Стандартные нормальные вероятности

В таблице указаны значения площади под кривой единичного нормального распреде- ления, находящиеся справа от Z. В крайнем левом столбце даны различные z-значения с точ- ностью до одного десятичного знака. Значения вероятностей указаны для различных значе- ний Z, включая второй знак после запятой (указан в верхнем ряду).

 

Z	0,00	0,01	0,02	0,03	0,04	0,05	0,06	0,07	0,08	0,09
0,0	0,5000	0,4960	0,4920	0,4880	0,4840	0,4801	0,4761	0,4721	0,4681	0,4641
0,1	0,4602	0,4562	0,4522	0,4483	0,4404	0,4404	0,4364	0,4325	0,4286	0,4247
0,2	0,4207	0,4168	0,4129	0,4090	0,4052	0,4013	0,3974	0,3936	0,3897	0,3859
0,3	0,3821	0,3783	0,3745	0,3707	0,3669	0,3632	0,3594	0,3557	0,3520	0,3483
0,4	0,3446	0,3409	0,3372	0,3336	0,3300	0,3264	0,3228	0,3192	0,3156	0,3121
0,5	0,3085	0,3050	0,3015	0,2981	0,2946	0,2912	0,2877	0,2843	0,2810	0,2776
0,6	0,2743	0,2709	0,2676	0,2643	0,2611	0,2578	0,2546	0,2514	0,2483	0,2451
0,7	0,2420	0,2389	0,2358	0,2327	0,2296	0,2266	0,2236	0,2206	0,2177	0,2148
0,8	0,2119	0,2090	0,2061	0,2033	0,2005	0,1977	0,1949	0,1922	0,1894	0,1867
0,9	0,1841	0,1814	0,1718	0,1762	0,1736	0,1711	0,1685	0,1660	0,1635	0,1611
1,0	0,1587	0,1562	0,1539	0,1515	0,1492	0,1469	0,1446	0,1423	0,1401	0,1379
1,1	0,1357	0,1335	0,1314	0,1292	0,1271	0,1251	0,1230	0,1210	0,1190	0,1170
1,2	0,1151	0,1131	0,1112	0,1093	0,1075	0,1056	0,1038	0,1020	0,1003	0,0985
1,3	0,0968	0,0951	0,0934	0,0918	0,0901	0,0885	0,0869	0,0853	0,0838	0,0823
1,4	0,0808	0,0793	0,0778	0,0764	0,0749	0,0735	0,0721	0,0708	0,0694	0,0681
1,5	0,0668	0,0655	0,0643	0,0630	0,0618	0,0606	0,0594	0,0582	0,0571	0,0559
1,6	0,0548	0,0537	0,0526	0,0516	0,0505	0,0495	0,0485	0,0475	0,0465	0,0455
1,7	0,0446	0,0436	0,0427	0,0418	0,0409	0,0401	0,0392	0,0384	0,0375	0,0367
1,8	0,0359	0,0351	0,0344	0,0336	0,0329	0,0322	0,0314	0,0307	0,0301	0,0294
1,9	0,0287	0,0281	0,0274	0,0268	0,0262	0,0256	0,0250	0,0244	0,0239	0,0233
2,0	0,0228	0,0222	0,0217	0,0212	0,0207	0,0202	0,0197	0,0192	0,0188	0,0183
2,1	0,0179	0,0174	0,0170	0,0166	0,0162	0,0158	0,0154	0,0150	0,0146	0,0143
2,2	0,0139	0,0136	0,0132	0,0129	0,0125	0,0122	0,0119	0,0116	0,0113	0,0110
2,3	0,0107	0,0104	0,0102	0,0099	0,0096	0,0094	0,0091	0,0089	0,0087	0,0084
2,4	0,0082	0,0080	0,0078	0,0075	0,0073	0,0071	0,0069	0,0068	0,0066	0,0064
2,5	0,0062	0,0060	0,0059	0,0057	0,0055	0,0054	0,0052	0,0051	0,0049	0,0048
2,6	0,0047	0,0045	0,0044	0,0043	0,0041	0,0040	0,0039	0,0038	0,0037	0,0036
2,7	0,0035	0,0034	0,0033	0,0032	0,0031	0,0030	0,0029	0,0028	0,0027	0,0026
2,8	0,0026	0,0025	0,0024	0,0023	0,0023	0,0022	0,0021	0,0021	0,0020	0,0019
2,9	0,0019	0,0018	0,0018	0,0017	0,0016	0,0016	0,0015	0,0015	0,0014	0,0014
3,0	0,0013	0,0013	0,0013	0,0012	0,0012	0,0011	0,0011	0,0011	0,0010	0,0010
3,1	0,0010	0,0009	0,0009	0,0009	0,0008	0,0008	0,0008	0,0008	0,0007	0,0007
3,2	0,0007
3,3	0,0005
3,4	0,0003
3,5	0,00023
3,6	0,00016
3,7	0,00011
3,8	0,00007
3,9	0,00005
4,0	0,00003

