filmov
tv
Критерий КОХРЕНА (Q test) в STATISTICA #09 | СТАТИСТИКА STATISTICA
Показать описание
Критерий КОХРЕНА (Q test) STATISTICA. Как рассчитать критерий Кохрена (Q test) для зависимых (парных) выборок в программе STATISTICA.
Зависимыми называют выборки, у которых каждому случаю (наблюдению) из одной выборки соответствует один (и только один) случай из второй выборки (и наоборот). В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми.
Зависимые выборки обычно возникают, если для каждого объекта наблюдения делается несколько измерений одного и того же признака.
Например, если изучается эффективность лекарства, снижающего температуру тела, то важно измерять температуру каждого больного до и после прима лекарства. Имеет значение изменение температуры конкретного пациента.
По форме зависимые и независимые выборки – это способ организации данных. .
В видео представлена схема выбора методов анализа влияния факторов для зависимых (парных) выборок. Для выбора необходимо ответить на следующие вопросы: 1) в какой шкале представлены сравниваемые данные; 2) сколько выборок в данных (две или больше); 3) в случае количественной шкалы с двумя выборками, установить нормально ли распределена разность между парными значениями выборки.
Для анализа зависимых выборок применяются следующие статистические критерии: парный t-критерий Стьюдента
критерий Мак-Немара
критерий Кохрена (Q test)
критерий Уилкоксона (Вилкоксона)
критерий Фридмана
Зависимыми называют выборки, у которых каждому случаю (наблюдению) из одной выборки соответствует один (и только один) случай из второй выборки (и наоборот). В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми.
Зависимые выборки обычно возникают, если для каждого объекта наблюдения делается несколько измерений одного и того же признака.
Например, если изучается эффективность лекарства, снижающего температуру тела, то важно измерять температуру каждого больного до и после прима лекарства. Имеет значение изменение температуры конкретного пациента.
По форме зависимые и независимые выборки – это способ организации данных. .
В видео представлена схема выбора методов анализа влияния факторов для зависимых (парных) выборок. Для выбора необходимо ответить на следующие вопросы: 1) в какой шкале представлены сравниваемые данные; 2) сколько выборок в данных (две или больше); 3) в случае количественной шкалы с двумя выборками, установить нормально ли распределена разность между парными значениями выборки.
Для анализа зависимых выборок применяются следующие статистические критерии: парный t-критерий Стьюдента
критерий Мак-Немара
критерий Кохрена (Q test)
критерий Уилкоксона (Вилкоксона)
критерий Фридмана
0:08:28
Критерий КОХРЕНА (Q test) в STATISTICA #09 | СТАТИСТИКА STATISTICA
0:00:57
Non- parameteric Cochran q test calculator!!!
0:17:34
Статистический метод (критерий): как выбрать для анализа?...
0:03:46
Тест Смирнова-Граббса
0:10:10
Критерий УИЛКОКСОНА и парный T-критерий СТЬЮДЕНТА в STATISTICA #09 | СТАТИСТИКА STATISTICA...
0:00:53
Fridman
0:03:04
Непараметрические тесты 2 Сравнение средних рангов и медиан...
0:33:27
Непараметрические статистики:случай двух зависимых выборок. Тесты МакНемара, знаков, Вилкоксона...
0:06:10
Критерий КРАСКЕЛА-УОЛЛИСА STATISTICA #06 | СТАТИСТИКА STATISTICA
0:35:48
t-тест
0:05:01
Краткое описание программы ТТМ, предназначенной для метрологической проработки результатов анализа....
0:15:37
Урок 5.1. Аддитивный критерий
0:04:02
12 Критерий знаков
0:07:12
ЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ | АНАЛИЗ ДАННЫХ #14
0:01:47
Крускал Уоллис критерий
0:10:52
1.2. Измерительные шкалы
0:06:02
4.Критерии рейтинга
0:05:55
STATISTICA в автостраховании
0:39:02
Контроль сходимости параллельных определений (навесок)...
0:52:28
Лекция 6. Критерии согласия
0:02:47
t критерий Стьюдента для зависимых выборок
0:09:01
Множественная регрессия временных рядов. Gretl. Коррекция автокорреляции, процедура Кохрейна-Оркатта...
0:30:28
Статистические аспекты в клинических исследованиях. Примеры...
1:36:48
Занятие 4. Анализ зависимых совокупностей («до-после»)
Комментарии