Уровни значимости критерия

Это 0,1%-ный уровень значимости. Всего 0,1% составляет вероятность того, что мы сделали ошибочный вывод о том, что различия достоверны. Это - самый надёжный вариант вывода о достоверности различий. Можно сказать и по-другому: мы на 99,9% уверены в том, что различия действительно достоверны.

В области ФК и спорта достаточен уровень значимости α = 0,05, более серьезные выводы рекомендуется давать, используя уровень значимости α = 0,01 или α = 0,001.

7.2. F- критерий Фишера

Оценка генеральных параметров с помощью выборочных данных производится с помощью F - критерия Фишера. Данный критерий указывает о наличии или отсутствии достоверного различия в двух дисперсиях. Критерий Фишера - показатель достоверности влияния изучаемых факторов на полученный результат.

Пример 4. В экспериментальной группе школьников средний прирост результатов в прыжках в длину с разбега, после применения новой методики обучения, составил 10 см ( 10 см). В контрольной группе, где применялось традиционная методика, 4 см ( 4 см). Исходные данные:

Экспериментальная группа (x_i): 17; 11; 3; 8; 9; 12; 10; 13; 10; 7.

Контрольная группа (y_i): 8; 1; 6; 2; 3; 0; 4; 7; 5; 4.

Можно ли утверждать, что нововведения эффективнее повлияли на процесс формирования изучаемого двигательного действия по сравнению с традиционной методикой?

Для ответа на поставленный вопрос воспользуемся F - критерием Фишера:

1) Задаемся уровнем значимости α = 0,05.

2) Вычисляем исправленные выборочные дисперсии из нашего примера по формуле:

3) Вычисляем значение F - критерия по формуле, причем, в числитель ставится большая дисперсия, в знаменатель – меньшая:

4) Из таблицы 3 приложения при α =0,05; df₁ = n₁ – 1 = 9; df₂ = n₂ – 1 = 9; находим F_0,05 = 3,18

5) Сравниваем между собой значения F и F_0,05.

Вывод. Поскольку F < F_0.05 (2,1 < 3,18), то на уровне значимости α = 0,05 различие дисперсий статистически недостоверно, т.е. можно сказать, что школьники при обеих системах подготовки не отличаются по признаку вариативности результатов.

7.3. t - критерий Стьюдента

Общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках. t -статистика строится обычно по следующему общему принципу: в числителе случайная величина с нулевым математическим ожиданием (при выполнении нулевой гипотезы), а в знаменателе — выборочное стандартное отклонение этой случайной величины, получаемое как квадратный корень из несмещенной оценки дисперсии.

Устанавливает доказательство достоверного различия или, наоборот, отсутствие различия в двух выборочных средних значениях для независимых выборок. Рассмотрим последовательность вычислений, используя пример 4:

1) Принимаем предположение о нормальности распределения генеральных совокупностей, из которых получены данные. Формулируем гипотезы:

Нулевая гипотеза H_o: = .

Альтернативная гипотеза: H₁: ≠ .

Задаемся уровнем значимости α = 0,05.

2) В результате предварительной проверки при использовании критерия Фишера установлено, что различие дисперсий статистически недостоверно: D(x) = D(y).

3) Так как генеральные дисперсии D(x) и D(y) одинаковы, а n₁ и n₂ – объёмы малых независимых выборок, то наблюдаемое значение критерия равно:

Вычисляем число степеней свободы по формуле

Нулевая гипотеза отвергается, если │ │ ˃ , Из таблицы 1 приложения находим критическое значение t – критерия при α = 0,05; =18: = 2,101

Вывод: поскольку > (4,18 ˃ 2,101), то на уровне значимости 0,05 мы отвергаем гипотезу Н₀ и принимаем альтернативную гипотезу Н₁.

Таким образом, нововведения успешнее решают задачу обучения школьников прыжкам в длину с разбега, чем традиционная методика.

Далее рассмотрим сравнение двух выборочных средних значений для связанных выборок (парное сравнение).

Условия применения – разность связанных пар результатов измерения. Делается предположение о нормальном распределении этих разностей в генеральной совокупности с параметрами .

Пример 5. Группа 10 школьников в течение летних каникул находилась в летнем оздоровительном лагере. До и после сезона у них измеряли жизненную емкость легких (ЖЕЛ). По результатам измерений нужно определить, достоверно ли изменился этот показатель под влиянием физических упражнений на свежем воздухе.

Исходные данные до эксперимента (x_i; мл) 3400; 3600; 3000; 3500; 2900; 3100; 3200; 3400; 3200; 3400, т.е. объем выборки n = 10.

После эксперимента (y_i; мл): 3800; 3700; 3300; 3600; 3100; 3200; 3200; 3300; 3500; 3600.

Порядок вычислений:

1) Находим разность связанных пар результатов измерения d_i:

;

2) Формулируем гипотезы:

Нулевая гипотеза H_o: =

Альтернативная гипотеза: H₁: ≠ 0.

3) Задаемся уровнем значимости α = 0,05

4) Вычисляем - (среднее арифметическое), s_d - (стандартное отклонение). = 160(мл); s_d = 150,6 (мл)

5) Значение t- критерия определяем по формуле для связанных пар:

Из таблицы 1 приложения находим критическое значение t – критерия при α = 0,05; = n – 1 = 9: = 2,262

Вывод: Поскольку t > t_кр (3,36 > 2,262)наблюдаемое различие по показателю ЖЕЛ является статистически достоверным на уровне значимости α =0,05.