Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями




Это средство реализует критерий проверки гипотезы о равенстве (неравенстве) математических ожиданий распределений двух независимых генеральных сово­купностей, имеющих нормальные распределения с неизвестными и различными дисперсиями. Этот критерий также называется f-тестом или тестом Стьюдента для неравных дисперсий, либо критерием Фишера-Беренса.

Рассмотрим выходные данные, вычисляемые этим средством, на примере проверки нулевой гипотезы Но: μ1 - μ2 = δ (δ задано) против разных конкурирующих гипо­тез: Н1: μ1 ≠ μ2 + δ или Н1: μ1 > μ2 + δ, либо Н1: μ1 < μ2 + δ (μ1 и μ2— неизвестные математические ожидания выборок). Повторим тест на приме­ре данных из предыдущего раздела, т.е. выборки извлечены из нормально рас­пределенных генеральных совокупностей с одной и той же дисперсией, равной 1, и математическими ожиданиями соответственно 0 и 1. Проверим гипотезу, что μ1 - μ2 = 2 (на самом деле μ1 - μ2 = 1). Исходные данные и заполненное диалого­вое окно Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями показаны на рис. 2.5.

Рис.2.5 Исходные данные и диалоговое окно Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

 

Отметим, что средство требует, чтобы δ, значение которого задается в поле Гипотетическая средняя разность, было неотрицательно. Поэтому первым (в поле ввода Интервал переменной 1) задается адрес диапазона ячеек, содержащий вы­борку с большим математическим ожиданием, а затем в поле Интервал переменной 2 указывается адрес второй выборки. (Диапазоны должны состоять из одного столбца или одной строки.) В поле Альфа вводится значение уровня значимости α. Результат вычислений средства Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями показан на рис.2.6.

 

Рис.2.6. Результат вычислений

 

В итоговой таблице приводятся следующие данные.

· Среднее — выборочные средние для каждой выборки.

· Дисперсия — несмещенные выборочные оценки дисперсий выборок.

· Наблюдения — объемы выборок.

· Гипотетическая разность средних — значение δ, которое задано в диалоговом окне.

· df — число степеней свободы; вычисляется по формуле , где

s12 и s22 — несмещенные оценки дисперсий (их значения приводятся в строке Дисперсия),

n и m — объемы соответственно первой и второй выборок.

· t-статистика — значение критериальной статистики; вычисляется по формуле , имеет распределение, близкое к распределению Стьюдента с df степенями свободы.

P(T<=t) одностороннее — вероятность P(X≤t), где X — случайная величина, имеющая распределение Стьюдента с df степенями свободы, t — подсчи­танное значение критериальной статистики.

t критическое одностороннее — значение квантиля tкр1 порядка (1 - α) рас­пределения Стьюдента с df степенями свободы.

P(T<=t) двухстороннее — вероятность Р(|Х|≤|t|), где X — случайная величи­на, имеющая распределение Стьюдента с df степенями свободы, t — под­считанное значение критериальной статистики.

t критическое двухстороннее — значение квантиля tкp2 порядка (1 - α/2) рас­пределения Стьюдента с df степенями свободы.

Нулевая гипотеза Но: μ1 - μ2 = δ принимается, если |t| < t кр2, (в противном случае отвергается); гипотеза Но при конкурирующей гипотезе H1: μ1 > μ2 + δ принимается, если t < t кр1 , при конкурирующей гипотезе H1: μ1 < μ2 + δ нулевая гипотеза принимается при выполнении неравенства t > - tкp1 .

Как видно из результатов расчета, в данном примере нулевую гипотезу Но: μ1 - μ2 = δ следу­ет отвергнуть при конкурирующей гипотезе о неравенстве μ1 - μ2 ≠ δ и конкурирующей гипотезе H1: μ1 < μ2 + δ. При конкурирующей гипотезе H1: μ1 > μ2 + δ нулевую гипотезу Но: μ1 - μ2 = δ нет оснований отвергать.

Статистическая функция ТТЕСТ при значении аргумента Тип = 3 вычисляет вероятности P(T<=t) двухстороннее и P(T<=t) одностороннее.

