T-критерій Стьюдента для залежних вибірок
Достовірності
Класифікація зсувів та критеріїв оцінки їх статистичної
Види зсувів | Об’єкт зіставлення | умови | Критерії оцінки достовірності зсуву | |
К-ть вимірів | К-ть груп | |||
1. Часові, ситуаційні, мисленєві, вимірювальні | Одні й ті ж показники, виміряні у одних і тих же досліджуваних в різний час, в різних ситуаціях | G – критерій знаків Т – критерій Вілкоксона | ||
3 і більше | L – критерій тенденцій Пейджа; χ2r – критерій Фрідмана | |||
2. Зсуви під впливом експериментальних впливів | Одні й ті ж показники, виміряні в одних і тих же досліджуваних до та після впливу: а) при відсутності контрольної групи | G – критерій знаків; Т – критерій Вілкоксона | ||
3 і більше | L – критерій тенденцій Пейджа; χ2r – критерій Фрідмана | |||
б) за наявності контрольної групи | Варіант 1 – зіставлення значень «до» і «після» окремо за експер-ною та контрольною групами: G – критерій знаків; Т – критерій Вілкоксона Варіант 2 – зіставлення зсувів у двох групах: Q – критерій U – критерій Манна-Уїтні φ⃰ – критерій Фішера | |||
3 і більше | Зіставлення значень окремо за експер-ною та контрольною групами: L – критерій тенденцій Пейджа; χ2r – критерій Фрідмана | |||
3. Структурні зсуви | Різні показники одних і тих же досліджуваних | G – критерій знаків; Т – критерій Вілкоксона | ||
3 і більше | L – критерій тенденцій Пейджа; χ2r – критерій Фрідмана |
t-критерій був розроблений Вільямом Госсетом (1876-1937) для оцінки якості пива на пивоварних заводах Гіннесса в Дубліні (Ірландія). У зв'язку із зобов'язаннями перед компанією з нерозголошення комерційної таємниці (керівництво Гіннесса вважало таким використання статистичного апарату в своїй роботі), стаття Госсета вийшла в 1908 році в журналі «Біометрика» під псевдонімом «Student» (Студент).
Метод Стьюдента для залежних одна від одної вибірок (наприклад, для порівняння результатів, отриманих при повторному тестуванні на одній і тій же вибірці досліджуваних) використовують досить рідко, оскільки для цих цілей існують інші, більш інформативні статистичні прийоми. Проте, для даної мети в першому наближенні можна використовувати формулу Стьюдента такого вигляду:
Отриманий результат порівнюють з табличним значенням для df = n–1 ступенів свободи, де n – число пар значень x і y. Результати порівняння інтерпретуються точно так само, як і у випадку обчислення відмінностей між двома незалежними вибірками.
d – середнє арифметичне різниць індивідуальних значень, Sd – стандартне відхилення значень різниць.
Кількість ступенів свободи
df = n – 1
Наступний приклад демонструє алгоритм розрахунку критерію.
Перед початком першого навчального року було виміряно рівень інтелекту у групи студентів. На початку другого навчального року за допомогою паралельної методики знову було виміряно рівень інтелекту. Оскільки можна використовувати результати тільки одних і тих же людей, з подальшої обробки були виключені результати тих студентів, які залишили навчання в інституті (що не піддалися обстеженню на фазі заключних зрізів). Чи можна сказати, що за рік навчання інтелектуальний рівень студентів значно змінився?
1. Формулюються статистичні гіпотези.
Н0: зсув між показниками початкових і кінцевих зрізів недостовірний.
Н1: зсув між показниками початкових і кінцевих зрізів достовірний.
2. Обчислюються значення tемп і df.
df = n–1 = 12–1=11
n | Початковий зріз (xi) | Кінцевий зріз (yi) | di = yi – xi | di – Md | (di – Md)2 |
–5 | |||||
–3 | |||||
–9 | –14 | ||||
–2 | |||||
–4 | –9 | ||||
n=12 | Ʃdi=60 | Ʃ=528 |
tкр (p≤0,05)=2,20
(p≤0,01)=3,11
Висновок: емпіричне значення перевищує критичне (при рівні значимості p <0,05 = 2,20), що говорить про наявність достовірних відмінностей між цими вибірками. Отже, нульова гіпотеза про відсутність відмінностей відхиляється.