Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.

1. Перенести все данные испытуемых на индивидуальные карточки.

2. Пометить карточки испытуемых выборки 1 одним цветом, скажем красным, а все карточки из выборки 2 - другим, например синим.

3. Разложить все карточки в единый ряд по степени нарастания при­знака, не считаясь с тем, к какой выборке они относятся, как если бы мы работали с одной большой выборкой.

4. Проранжировать значения на карточках, приписывая меньшему зна­чению меньший ранг. Всего рангов получится столько, сколько у нас (n₁+п₂).

5. Вновь разложить карточки на две группы, ориентируясь на цветные обозначения: красные карточки в один ряд, синие - в другой.

6. Подсчитать сумму рангов отдельно на красных карточках (выборка 1) и на синих карточках (выборка 2). Проверить, совпадает ли об­щая сумма рангов с расчетной.

7. Определить большую из двух ранговых сумм.

8. Определить значение U по формуле:

где n₁ - количество испытуемых в выборке 1;

n₂ - количество испытуемых в выборке 2;

Т_х - большая из двух ранговых сумм;

n_х - количество испытуемых в группе с большей суммой рангов.

9. Определить критические значения U по Табл. II Приложения 1. Если U_эмп.>U_{кp 005}, Н_о принимается. Если U_эмп≤U_{кp_005}, Н_о от­вергается. Чем меньше значения U, тем достоверность различий выше.

37. Содержание

    • Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
    • Классификация признаков.
    • Абсолютные и относительные показатели.
    • Способы формирования выборок.
    • План статистического наблюдения.
    • Виды статистического наблюдения:
    • Степенные средние.
    • 5 Базовых показателей вариационного ряда.
    • Мода и медиана.
    • Квартили и квинтили.
    • Децили и перцентили.
    • Основные показатели изменчивости.
    • Простое и взвешенное стандартное отклонение (для выборки и гс).
    • Дисперсия.
    • Относительные показатели изменчивости
    • Основные параметры нормального распределения.
    • Асимметрия.
    • Эксцесс.
    • Классификация гипотез.
    • Понятие и классификация критериев проверки гипотез.
    • Критерий Розенбаума.
    • Правила ранжирования
    • Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
    • Критерий χ2 Пирсона.
    • Корреляция: цели, виды.
    • Надежность коэффициента корреляции.
    • Регрессия: цели, виды
    • Регрессия: ошибка выбранной математической модели.
    • Множественная регрессия.
    • Факторный анализ: цели, этапы
    • 1 Этап: Построение матрицы попарных корреляций
    • Кластерный анализ: цели, Евклидово расстояние.
    • Кластерный анализ: методы объединения объектов.
    • Кластерный анализ: стандартизация.
    • Основные характеристики кластеров.
    • Дисперсионный анализ: цели, классификация.
    • Однофакторый дисперсионный анализ: основные формулы, область применения.