 

 

2.4. Парный двухвыборочный t-тест для средних (тес­т Стьюдента для парных наблюдений)

Это средство реализует критерий проверки гипотезы о равенстве (неравенстве) математических ожиданий распределений двух зависимых выборок, имеющих нормальные распределения. Этот критерий также называется t -тестом или тес­том Стьюдента для парных наблюдений.

Рассмотрим выходные данные, вычисляемые этим средством, на примере проверки нулевой гипотезы Но: μ1 - μ2 = δ (δ задано) против разных конкурирующих гипо­тез: Н1: μ1 ≠ μ2 + δ или Н1: μ1 > μ2 + δ, либо Н1: μ1 < μ2 + δ (μ1 и μ2— неизвестные математические ожидания выборок). Рассмотрим пример, когда выборки извлечены из нормально распределенных генераль­ных совокупностей с математическими ожиданиями соответственно 1 и 0.

Проверим гипотезу, что: μ1 - μ2 = 0 (на самом деле μ1 - μ2 = 1). Исходные данные и заполненное диалоговое окно Парный двухвыборочныи t-тест для средних показаны на рис. 2.7.

 

Рис. 2.7. Исходные данные и диалоговое окно Парный двухвыборочныи t-mecm для средних

 

Отметим, что средство требует, чтобы δ, значение которого задается в поле Гипотетическая средняя разность, было неотрицательно. Поэтому первым (в поле ввода Интервал переменной 1) задается адрес диапазона ячеек, содержащий вы­борку с большим математическим ожиданием, а затем в поле Интервал переменной 2 указывается адрес второй выборки. (Диапазоны должны состоять из одного столбца или одной строки.) В поле Альфа вводится значение уровня значимости α. Результат вычислений средства Парный двухвыборочныи t-тест для средних показан на рис. 2.8.

Рис.2.8. Результат вычислений

 

В итоговой таблице приводятся следующие данные.

· Среднее — выборочные средние для каждой выборки.

· Дисперсия — несмещенные выборочные оценки дисперсий выборок.

· Наблюдения — объемы выборок.

· Корреляция Пирсона — выборочный коэффициент корреляции; вычисляется по формуле .

· Гипотетическая разность средних — значение δ, которое задано в диалого­вом окне.

· df — число степеней свободы, равное (п – 1).

t-статистика — значение критериальной статистики; вычисляется по формуле , где

, , и имеет распределение Стьюдента с df степенями свободы.

P(T<=t) одностороннее — вероятность P(X ≤ t), где X — случайная величина, имеющая распределение Стьюдента с df степенями свободы, t — подсчи­танное значение критериальной статистики.

t критическое одностороннее — значение квантиля t кр1 порядка (1 – α) рас­пределения Стьюдента с df степенями свободы.

P(T<=t) двухстороннее — вероятность Р(|Х| ≤ |t|), где X — случайная величи­на, имеющая распределение Стьюдента с df степенями свободы, t— под­считанное значение критериальной статистики.

t критическое двухстороннее — значение квантиля t кp2 порядка (1 - α/2) рас­пределения Стьюдента с df степенями свободы.

Нулевая гипотеза Но: μ1 - μ2 = δ принимается, если |t| < t кр2, (в противном случае отвергается); гипотеза Но при конкурирующей гипотезе H1: μ1 > μ2 + δ принимается, если t < t кр1 , при конкурирующей гипотезе H1: μ1 < μ2 + δ нулевая гипотеза принимается при выполнении неравенства

t > - tкp1.

Как видно из результатов расчета, в данном примере нулевую гипотезу Но: μ1 - μ2 = δ следу­ет отвергнуть при конкурирующей гипотезе о неравенстве μ1 - μ2 ≠ δ и конкурирующей гипотезе H1: μ1 > μ2 + δ. При конкурирующей гипотезе H1: μ1 < μ2 + δ нулевую гипотезу Но: μ1 - μ2 = δ нет оснований отвергать.

Статистическая функция ТТЕСТ при значении аргумента Тип = 1 вычисляет вероятности P(T<=t) двухстороннее и P(T<=t) одностороннее.

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2021-10-09 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: