилкоксона в SPSS](https://i.ytimg.com/vi/6rCnWDEhsGo/default.jpg)