- •Числовые характеристики случайных величин.
- •Закон гаусса – нормальный закон распределения
- •Основные понятия математической статистики
- •X X
- •Полигон частот
- •Точечная оценка случайной величины
- •Интервальная оценка. Доверительный интервал. Доверительная вероятность.
- •Проверка статистических гипотез
- •Параметрические и непараметрические критерии различия
- •Критерий фишера
- •Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции и его свойства. Уравнения регрессии.
Проверка статистических гипотез
Ни одно исследование не обходится без сравнений. Сравнивать приходится данные опыта с контролем, эффективность действия препаратов, продуктивность одной группы животных с продуктивностью другой и т.д.
Обычно, между сравниваемыми данными всегда имеются различия. Иногда различиями пренебрегают и утверждают, что, в целом, данные контрольной группы совпадают с данными опытной группы, другими словами различия между полученными данными недостоверны. В другом случае различиями пренебречь нельзя и в таком случае говорят, что различия между полученными данными достоверны. В каком случае делается тот или иной вывод?
Введём несколько основных понятий:
- нулевая гипотеза, которая предполагает, что полученная в опыте разница между исследуемыми параметрами случайна;
- альтернативная гипотеза, которая противоречит нулевой и предполагает, что полученная в опыте разница между исследуемыми параметрами не случайна;
- уровень значимости, равен вероятности ошибки, допускаемой при оценке принятой гипотезы (обычно равен 0,05; 0,01; 0,001).
Принять или отклонить гипотезу можно после её проверки. Для этих целей служит величина, называемая статистическим критерием или просто критерием.
Критерии, которые вычисляются по исходным данным (выборкам) tф (фактические критерии) с р а в н и в а ю т с я с табличными критериями tкр.
ОСНОВНОЙ ПРИНЦИП проверки статистических гипотез сводится к следующему:
-
если фактически установленная величина kф превзойдёт или окажется равной критическому значению kкр, kф kкр, то нулевую гипотезу отвергают. Если kф kкр, принимают нулевую гипотезу.
Параметрические и непараметрические критерии различия
(Лакин Г.Ф., стр.111-133)
В биометрии применяют два вида статистических критериев:
-
п а р а м е т р и ч е с к и е;
н е п а р а м е т р и ч е с к и е.
Применение параметрических критериев для проверки статистических гипотез основано на предположении о нормальном распределении (закон Гаусса) совокупностей, из которых взяты сравниваемые выборки. К параметрическим критериям относятся: 1.критерий Стьюдента; 2.критерий Фишера.
Однако не всегда исходные данные подчиняются нормальному закону распределения. Кроме того, исходные данные могут быть представлены качественно (например, наличие или отсутствие боли, восприятие света - есть или нет и т.д.). В таком случае используют непараметрические критерии: например, критерий знаков. Непараметрические критерии можно использовать и для нормально распределённых величин. Но при нормальном распределении признака параметрические критерии обладают большей мощностью, чем непараметрические.
КРИТЕРИЙ ЗНАКОВ
П р и м е р
-
Номера подопытных животных
Эозинофилия
Эффект воздействия
До введения туберкулина
После введения туберкулина
++
+
+
+++
++
+
++
+
+
++
+
+
+++
++
+
++
+
+
++
+
+
+
++
-
+++
++
+
++
+
+
++
++
0
+++
+
+
++
+
+
++
+
+
+++
+
+
Если разницы между признаками нет, ставят 0. Если есть разница - ставят “+“ или “-” (“+“ если есть ожидаемый эффект). В нашем примере общее число наблюдений n = 15. Число случаев, давших ожидаемый эффект Zф = 13, общее число случаев без нулевых значений - Z = 14. Величину Zф = 13 сравнивают с Zкр. (Zкр определяют по таблице). В нашем примере Zкр=12 для Z = 14 и доверительной вероятности 0,05. Исходя из ОСНОВНОГО ПРИНЦИПА проверки статистических гипотез, имеем: Zф > Zкр, значит нулевая гипотеза отвергается.
КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
Для сравнения двух нормально распределенных совокупностей, у которых есть различия в средних выборочных значениях, используют критерий Стьюдента. Фактический критерий рассчитывают по формуле:
где - среднее значение первой выборочной совокупности;
- среднее значение второй выборочной совокупности;
- ошибка среднего для первой выборочной совокупности;
- ошибка среднего для второй выборочной совокупности.
Для вывода о достоверности различий между выборками используют ОСНОВНОЙ ПРИНЦИПпроверки статистических гипотез. Нулевую гипотезу отвергают, если фактически установленная величинапревзойдет или окажется равной критическому (стандартному) значениюэтой величины для принятого уровня значимости и числа степеней свободыk=n1+n2-2(если объемы выборок одинаковы).
П р и м е р: При изучении влияния некоторой пищевой добавки на прирост массы животных были получены следующие значения. В первой группе животных=638 г, в контроле -=526 г. =402 и=382. Количество наблюдаемых животных в каждой группе было одинаковым:n1=n2=9. Сделаем расчет:. В таблице критериев Стьюдента дляk=n1+n2-2=9±9-2=16 и уровня значимости=0,05 находим=2,12., следовательно верна альтернативная гипотеза (пищевая добавка влияет на прирост массы животных, или, другими словами, полученная в эксперименте разница в показаниях статистически достоверна).