2.Статистическое сравнение (2,3)

Статистическое распределение – основной метод статистического анализа. Путем сопоставления статистических данных получаем некоторые общие показатели.

Главной целью сравнительного анализа является исследование отношений сходства и различия объектов. Отношения сходства свидетельствуют о той или иной связи, родстве, едином происхождении или действии одинаковых причин и законов различных явлений и процессов. Отношения различия выражают своеобразие, специфику отдельных явлений и их частей. Сходство и различие может быть выражено в разной степени. Те из объектов и явлений, у которых больше сходства, чем различия, как среди существенных, так и несущественных признаков, могут быть названы сходными. Если объекты содержат больше различий, чем сходств признаков, они считаются несходными. Наивысшее сходство существенных и несущественных признаков свидетельствует о тождестве объектов, наивысшее различие, доходящее до взаимоисключения друг друга, характеризует объекты как противоположные.

Сравнения делятся на качественные (описательные) и количественные. Качественные сравнения относятся, как правило, к объектам, характеризуемым одним обобщенным свойством или системой свойств, и дают общую информацию об отношении сравниваемых объектов. Сравнения в экономике являются количественными, так как они оперируют с множеством объектов, характеризуемыми значениями различных показателей.

Педагогические задачи статистического распределения: сравнение результатов теста на 60 метров за 2011 и 2012 г., определить увеличились ли результаты скоростной подготовленности у девушек.

Оценим возможность применения t-критерия Стьюдента для определения нормальности распределения.

Таблица 3

Проверка на нормальность распределения по критерию Шапиро – Уилки (бег 60 м. 2011 г).

№	Бег 60 м. 2011г.
1	9,8
2	11,3
3	11,3
4	11,4
5	10,3
6	10,4
7	11,5
8	10,3
9	10,2
10	10,4
11	10,7
12	10,2
13	10,4
14	10,8
15	10
16	10,5
17	10,1
18	10,8
19	10,8
20	9,8

d	a	d*a
1,7	0,47	0,80
1,6	0,32	0,51
1,3	0,26	0,33
1,2	0,21	0,25
0,6	0,17	0,10
0,6	0,13	0,08
0,5	0,10	0,05
0,4	0,07	0,03
0,1	0,04	0,00
0	0,01	0,00

b	2,17
SS	5,03
Wэ	0,933
Wкр	0,905
Вывод	НР

Таблица 4

Проверка на нормальность распределения по критерию Шапиро – Уилки (бег 60 м. 2012 г).

№	бег 60 м (сек)
1	9,4
2	11
3	10,6
4	11
5	10,5
6	10
7	11
8	9,7
9	9,6
10	10
11	10
12	9,6
13	9,9
14	10,5
15	9,5
16	10
17	9,7
18	10,4
19	10,3
20	9,3

d	a	d*a
1,7	0,47	0,80
1,6	0,32	0,51
1,5	0,26	0,38
1	0,21	0,21
0,9	0,17	0,15
0,8	0,13	0,11
0,7	0,10	0,07
0,4	0,07	0,03
0	0,04	0,00
0	0,01	0,00

b	2,27
SS	5,52
Wэ	0,933
Wкр	0,905
Вывод	НР

Вывод: Так как проверка на нормальность распределения показала положительный результат, в дальнейшем применяем t-критерии Стьюдента.

Таблица 5

Статистические критерии по Уилкоксону.

Статистики критерияb
	бег2012 - бег2011
Z	-3,909
Асимпт. знч. (двухсторонняя)	р=0,000

Критерий парных выборок

Парные разности

t

ст.св.

Значимость (2-сторонняя)

Среднее

Стд. отклонение

Стд. ошибка среднего

95% доверительный интервал разности средних

Нижняя граница

Верхняя граница

Пара 1

бег2011 - бег2012

0,450

,19057

,04261

,36081

,53919

10,56

19

р=0,000

Рис. 3. Критерий Стьюдента.

На основе полученных результатов построили таблицу 5 при условии

что уровень значимости Р = 0,05.

Таблица 6

Сравнение данных бега

	2011 г.	2012 г	непар	пар
бег 60 м (сек)	10,6±0,2	10,1±0,3	р<0,05	р<0,05

В результате можно сделать следующие выводы:

- Результаты бега на 60м улучшились;

- Показатели скоростной подготовленности девушек выросли.