Алгоритм Подсчет критерия q Розенбаума
1. Проверить, выполняются ли ограничения: n1•n2≥11, n1 n2≈n2Упорядочить значения отдельно в каждой выборке по степени возрастания признака. Считать выборкой 1 ту выборку, значения в которой предположительно выше, а выборкой 2 - ту, где значения предположительно ниже.
3. Определить самое высокое (максимальное) значение в выборке 2.
4. Подсчитать количество значений в выборке 1, которые выше максимального значения в выборке 2. Обозначить полученную величину как S1.
5. Определить самое низкое (минимальное) значение в выборке 1.
6. Подсчитать количество значений в выборке 2, которые ниже минимального значения выборки 1. Обозначить полученную величину как S2.
7. Подсчитать эмпирическое значение Q по формуле: Q=S1+S2-
8. По Табл. определить критические значения Q для данных n1 и n2. Если Qэмп равно Q0,05 или превышает его, Н0 отвергается.
9. При n1•n2>26 сопоставить полученное эмпирическое значение с Qкp=8 (р≤0,05) и Qкp=10(p≤0,01). Если Qэмп превышает или по крайней мере равняется Qкp=8, H0 отвергается.
U-критерий Манна – Уитни
В отличие от критерия Розенбаума, U-критерий Манна – Уитни основан на определении зоны перекрытия между двумя ранжированными рядами, т. е. чем меньше зона перекрытия, тем достовернее различия между выборками. Для этого используется специальная процедура преобразования интервальных шкал в ранговые.
Рассмотрим алгоритм вычислений по U-критерию на примере предыдущей задачи.
Для более экономичной работы рекомендуется построение рабочей таблицы следующего вида (табл. 7.2).
Таблица 7.2
x, y | Rxy | Rxy* | Rx | Ry |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
26 28 28 30 32 32 33 34 34 34 35 35 36 37 38 39 39 40 40 41 41 42 42 42 43 43 44 44 45 46 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | 1 2,5 2,5 4 5,5 5,5 7 9 9 9 11,5 11,5 13 14 15 16,5 16,5 18,5 18,5 20,5 20,5 23 23 23 25,5 25,5 27,5 27,5 29 30 |
2,5
4
9 9
11,5
13 14
16,5
18,5
20,5
23 23
25,5
27,5
29 30 | 1
2,5
5,5 5,5 7
9
11,5
15
16,5
18,5
20,5
23
25,5
27,5 |
|
| Σ | 276,5 | 188,5 |
Рекомендуется следующий порядок заполнения таблицы и соответствующих вычислений:
1. Из двух независимых выборок строим единый ранжированный ряд. В данном случае значения для обеих выборок идут «вперемешку», столбец 1 (x, y). В целях упрощения дальнейшей работы (в том числе и в компьютерном варианте) следует значения для разных выборок отмечать разным шрифтом (или разным цветом) с учетом того, что в дальнейшем мы будем их разносить по разным столбцам.
2. Преобразуем интервальную шкалу значений в порядковую (для этого переобозначаем все значения ранговыми числами от 1 до 30, столбец 2 (Rxy)).
3. Вводим поправки на связанные ранги (одинаковые значения переменной обозначаются одним и тем же рангом при условии, что сумма рангов не изменяется, столбец 3 (Rxy*). На этом этапе рекомендуется подсчитать суммы рангов во 2-м и 3-м столбце (если все поправки введены верно, то эти суммы должны быть равны).
4. Разносим ранговые числа в соответствии с их принадлежностью к той или иной выборке (столбцы 4 и 5 (Rx и Ry)).
5. Проводим вычисления по формуле:
(7.1)
где Тх – наибольшая из ранговых сумм; nx и ny, соответственно, объемы выборок. В данном случае следует иметь в виду, что если Tx < Ty, то обозначения x и y следует сменить на обратные.
6. Сравниваем полученное значение с табличным (см. статистические таблицы). Вывод о достоверности различий между двумя выборками делается в случае, если Uэксп. < Uкр..
В нашем примере Uэксп. = 83,5 > Uкр. = 71.
Вывод
Различия между двумя выборками по критерию Манна – Уитни не являются статистически достоверными.
Примечания
1. Критерий Манна-Уитни не имеет практически никаких ограничений; минимальные объемы сравниваемых выборок – 2 и 5 человек (см. статистические таблицы).
2. Аналогично критерию Розенбаума критерий Манна-Уитни может быть использован применительно к любым выборкам независимо от характера распределения.
- Тема 1. Лекция
- Тема 2. Лекция
- Тема 3. Лекция
- Тема 4. Лекция
- Тема 5. Лекция
- Тема 6. Лекция
- Непараметрический критерий q Розенбаума
- Алгоритм Подсчет критерия q Розенбаума
- Алгоритм Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- Критерий Стьюдента
- Алгоритм Расчет критерия φ*
- Алгоритм Подсчет критерия н Крускала-Уоллиса
- Алгоритм Подсчет критерия s Джонкира
- Тема 7. Лекция
- Алгоритм Расчет критерия знаков g
- Алгоритм Подсчет критерия т Вилкоксона
- Критерий χ2r Фридмана
- Алгоритм Подсчет критерия χ2r Фридмана
- Алгоритм Подсчет критерия тенденций l Пейджа
- Тема 8. Лекция
- Тема 9. Лекция