Главная | О нас | Обратная связь Автоматизация Автостроение Антропология Археология Архитектура Астрономия Предпринимательство Биология Биотехнология Ботаника Бухгалтерский учет Генетика География Геология Государство Демография Деревообработка Журналистика и СМИ Зоология Изобретательство Иностранные языки Информатика Информационные системы Искусство История Кинематография Кораблестроение Кулинария Культура Лексикология Литература Логика Маркетинг Математика Математический анализ Материаловедение Машиностроение Медицина Менеджмент Металлургия Метрология Механика ОБЖ Охрана Труда Педагогика Политология Правоотношение Программирование Производство Промышленность Психология Радио Разное Социология Спорт Статистика Строительство Теология Технологии Туризм Усадьба Физика Физиология Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электротехника Вычисление значения критериальной статистики 2019-07-03 206 Обсуждений (0) Вычисление значения критериальной статистики 0.00 из 5.00 0 оценок Скачать документ ⇐ Предыдущая123Следующая ⇒ Будем рассматривать исходные данные, представленные Таблицей №1.   Таблица №1. Значения УК в зависимости от тяжести ГН.  .Нет нефрита Выборка объема n1= 210 Слабый нефрит Выборка объема n2= 101	Средний нефрит Выборка объема n3= 98	Нефротический синдром Выборка объема n4 = 45	Почечная недостаточность Выборка объема n5 = 25
36	11	7	10	20
38	35	27	5	20
40	37	6	6	21
31	15	5	15	24
33	40	40	20	3
33,8	0	5	25	12
37	33	45	28	10
38	33	45	32	0
33	5	46	46	18,2
37	40	45	33	46
48	25	24	44	10
40	33	24	25	0
42	50	43	22,5	20
35	25	24,5	24,5	30,4
15	20	20,5	38	0
35	50	9	12	33,3
48	50	12	54,7	14,7
45	18	32	20,7	34,1
38	20	43	0	22,4
15	33	35,5	26,1	17,8
13	43	44	11	33,5
40	10	50	11,7	29,6
40	12	34	34,4	13,6
38	23	12	0	35
32,7	34	0	0	37
60	30	25,1	42
50	35	22,5	32,3
51	22	31	16
45	22,2	33	32,5
25	20	41,9	39,3
33	21	41,7	40,2
33	22	37,1	0
39	10	33,4	39,1
35,8	37,4	33	37,7
41,7	22,4	34,3	33,5
38,2	35	33	43,8
37,4	37,3	36,9	16
10	39,6	41	16
37,9	0	33	31
39,3	32,8	32,15	52
37,2	24	38,8	51
37,8	25	48,1	33,5
49,1	38	0	48
36,15	29	0	27
43,8	32	26,6	48
40	32	52,8
40	20	27
36	32,3	13,6
45	10	10
43,5	33,9	19,5
35	45,74	51,2
35	0	40,4
19,5	49,1	46,05
24,2	38	0
33	0	25,2
40,4	43,5	28
30	32,3	27
36	41	35
10	40	29
25	29,7	50
30	30	20
32	27,6	0
31	21,4	15,6
45	23	35
20	34,3	0
45	18	46
15	50,4	59,2
30,4	48,2	0
50	37,3	22,5
46	35	0
35	25	24
15	20	45
18	38	28,9
28	47,5	30,5
36,7	37,9	45,5
47,8	40,3	43
39,2	60	34,7
36,5	34,1	32,6
32	46,7	38,4
45,7	39	37,15
46,9	31,4	39
15,6	32	52,15
34,1	42	52,2
44,7	43,8	0
26,5	39,1	0
36,6	16	0
30,3	26,5	33
47	43	43
50	36,9	46,6
52,2	29,4	59,3
38,5	30,6	0
41	35,6	15,5
40	38,7	21,2
45	38,2	22,8
25,5	26,1	28,3
27,7	43,2	28,15
22,5	46	38,5
45	35,6	26
33	32,4
48,3	50
47,5	50
32
50
35,6
33,5
56,9
28,9
40
35,2
42,5
50
46,2
52,7
49,1
38
33,7
32,6
30
28,9
44,4
48,2
38,15
42
28,4
33,5
39,4
38,6
34,3
37,7
27,3
39,2
29,2
39,2
33,5
18
31,2
23,4
36,9
57,3
45
45,3
16,5
34,9
43,1
30,8
0
34,5
28
16
28,9
23
27
41,6
43,4
36
49
25
41,5
35,5
35
33,1
41,7
39,15
30,8
45,7
35,4
35,8
27
19,5
29,4
33,3
36,6
42,6
30
36,1
43
33,3
28,7
28,7
45,1
31,8
33
39,1
29
46,7
41,05
29,9
50
47
34,4
11
20,6
36,6
38,6
29,48
25
0
38
34,7
38,2
43,8
40,3
38,5
60
50
36
55
33,5
25,1
24,8
Всего:Т1=7502,38	Т2=3157,44	Т3=2819,55	Т4=1223,50	Т5=505,60

Т = Т₁ + Т₂ + Т₃ + Т₄ + Т₅

Т=15208,47, Т² = 231297559,74, N = 479

Средние значения выборок:

=35,6

= 31,1

= 28,7

 = 26,38

= 19,8

Возведем в квадрат значение всех наблюдений и просуммируем их [6].

Вычисляем:

=567988,11

Общая сумма квадратов будет следующей:

- / N = 85112,2

Находим сумму квадратов между выборками:

( /n₁ +….+ /n_k ) – T²/N = 8470,35

Теперь можно заполнить таблицу дисперсионного анализа [6].

Таблица №2. Дисперсионный анализ по одному признаку.

Компонента дисперсии (1)	Сумма квадратов (2)	Степень свободы (3)	Средний квадрат (4)=(2)/(3)
Между выборками	( )- /N	k-1	(определяется делением)
Остаточная	(определяется вычитанием)	N-k
Полная		N-1	-----

Получаем:

Таблица №2а. Дисперсионный анализ по одному признаку. Результаты.

Значение критериальной статистики равно:

F = средний квадрат между выборками / остаточный средний квадрат = 2117,59 / 161,69 = 13,09

Сравним F и F_критич : 13,09>2,37

Вывод. Следовательно, мы отвергаем гипотезу Н₀ ,то есть можно предположить, что при 5%-ном уровне значимости УК в крови больных СКВ зависит от степени тяжести поражения почек.

Мы не знаем, какое распределение имеют наши выборки. Описанный метод применяется , как это было описано в статистической модели, для нормальных совокупностей. В связи с этим будет правомочно применить непараметрический метод для выяснения равенства нескольких средних.

2. Непараметрический дисперсионный анализ по одному признаку с применением критерия Краскала-Уоллиса для нескольких независимых выборок

Для проверки совпадений нескольких средних часто применяется непараметрический критерий, свободный от распределения. Его можно использовать, когда рассматриваемые совокупности не являются нормально распределенными [7].

Статистическая модель

Имеется k совокупностей, в нашем случае 5 совокупностей. Каждая выборка извлекается из своей совокупности. Все наблюдения независимы.

Гипотезы

Н₀ : все k совокупностей одинаково распределены.

Н₁ : нулевая гипотеза не верна.

Критическая область

Верхняя 5%-ная область распределения ²_k-1. В нашем случае ²₄ , что соответствует значению критерия , превышающему 9,49. Данное число взято из Таблицы А.2 на стр. 331 "Справочника по вычислительным методам статистики" Дж. Полларда. [6]

2019-07-03

206

Обсуждений (0)

Вычисление значения критериальной статистики 0.00 из 5.00 0 оценок

Скачать документ