Болтаева ә. М

m - биномиалды критерийді есептеу алгоритмі

жүктеу/скачать 350,96 Kb.

бет	67/89
Дата	19.06.2023
өлшемі	350,96 Kb.
	#102180

1 ... 63 64 65 66 67 68 69 70 ... 89

Байланысты:
2022 Болтаева А.М. ОПНИ

^m- биномиалды критерийді есептеу алгоритмі

№	Есептеулер мазмұны
1	Әсердің теоретикалық кездесу жиілігін мына формула бойынша анықтау. f_теор n  p мұндағы ⁿ-зерттелінетін таңдаудағы бақылаулар саны, ^p- зерттелінген әсердің берілген ықшамдылығы. Эмпирикалық пен теоретикалық жиілік және берілген ықтималдық. ^P- арақатынасы бойынша аталмыш салыстырудың қандай ұяшыққа жататынын 1 кестесі бойынша анықтау. Егер ^m-критерийі пайдалануға жарамаса 1 кестенің осы ұяшыққа сәйкес келетін критерийін таңдау.
2	Егер ^m-критерийі пайдалануға жараса, онда ( ^P^^0,50) жағдайда немесе ( ^P^^0,50) жағдайда шеткі мәндерді анықтау(Қосымша 4).

⁴¹ Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО «Речь», 2007.
– 350с.-177б

3	Зерттелінген таңдаудан әсердің кездесу эмпирикалық жиілігінің санау ⁽^mэмп ⁾^mэмп ^^fэмп _.
4	Егер ^m^эмп^^m^kpжоғары болса онда ^H⁰^терістеліп, ^H¹^қабылданады.

Зерттеушілер түрлі болжамдар мен зерттелінетін әсердің түрлі ықтималдары ^Pжағдайында эмпирикалық жиілікті теоретикалық жиілікпен салыстыру үшін критерийді таңдау үшін төмендегі кестені пайдаланады. (Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб., 2007.-350б.- 179б).

Берілген ықтималдық	^H¹^f^эмп^,^f^теоржоғарылығының сенімділігі				^H¹^f^эмп^,^f^теортөменділігінің сенімділігі
P  0,50	A	m	2  n  50 _үшін	Б		x² n  30 _үшін
P  0,50	A	m	5  n  300 _үшін	ГG		5  n  300 _үшін
P  0,50	Д	_x2	n  30 _үшін	E m		2  n  50 _үшін

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 _,_ал
^fэмп ^
^f^теорболса онда ^m-критерийі

2  n  50
таңдау көлемі үшін пайдалануға болады.

Егер берілген ықтималдық жарамсыз.
P  0,50 _,_ал
^fэмп ^
^f^теорболса, онда ^m-критерийі

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 _,_ал
5  n  300
^fэмп ^
^f^теорболса онда таңдау

көлемі үшін ^m-критерийі жарамды.
Егер берілген ықтималдық ^P^^0,50, ал

^fэмп ^
^f^теорболса, онда ^m-критерийінің

орнына ^Gбелгілер критерийі қолданылады, таңдау көлемі
5  n  300 _.

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 _,_ал
^fэмп ^
^f^теорболса, онда ^m-критерийді

пайдалану жарамсыз ( ^X2 критерийін пайдалану қажет).

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 _,_ал
^fэмп ^
^fтеор
болса, онда ^m-критерийі

«әсер» ретінде неғұрлым сирек оқиғаны қарастыру жағдайында пайдалануға

жарамды болып табылады. Таңдау көлемі
2  n  50 _.

Бақылау сұрақтары:

Эмпирикалық зерттеу мәліметтері және оның түрлері
Мәліметтерді графикалық бейнелеу тәсілдері
Мәліметтерді математикалық-статистикалық өңдеу
Статистикалық критерий және оның мәндері
Статистикалық критерийлердің жіктелуі

Талқылауға арналған сұрақтар:

Айнымалылар (үзіліссіз, дискретті) және оларды тіркеу
Орталық тенденция мәндері (мода, медиана, арифметикалық орта)
Статистикалық критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері
Статистикалық мәнділіктің деңгейлері
Рангілеу және оның басты ережелері

Өзіндік жұмыс тапсырмалары:

^Q- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
U-критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
Н- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
S- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
^X2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
^r^s- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
^G- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
T- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
r
^X2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
L- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
^- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
^m- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

Ұсынылатын әдебиеттер тізімі

Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО

«Речь», 2007. – 350с

Нискина Н.П. Непараметрические методы математической статистики и решение задач проверки гипотез./ Проблемы компьютеризации и статистики в прикладных науках. Сборник трудов. М.: ВНИИСИ, 1990. С. 73-89.
Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. / Пер. С англ. - М.: Финансы и статистика, 1982, 198 с.
Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М: МГУ, 1985.206 с.
Сочивко Д.В., Якунин В.А. Математические модели в психолого- педагогических исследованиях. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1988. 68 с.

ГЛОССАРИЙ

Әдіснама - ғылыми таным мен ақиқаттық құрылымдарды жасау әдістері, формалары, қағидаларі туралы ілім.
Қағида (лат.principium) – бұл қандай да бір теорияның, тұжырымдаманың алғышарты, негізгі түсінігі. Ол зерттеу әрекетінің неғұрлым тұрақты, өзгермейтін ұстанымдары.
Адекваттылық қағидасы - бұл зерттелетін құбылыспен пайдаланылған әдістеме арасындағы сәйкестілік.
Параллельдік қағидасы - психологиялық құбылысты бейнелейтін көрсеткіштер туралы ақпараттарды жоғарылату үшін пайдаланылады.
Экстремалдық қағидасы - зерттелетін құбылыстардың неғұрлым типтік параметрлерін алу мақсатында экстремалдық ситуациялар жасау.
Референттілік қағидасы - құбылыстың маңызды сезімтал белгілерін іздеу. Бірізділік қағидасы - зерттелетін құбылыстардың табиғаты мен фактілерді түсіндірудегі жалпылаулардың бірізділік деңгейлерін ескеру.

жүктеу/скачать 350,96 Kb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 ... 63 64 65 66 67 68 69 70 ... 89