Практическое занятие № 4-5.

Тема: Нормальный закон распределения и его применение.

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме

Ход занятия:

1. Теоретические вопросы: Понятие и значение закона нормального распределения. Аспекты применения нормального применения. Причины отклонения от нормальности. Проверка нормальности распределения.

2. Терминологический диктант: Признаки и переменные, и шкалы их измерений. Гипотеза. Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборок. Критерии обоснованности выводов исследования. Измерительные шкалы.

3. Критерий Колмогорова-Смирнова.

4. Решение индивидуальных задач на определение нормального распределения разными способами.

Алгоритм определения нормальности распределения

1. Критерии асимметрии и эксцесса.

Выбираем Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives... В окне диалога переносим из левого окна в правое интересующие нас переменные. Нажимаем кнопку Options..., ставим флажок Distribution > Kurtosis, Skewness, нажимаем Continue, затем ОК. В таблице результатов столбцы Kurtosis и Skewness содержат значения асимметрии (Kurtosis) и эксцесса (Skewness) и соответствующие им стандартные ошибки (Std.Error). Распределение соответствует нормальному виду, если для соответствующей переменной абсолютные значения асимметрии и эксцесса не превышают свои стандартные ошибки.

2) Графический способ.

Выбираем Graphs > РР... — графики накопленных ча­стот (или Graphs > QQ... — квантильные графики). Открывается диалог Р-Р Рlots (Q-Q Plots). Переносим из левого в правое окно интересующие нас переменные. Нажимаем ОК. В окне результатов просматриваем графики Normal P-P Plots... (Normal Q-Q Plots...), на которых по горизонтальной оси отложены соответствующие эмпирические значения, а по вертикальной оси — теоретические значения. Чем ближе точки графиков к прямой линии, тем меньше отличие распределения от нормального вида.

2. Критерий нормальности Колмогорова-Смирнова.

Выбираем Analyze > Nonparametric Tests > 1-Sample K-S... Открывается диалог One Sample Kolmogorov-Smirnov. Переносим из левого в правое окно интересующие нас переменные. Нажимаем ОК. В соответствующем переменной столбце находим Kolmogorov-Smirnov Z, (значение критерия) и Asymp. Sig. (2-tailed) (вероятность того, что распределение соответствует нормальному виду). Если значение Asymp. Sig. меньше или равно 0,05, то распределение существенно отличается от нормального вида. Если Asymp. Sig больше 0,05, то существенного от­личия от нормальности не обнаружено.

Практическое занятие № 6.

Тема: Статистические критерии

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме

Ход занятия:

1. Теоретические вопросы: Статистические гипотезы: нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза. Уровни статистической значимости. Статистические критерии. Мощность критериев. Классификация задач и методов их решения. Принятие решения о выборе метода статистической обработки.

2. Критерий t-Стьюдента. Предназначение, виды и алгоритм подсчета.

3. Решение индивидуальных задач по критерию Стьюдента.