3. Биномиальный критерий m

Критерий предназначен для сопоставления частоты встречаемости какого-либо эффекта с теоретической или заданной частотой его встречаемости.

Он применяется в тех случаях, когда обследована лишь одна выборка объемом не более 300 наблюдений, в некоторых задачах - не больше 50 наблюдений.

Биномиальный критерий m позволяет оценить, насколько эмпирическая частота интересующего нас эффекта превышает теоретическую, среднестатистическую или какую-то заданную частоту, соответствующую вероятности случайного угадывания, среднему проценту успешности в выполнении данного задания, допустимому проценту брака и т.п.

Биномиальный критерий незаменим, если налицо 2 условия:

а) обследована лишь одна выборка испытуемых, и нет возможности или смысла делить эту выборку на две части с целью дальнейшего применения критерия, φ*, так как для нас по каким-то причинам важно исследовать частоту встречаемости признака в выборке в целом;

б) в обследованной выборке менее 30 испытуемых, что не позволяет нам применить критерий χ².

Если в нашей выборке больше 30 испытуемых, мы все же можем использовать критерий m и тем самым сэкономить время на подсчете χ².

Эмпирическая частота наблюдений, в которых проявляется интересующий нас эффект, обозначается как т. Это и есть эмпирическое [значение критерия т. Если m_эмп равен или превышает m_кр, то различия достоверны.

Гипотезы

H₀: Частота встречаемости данного эффекта в обследованной выборке не превышает теоретической (заданной, ожидаемой, предполагаемой).

H₁: Частота встречаемости данного эффекта в обследованной выборке превышает теоретическую (заданную, ожидаемую, предполагаемую).

Ограничения биномиального критерия

1. В выборке должно быть не менее 5 наблюдений. В принципе возможно применение критерия и при 2≤n<5, но лишь в отношении определенного типа задач.

2. Верхний предел численности выборки зависит от ограничений, определяемых пп. 3-8 и варьирует в диапазоне от 50 до 300 наблюдений, что определяется имеющимися таблицами критических значений.

3. Биномиальный критерий m позволяет проверить лишь гипотезу о том, что частота встречаемости интересующего нас эффекта в обследованной выборке превышает заданную вероятность Р. Заданная вероятность при этом должна быть: Р ≤0,50.

4. Если мы хотим проверить гипотезу о том, что частота встречаемости интересующего нас эффекта достоверно ниже заданной вероятности, то при Р=0,50 мы можем сделать это с помощью уже известного критерия знаков G, при Р>0,50 мы должны преобразовать гипотезы в противоположные, а при Р<0,50 придется использовать критерий χ².

По таблице легко определить, какой из путей для нас доступен.

Выбор критерия для сопоставлений эмпирической частоты с теоретической при разных вероятностях исследуемого эффекта Р и разных гипотезах.

Заданные вероятности	H1: fэмп достоверно выше fтеор			H1: fэмп достоверно ниже fтеор
Р<0,50	А	m	для 2 ≤n ≤50	Б	χ^2	для n ≥30
Р=0,50	В	m	для 5 ≤n ≤300	Г	G	для 5 ≤n ≤300
Р>0,50	Д	χ^2	для n ≤30	Е	m	для 2 ≤n ≤50

A) Если заданная вероятность Р<0,50, а f_эмп>f_теор (например, допустимый уровень брака - 15%, а в обследованной выборке получено значение в 25%), то биномиальный критерий применим для объема выборки 2≤n≤50.

Б) Если заданная вероятность Р<0,50, а f_эмп>f_теор (например, допустимый уровень брака - 15%, а в обследованной выборке наблюдается 5% брака), то биномиальный критерий неприменим и следует применять критерий χ².

B) Если заданная вероятность Р=0,50, а f_эмп>f_теор (например, вероятность выбора каждой из равновероятных альтернатив Р=0,50, а в обследованной выборке одна из альтернатив выбирается чаще, чем в половине случаев), то биномиальный критерий применим для объема выборки 5≤n≤300.

Г) Если заданная вероятность Р=0,50, a f_эмп>f_теор (например, вероятность выбора каждой из равновероятных альтернатив Р=0,50, а в обследованной выборке одна из альтернатив наблюдается реже, чем в половине случаев), то вместо биномиального критерия применяется критерий знаков G, являющийся "зеркальным отражением" биномиального критерия при Р=0,50. Допустимый объем выборки: 5≤n≤300.

Д) Если заданная вероятность Р>0,50, а f_эмп>f_теор (например, среднестатистический процент решения задачи - 80%, а в обследованной выборке он составляет 95%), то биномиальный критерий неприменим и следует применять критерий χ² .

Е) Если заданная вероятность Р>0,50, а f_эмп>f_теор (например, среднестатистический процент решения задачи - 80%, а в обследованной выборке он составляет 60%), то биномиальный критерий применим при условии, что в качестве "эффекта" мы будем рассматривать более редкое событие - неудачу в решении задачи, вероятность которого Q=l–Р=1–0,80=0,20 и процент встречаемости в данной выборке: 100%–75%=25%. Эти преобразования фактически сведут данную задачу к задаче, предусмотренной n. Допустимый объем выборки: 2≤n≤50.

Сформулируем общий алгоритм применения критерия m.

1. Определить теоретическую частоту встречаемости эффекта по формуле:

F_теор=n·Р.

где n - количество наблюдений в обследованной выборке;

Р - заданная вероятность исследуемого эффекта.

По соотношению эмпирической и теоретической частот и заданной вероятности Р определить, к какой ячейке табл. относится данный случай сопоставлений.

Если биномиальный критерий оказывается неприменимым, использовать тот критерий, который указан в соответствующей ячейке.

2. Если критерий m применим, то определить критические значения m по табл. (при Р=0,50) или по табл. (при Р<0,50) для данных n и Р.

3. Считать m_эмп эмпирическую частоту встречаемости эффекта в обследованной выборке: m_эмп=f_эмп.

4. Если m_эмп превышает критические значения, это означает, что эмпирическая частота достоверно превышает частоту, соответствующую заданной вероятности.