Критические значения коэффициентов корреляции (r-Пирсона и r-Спирмена)

N	р-уровень значимости	N	р-уровень значимости
0,1	0,05	0,01	0,001	0,1	0,05	0,01	0,001
	0,805	0,878	0,959	0,991		0,246	0,291	0,376	0,469
	0,729	0,811	0,917	0,974		0,243	0,288	0,372	0,465
	0,669	0,754	0,875	0,951		0,240	0,285	0,368	0,460
	0,621	0,707	0,834	0,925		0,238	0,282	0,365	0,456
	0,582	0,666	0,798	0,898		0,235	0,279	0,361	0,451
	0,549	0,632	0,765	0,872		0,233	0,276	0,358	0,447
	0,521	0,602	0,735	0,847		0,231	0,273	0,354	0,443
	0,497	0,576	0,708	0,823		0,228	0,271	0,351	0,439
	0,476	0,553	0,684	0,801		0,226	0,268	0,348	0,435
	0,458	0,532	0,661	0,780		0,224	0,266	0,345	0,432
	0,441	0,514	0,641	0,760		0,222	0,263	0,341	0,428
	0,426	0,497	0,623	0,742		0,220	0,261	0,339	0,424
	0,412	0,482	0,606	0,725		0,218	0,259	0,336	0,421
	0,400	0,468	0,590	0,708		0,216	0,256	0,333	0,418
	0,389	0,456	0,575	0,693		0,214	0,254	0,330	0,414
	0,378	0,444	0,561	0,679		0,213	0,252	0,327	0,411
	0,369	0,433	0,549	0,665		0,211	0,250	0,325	0,408
	0,360	0,423	0,537	0,652		0,209	0,248	0,322	0,405
	0,352	0,413	0,526	0,640		0,207	0,246	0,320	0,402
	0,344	0,404	0,515	0,629		0,206	0,244	0,317	0,399
	0,337	0,396	0,505	0,618		0,204	0,242	0,315	0,396
	0,330	0,388	0,496	0,607		0,203	0,240	0,313	0,393
	0,323	0,381	0,487	0,597		0,201	0,239	0,310	0,390
	0,317	0,374	0,479	0,588		0,200	0,237	0,308	0,388
	0,311	0,367	0,471	0,579		0,198	0,235	0,306	0,385
	0,306	0,361	0,463	0,570		0,185	0,220	0,286	0,361
	0,301	0,355	0,456	0,562		0,174	0,207	0,270	0,341
	0,296	0,349	0,449	0,554		0,165	0,197	0,256	0,324
	0,291	0,344	0,442	0,547		0,158	0,187	0,245	0,310
	0,287	0,339	0,436	0,539		0,151	0,179	0,234	0,297
	0,283	0,334	0,430	0,532		0,145	0,172	0,225	0,285
	0,279	0,329	0,424	0,525		0,140	0,166	0,217	0,275
	0,275	0,325	0,418	0,519		0,135	0,160	0,210	0,266
	0,271	0,320	0,413	0,513		0,117	0,139	0,182	0,231
	0,267	0,316	0,408	0,507		0,104	0,124	0,163	0,207
	0,264	0,312	0,403	0,501		0,095	0,113	0,149	0,189
	0,260	0,308	0,398	0,495		0,088	0,105	0,138	0,175
	0,257	0,304	0,393	0,490		0,082	0,098	0,129	0,164
	0,254	0,301	0,389	0,484		0,078	0,092	0,121	0,155
	0,251	0,297	0,384	0,479		0,074	0,088	0,115	0,147
	0,248	0,294	0,380	0,474		0,067	0,080	0,105	0,134

