Болтаева ә. М


m - биномиалды критерийді есептеу алгоритмі



бет67/89
Дата19.06.2023
өлшемі350,96 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.
fтеор 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 mэмп mkp жоғары болса онда H 0 терістеліп, H 1 қабылданады.

Зерттеушілер түрлі болжамдар мен зерттелінетін әсердің түрлі ықтималдары P жағдайында 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 , fтеор жоғарылығының
сенімділігі

H1 f эмп , fтеор төменділігінің
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

x 2

n  30 үшін

E m

2  n  50 үшін




Егер берілген ықтималдық
P  0,50 , ал
f эмп
fтеор болса онда m -критерийі

2  n  50
таңдау көлемі үшін пайдалануға болады.

Егер берілген ықтималдық жарамсыз.
P  0,50 , ал
fэмп
fтеор болса, онда m -критерийі

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 , ал
5  n  300
f эмп
fтеор болса онда таңдау

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


fэмп
fтеор болса, онда m -критерийінің

орнына G белгілер критерийі қолданылады, таңдау көлемі
5  n  300 .

Егер берілген ықтималдық
P  0,50 , ал
f эмп
fтеор болса, онда m -критерийді

пайдалану жарамсыз ( X 2 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:


  1. Эмпирикалық зерттеу мәліметтері және оның түрлері

  2. Мәліметтерді графикалық бейнелеу тәсілдері

  3. Мәліметтерді математикалық-статистикалық өңдеу

  4. Статистикалық критерий және оның мәндері

  5. Статистикалық критерийлердің жіктелуі

Талқылауға арналған сұрақтар:


  1. Айнымалылар (үзіліссіз, дискретті) және оларды тіркеу

  2. Орталық тенденция мәндері (мода, медиана, арифметикалық орта)

  3. Статистикалық критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері

  4. Статистикалық мәнділіктің деңгейлері

  5. Рангілеу және оның басты ережелері



Өзіндік жұмыс тапсырмалары:


  1. Q - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  2. U-критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  3. Н- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  4. S- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  5. X 2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  6. rs - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  7. G - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  8. T- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)


  9. r
    X 2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  10. L- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  11. - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)

  12. m - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)



Ұсынылатын әдебиеттер тізімі


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

«Речь», 2007. – 350с

  1. 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.

  2. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. / Пер. С англ. - М.: Финансы и статистика, 1982, 198 с.

  3. Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М: МГУ, 1985.206 с.

  4. 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.


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   63   64   65   66   67   68   69   70   ...   89




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет