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.