Критические значения критерия χ2-Пирсона

df   df   0,1     0,001 0,1     0,001 2,706 3,842 6,635 10,829 58,641 62,841 71,221 81,431 4,605 5,992 9,211 13,817 59,774 64,013 72,463 82,752 6,251 7,815 11,346 16,269 60,907 65,183 73,703 84,069 7,779 9,488 13,278 18,470 62,038 66,351 74,940 85,384 9,236 11,071 15,088 20,519 63,167 67,518 76,175 86,694 10,645 12,593 16,814 22,462 64,295 68,683 77,408 88,003 12,017 14,068 18,478 24,327 65,422 69,846 78,638 89,308 13,362 15,509 20,093 26,130 66,548 71,008 79,866 90,609 14,684 16,921 21,669 27,883 67,673 72,168 81,092 91,909 15,987 18,309 23,213 29,594 68,796 73,326 82,316 93,205 17,275 19,677 24,729 31,271 69,919 74,484 83,538 94,499 18,549 21,028 26,221 32,917 71,040 75,369 84,758 95,790 19,812 22,365 27,693 34,536 72,160 76,794 85,976 97,078 21,064 23,688 29,146 36,132 73,279 77,947 87,192 98,365 22,307 24,999 30,583 37,706 74,397 79,099 88,406 99,649 23,542 26,299 32,006 39,262 75,514 80,232 89,591 100,887 24,769 27,591 33,415 40,801 76,630 81,381 90,802 102,165 25,989 28,873 34,812 42,323 77,745 82,529 92,010 103,442 27,204 30,147 36,198 43,832 78,860 83,675 93,217 104,717 28,412 31,415 37,574 45,327 79,973 84,821 94,422 105,988 29,615 32,675 38,940 46,810 81,085 85,965 95,626 107,257 30,813 33,929 40,298 48,281 82,197 87,108 96,828 108,525 32,007 35,177 41,647 49,742 83,308 88,250 98,028 109,793 33,196 36,420 42,989 51,194 84,418 89,391 99,227 111,055 34,382 37,658 44,324 52,635 85,527 90,531 100,425 112,317 35,563 38,891 45,652 54,068 86,635 91,670 101,621 113,577 36,741 40,119 46,973 55,493 87,743 92,808 102,816 114,834 37,916 41,343 48,289 56,910 88,850 93,945 104,010 116,092 39,087 42,564 49,599 58,320 89,956 95,081 105,202 117,347 40,256 43,780 50,904 59,722 91,061 96,217 106,393 118,599 41,422 44,993 52,203 61,118 92,166 97,351 107,582 119,850 42,585 46,202 53,498 62,508 94,374 99,617 109,958 122,347 43,745 47,408 57,789 63,891 95,476 100,749 11,144 123,595 44,903 48,610 56,074 65,269 96,578 101,879 112,329 124,839 46,059 49,810 57,356 66,641 107,565 113,145 124,116 137,208 47,212 51,007 58,634 68,008 118,498 124,342 135,807 149,449 48,363 52,201 59,907 69,370 129,385 135,480 147,414 161,582 49,513 53,393 61,177 70,728 140,233 146,567 158,950 173,618 50,660 54,582 62,444 72,080 151,045 157,610 170,423 185,573 51,805 55,768 63,707 73,428 161,827 168,613 181,841 197,450 52,949 56,953 64,967 74,772 172,581 179,581 193,207 209,265 54,090 58,135 66,224 76,111 226,021 233,994 249,445 267,539 55,230 59,314 67,477 77,447 279,050 287,882 304,939 324,831 56,369 60,492 68,728 78,779 331,778 341,395 359,906 381,424 57,505 61,668 69,976 80,107 384,306 394,626 414,474 437,487

0,05

Р

0,01

Р

0,05

0,01

Критические значения критерия F-Фишера для проверки ненаправленных альтернатив

Р=0,05

	Степени свободы для числителя
											?
Степени свободы для знаменателя		17,443	16,044	15,439	15,101	14,885	14,735	14,624	14,540	14,419	14,337	14,124	13,903
	10,007	8,434	7,764	7,388	7,146	6,978	6,853	6,757	6,619	6,525	6,278	6,017
	8,073	6,542	5,890	5,523	5,285	5,119	4,995	4,899	4,761	4,666	4,415	4,144
	6,937	5,456	4,826	4,468	4,236	4,072	3,950	3,855	3,717	3,621	3,365	3,081
	6,724	5,256	4,630	4,275	4,044	3,881	3,759	3,664	3,526	3,430	3,173	2,884
	6,554	5,096	4,474	4,121	3,891	3,728	3,607	3,512	3,374	3,277	3,019	2,726
	6,414	4,965	4,347	3,996	3,767	3,604	3,483	3,388	3,250	3,153	2,893	2,597
	6,298	4,857	4,242	3,892	3,663	3,501	3,380	3,285	3,147	3,050	2,789	2,489
	6,200	4,765	4,153	3,804	3,576	3,415	3,293	3,199	3,060	2,963	2,701	2,397
	6,115	4,687	4,077	3,729	3,502	3,341	3,219	3,125	2,986	2,889	2,625	2,318
	5,978	4,560	3,954	3,608	3,382	3,221	3,100	3,005	2,866	2,769	2,503	2,189
	5,871	4,461	3,859	3,515	3,289	3,128	3,007	2,913	2,774	2,676	2,408	2,087
	5,568	4,182	3,589	3,250	3,026	2,867	2,746	2,651	2,511	2,412	2,136	1,789
	5,424	4,051	3,463	3,126	2,904	2,744	2,624	2,529	2,388	2,288	2,007	1,639
	5,340	3,975	3,390	3,054	2,833	2,674	2,553	2,458	2,317	2,216	1,931	1,548
	5,247	3,890	3,309	2,975	2,754	2,595	2,474	2,379	2,237	2,136	1,846	1,438
	5,179	3,828	3,250	2,917	2,696	2,537	2,417	2,321	2,179	2,077	1,784	1,351
	5,100	3,758	3,182	2,850	2,630	2,472	2,351	2,256	2,113	2,010	1,712	1,233
∞	5,027	3,692	3,119	2,788	2,569	2,411	2,290	2,194	2,051	1,947	1,643

Р=0,01

	Степени свободы для числителя
											?
Степени свободы для знаменателя		55,552	49,800	47,468	46,195	45,391	44,838	44,434	44,125	43,685	43,387	42,623	41,833
	22,875	18,314	16,530	15,556	14,939	14,513	14,200	13,961	13,618	13,385	12,780	12,147
	16,235	12,404	10,883	10,050	9,552	9,155	8,885	8,678	8,380	8,176	7,645	7,079
	12,827	9,427	8,081	7,343	6,872	6,545	6,303	6,116	5,847	5,661	5,173	4,641
	12,226	8,912	7,600	6,881	6,422	6,102	5,865	5,682	5,418	5,236	4,756	4,228
	11,754	8,510	7,226	6,521	6,071	5,757	5,524	5,345	5,085	4,906	4,431	3,907
	11,374	8,186	6,926	6,233	5,791	5,482	5,253	5,076	4,820	4,643	4,173	3,649
	11,060	7,922	6,680	5,998	5,562	5,257	5,031	4,857	4,603	4,428	3,961	3,439
	10,798	7,701	6,476	5,803	5,372	5,071	4,847	4,674	4,424	4,250	3,786	3,263
	10,576	7,514	6,303	5,638	5,212	4,913	4,692	4,521	4,272	4,099	3,638	3,114
	10,218	7,215	6,028	5,375	4,956	4,663	4,445	4,276	4,030	3,860	3,402	2,876
	9,944	6,987	5,818	5,174	4,762	4,472	4,257	4,090	3,847	3,678	3,222	2,693
	9,180	6,355	5,239	4,623	4,228	3,949	3,742	3,580	3,344	3,179	2,727	2,179
	8,828	6,066	4,976	4,374	3,986	3,713	3,509	3,350	3,117	2,953	2,502	1,935
	8,626	5,902	4,826	4,232	3,849	3,579	3,376	3,219	2,988	2,825	2,373	1,790
	8,403	5,720	4,661	4,076	3,698	3,431	3,232	3,076	2,846	2,684	2,231	1,622
	8,241	5,589	4,452	3,963	3,589	3,325	3,127	2,972	2,744	2,583	2,128	1,490
	8,057	5,441	4,408	3,837	3,467	3,206	3,010	2,856	2,629	2,468	2,012	1,320
∞	7,886	5,304	4,284	3,720	3,355	3,096	2,901	2,749	2,523	2,363	1,903

Критические значения критерия t-Стьюдента

(для проверки ненаправленных альтернатив - двусторонний критерий)

df	р-уровень значимости	df	р-уровень значимости
0,1	0,05	0,01	0,001	0,1	0,05	0,01	0,001
	6,314	12,70	63,65	636,61		1,679	2,013	2,687	3,515
	2,920	4,303	9,925	31,602		1,678	2,012	2,685	3,510
	2,353	3,182	5,841	12,923		1,677	2,011	2,682	3,505
	2,132	2,776	4,604	8,610		1,677	2,010	2,680	3,500
	2,015	2,571	4,032	6,869		1,676	2,009	2,678	3,496
	1,943	2,447	3,707	5,959		1,675	2,008	2,676	3,492
	1,895	2,365	3,499	5,408		1,675	2,007	2,674	3,488
	1,860	2,306	3,355	5,041		1,674	2,006	2,672	3,484
	1,833	2,262	3,250	4,781		1,674	2,005	2,670	3,480
	1,812	2,228	3,169	4,587		1,673	2,004	2,668	3,476
	1,796	2,201	3,106	4,437		1,673	2,003	2,667	3,473
	1,782	2,179	3,055	4,318		1,672	2,002	2,665	3,470
	1,771	2,160	3,012	4,221		1,672	2,002	2,663	3,466
	1,761	2,145	2,977	4,140		1,671	2,001	2,662	3,463
	1,753	2,131	2,947	4,073		1,671	2,000	2,660	3,460
	1,746	2,120	2,921	4,015		1,670	2,000	2,659	3,457
	1,740	2,110	2,898	3,965		1,670	1,999	2,657	3,454
	1,734	2,101	2,878	3,922		1,669	1,998	2,656	3,452
	1,729	2,093	2,861	3,883		1,669	1,998	2,655	3,449
	1,725	2,086	2,845	3,850		1,669	1,997	2,654	3,447
	1,721	2,080	2,831	3,819		1,668	1,997	2,652	3,444
	1,717	2,074	2,819	3,792		1,668	1,996	2,651	3,442
	1,714	2,069	2,807	3,768		1,668	1,995	2,650	3,439
	1,711	2,064	2,797	3,745		1,667	1,995	2,649	3,437
	1,708	2,060	2,787	3,725		1,667	1,994	2,648	3,435
	1,706	2,056	2,779	3,707		1,667	1,994	2,647	3,433
	1,703	2,052	2,771	3,690		1,666	1,993	2,646	3,431
	1,701	2,049	2,763	3,674		1,666	1,993	2,645	3,429
	1,699	2,045	2,756	3,659		1,666	1,993	2,644	3,427
	1,697	2,042	2,750	3,646		1,665	1,992	2,643	3,425
	1,696	2,040	2,744	3,633		1,665	1,992	2,642	3,423
	1,694	2,037	2,738	3,622		1,665	1,991	2,640	3,420
	1,692	2,035	2,733	3,611		1,664	1,990	2,639	3,418
	1,691	2,032	2,728	3,601		1,664	1,990	2,639	3,416
	1,690	2,030	2,724	3,591		1,662	1,987	2,632	3,402
	1,688	2,028	2,719	3,582		1,660	1,984	2,626	3,390
	1,687	2,026	2,715	3,574		1,659	1,982	2,621	3,381
	1,686	2,024	2,712	3,566		1,658	1,980	2,617	3,373
	1,685	2,023	2,708	3,558		1,657	1,978	2,614	3,367
	1,684	2,021	2,704	3,551		1,656	1,977	2,611	3,361
	1,683	2,020	2,701	3,544		1,655	1,976	2,609	3,357
	1,682	2,018	2,698	3,538		1,653	1,972	2,601	3,340
	1,681	2,017	2,695	3,532		1,651	1,969	2,596	3,330
	1,680	2,015	2,692	3,526		1,650	1,968	2,592	3,323
	1,679	2,014	2,690	3,520		1,649	1,967	2,590	3,319

