- •Введение
- •Раздел I. Введение в теорию вероятностей
- •Понятие о случайном событии
- •Классическое определение вероятности
- •Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- •Геометрическая вероятность
- •Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
- •Умножение вероятностей
- •Сложение вероятностей совместимых событий
- •Формула полной вероятности
- •Основные формулы комбинаторики
- •Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
- •Закон распределения случайной величины
- •Теоретические распределения вероятностей
- •Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Нормальное распределение
- •Вопросы для самопроверки:
- •Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
- •Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
- •Признаки и показатели
- •Правила ранжирования
- •Способы группировки первичных данных.
- •Схемы (модели) научного исследования
- •Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
- •Метод автоконтроля
- •Метод дублирования
- •Метод последовательного пополнения групп
- •Численность контрольных и экспериментальных групп
- •Научные гипотезы
- •Направленные гипотезы
- •Статистические критерии
- •Параметрические критерии
- •Непараметрические критерии
- •Уровни статистической значимости
- •1 Рода.
- •Вопросы для самопроверки
- •Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
- •Проверка гипотезы о законе распределения
- •Χ2 Пирсона
- •Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
- •Показатели центральной тенденции. Средние.
- •Медиана
- •Персентили
- •Показатели изменчивости
- •Стандартизованные данные
- •Показатели асимметрии и эксцесса
- •Эксцесс
- •Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
- •Вопросы для самопроверки:
- •Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
- •Критерии согласия для дисперсий
- •U критерий Маана-Уитни
- •Сравнение качественных признаков Критерий χ2
- •Сравнение долей
- •Точный тест Фишера
- •Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
- •Критерий Краскела-Уоллиса
- •Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
- •Парный критерий т – Вилкоксона
- •Критерий x2r Фридмана
- •Тест Мак-Немара
- •Корреляционный анализ
- •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- •Условия применения и ограничения корреляционно анализа
- •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- •Измерение связи количественных признаков
- •Измерение связи порядковых признаков
- •Измерение связи номинальных признаков
- •Относительный риск. Отношение шансов
- •Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
- •Частная корреляция
- •Факторный анализ
- •Вопросы для самопроверки:
- •Регрессионный анализ
- •Метод наименьших квадратов
- •Выбор формы функциональной зависимости
- •Применение парного линейного уравнения регрессии
- •Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
- •Логистическая регрессия
- •Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
- •Анализ циклических изменений
- •Метод обычных средних
- •Метод корригирования средних
- •Метод отношения фактических данных
- •Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
- •Кластерный анализ
- •Иерархическое дерево
- •Меры расстояния
- •Правила объединения или связи
- •Метод k средних
- •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
- •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
- •Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
- •Одно или двухсторонняя p-оценка?
- •Парный или непарный тест?
- •Тест Фишера или хи-квадрат?
- •Регрессия или корреляция?
- •Вопросы для самопроверки:
- •Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
- •Создание новой базы данных
- •Работа с файлами
- •Копирование и вставка данных
- •Работа с фильтрами
- •Работа с переменными и строками
- •Статистические методы Описательные статистики
- •Частотный анализ
- •Сравнение независимых выборок
- •Сравнение связанных выборок
- •Дисперсионный анализ
- •Корреляционный анализ
- •Множественная регрессия
- •Проверка типа распределения эмпирических данных
- •Вероятностный калькулятор
- •Задания для самостоятельной работы с программой
- •Список рекомендуемой литературы
- •Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
- •Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок
Множественная регрессия
Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Множественная регрессия" или нажать кнопку .
Внимание: Для анализа следует использовать только количественные переменные.
Таблица результатов выглядит следующим образом
|
Beta |
B |
Ошибка B |
T |
p |
Константа |
|
-0,14438 |
|
|
|
POL |
0,477863 |
1,501299 |
0,272995 |
5,499373 |
0 |
VOZRAST |
0,230028 |
0,204517 |
0,077257 |
2,647229 |
0,009472 |
E |
-0,09659 |
-0,03945 |
0,035486 |
-1,11158 |
0,269065 |
N |
0,091918 |
0,047624 |
0,045021 |
1,057812 |
0,292768 |
NEVROZ |
0,009348 |
0,016204 |
0,150626 |
0,107581 |
0,91455 |
|
Бета- коэффициенты |
Коэффициенты B |
Ошибка коэффициентов B |
Т критерий |
Р |
Коэфф. детерминации |
0,310677 |
|
|
|
|
Коэфф. корреляции |
0,557384 |
|
|
|
|
Дисперсия регрессии |
11,28934 |
|
|
|
|
Остаточная дисперсия |
1,291161 |
|
|
|
|
F - критерий |
8,743553 |
F- критерий уравнения |
|||
p |
0,000001 |
Достигнутый уровень значимости |
|||
Ошибка регресии |
1,136293 |
|
|
|
|
Таким образом суммарное уравнение выглядит следующим образом:
L=1,501299*POL+0,204517*VOZRAST-0,03945*E+0,047624*N+0,016204*NEVROZ-0,14438
Внимание: В модель включаются все переменные, находящиеся в закладке «Выборка», за исключением независимой переменной. Поэтому для улучшения прогноза рекомендуется предварительно воспользоваться обычным корреляционным анализом и выбрать для прогноза только те переменные, которые влияют на результативный признак.
Проверка типа распределения эмпирических данных
Для правильного выбора метода статистического анализа необходимо знать тип распределения эмпирических данных, и в первую очередь, соответствует ли эмпирическое распределение теоретическому нормальному.
Для выполнения проверки необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Проверка типа распределения" или нажать кнопку .
Значения критериев
Достигнутый уровень значимости (доверительный уровень)
Внимание: Число классов вычисляется автоматически по формуле Стерджесса 1+3,32*log10(N).
Вероятностный калькулятор
Вероятностный калькулятор позволяет переводить значение параметра распределения в уровень значимости для односторонней и, там где это возможно, для двусторонней гипотезы.
Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Вероятностный калькулятор.
Внимание: df1, df2 – число степеней свободы. Вычисляется на основе числа наблюдений.