Критические значения критерия U-Манна-Уитни (для поверки ненаправленных альтернатив)

ПРИЛОЖЕНИЕ № 2 СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Критические значения критерия Т-Вилкоксона (для проверки ненаправленных альтернатив)

Критические значения критерия G-знаков (для проверки ненаправленных альтернатив)

Критические значения критерия Н-Краскала-Уоллеса для трех выборок численностью n<5

(для проверки ненаправленных альтернатив)

Критические значения критерия χ2-Фридмана для трех выборок численностью n<10 (для проверки ненаправленных альтернатив)

Критические значения критерия χ2-Фридмана для четырех выборок численностью n<5 (для проверки ненаправленных альтернатив)

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Альтернативная гипотеза (Н1) –статистическая гипотеза, принимающаяся при от- клонении Н0 и содержащая утверждение о наличии связи.

 

Асимметрия– степень отклонения графика распределения частот от симметричного вида относительно среднего значения.

 

Вторичная обработка данных –этап обработки данных, завершающий анализ дан- ных и подготавливающий их к синтезированию знаний на стадиях интерпретации и выводов. Заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки.

 

Выборка –ограниченная по численности группа объектов (в психологии – испытуе- мых, респондентов), специально выбираемая из генеральной совокупности для изучения её свойств.

 

Генеральная совокупность –все множество объектов, в отношении которого фор- мулируется исследовательская гипотеза.

 

Гистограмма накопленных частот– столбиковая диаграмма, где высота каждого столбика пропорциональна частоте, накопленной к данному значению.

 

Гистограмма распределения частот –столбиковая диаграмма, каждый столбец ко- торой опирается на конкретное значение признака или разрядный интервал (для сгруппиро- ванных частот). Высота столбика пропорциональна частоте встречаемости соответствующе- го значения.

 

Данные в статистике– основные элементы, подлежащие анализу; любая информа- ция, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки.

 

Дисперсия (Д) –(от лат. рассыпанный) – мера изменчивости для метрических дан- ных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их арифмети- ческого среднего.

 

Зависимая переменная –переменная, изменяющаяся под влиянием независимых пе- ременных.

 

Зависимые выборки –выборки, в которых каждому испытуемому одной выборки поставлен в соответствие по определенному критерию испытуемый из другой выборки. За- висимые выборки предполагают попарный отбор испытуемых в сравниваемые выборки, а независимые выборки – независимый отбор испытуемых.

 

Значительные данные– данные, вносящие весомый вклад в решение проблемы, но недостаточные для её решения без привлечения других сведений.

 

Интервальная шкала– шкала, классифицирующая по принципу «больше на опреде- ленное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Измерение в этой шкале предполагает возможность применения единицы измерения (метрики).

 

Интервальные данные– данные, которые позволяют метрически оценить выражен- ность признака и ответить на вопрос: «насколько» у одного объекта этот признак выражен

больше или меньше, чем у другого. Разница измеряемого признака (на шкале) представляет- ся как некоторая сумма объективно равных интервалов.

 

Качественная обработка данных –способ предварительного проникновения в сущ- ность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.

 

Качественные данные(классификаторные, номинативные) – сведения, на основании которых изучаемый объект (или его состояние) можно отнести к какому-либо множеству (классу) сходных объектов; указывают только на наличие или отсутствие какого-либо при- знака, по которому объект можно отнести к тому или иному классу.

 

Квантиль –точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю сово- купность упорядоченных измерений на две группы с известным соотношением их численно- сти.

 

Квартиль –3 точки – значения признака (Р25, Р50, Р75), которые делят упорядоченное (по возрастанию) множество наблюдений на 4 равные по численности части.

 

Количественная обработка данных –манипуляции с измененными характеристика- ми изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами.

 

Корреляционная матрица –результат вычисления корреляций одного типа для каж- дой пары из множества Р переменных, измеренных в количественной шкале на одной выборке.

 

Корреляционная плеяда –фигура, состоящая из вершин и соединяющих их линий. Вершины соответствуют признакам и обозначаются обычно цифрами – номерами перемен- ных. Линии соответствуют статистически достоверным связям и графически выражают знак, а иногда и р-уровень значимости связи.

 

Корреляционный анализ –проверка гипотез о связях между переменными с исполь- зованием коэффициентов корреляции.

 

Коэффициент корреляции –двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных принимающая значения в диапазоне от -1 до +1.

 

Коэффициент корреляции r-Пирсона– коэффициент, применяющийся для изучения взаимосвязи двух метрических переменных, измеренных на одной и той же выборке.

 

Коэффициент корреляции r-Спирмена –коэффициент, применяющийся для изуче- ния взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.

 

Коэффициент корреляции τ-Кендалла –коэффициент, применяющийся для изуче- ния взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.

 

Критерия t-Стьюдента– параметрический критерий сравнения средних значений двух выборок по признаку, измеренному в метрической шкале.

 

Критерий F-Фишера –параметрический метод сравнения дисперсий двух выборок по признаку, измеренному в метрической шкале.

Критерий G-знаков –аналог непараметрического критерия Т-Вилкоксона.

 

Критерий Н-Краскала-Уоллеса –непараметрический критерий сравнения более двух независимых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.

 

Критерий Т-Вилкоксона –непараметрический метод сравнения двух зависимых вы- борок по признаку, измеренному в ранговой шкале.

 

Критерий U-Манна-Уитни –непараметрический критерий сравнения двух незави- симых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.

 

Критерий χ2- Фридмана –непараметрический критерий сравнения более двух зави- симых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.

 

Левосторонняя (положительная) асимметрия –распределение данных, при кото- ром чаще встречаются значения меньше среднего.

 

Медиана (Ме) –значение, которое делит упорядоченное (ранжированное) множество данных пополам так, что одна половина всех значений оказывается меньше медианы, а дру- гая больше.

 

Меры изменчивости– статистические показатели, характеризующие различия меж- ду отдельными значениями выборки и позволяющие судить о степени однородности полу- ченного множества, о его компактности, а косвенно – и о надежности полученных данных и вытекающих из них результатов.

 

Многомерный АNОVА (МАNОVА)– метод сравнения более двух выборок по при- знаку, измеренному в метрической шкале, применяющийся, когда зависимая переменная яв- ляется многомерной, представляет собой несколько (множество) измерений изучаемого яв- ления (свойства).

 

Многофакторный АNОVА– метод сравнения более двух выборок по признаку, из- меренному в метрической ш