АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Оценка уровня профессиональной пригодности

Прочитайте:
  1. A) понижению уровня артериального давления
  2. D. уровня щелочной фосфатазы
  3. II этап - Извлечение плода до уровня нижнего угла лопаток
  4. III. Бактериологическая оценка молока.
  5. III. Оценка характера анестезии.
  6. III.3.1. Оценка условий для соблюдения режима АРТ
  7. IV. ИТОГОВАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ
  8. VI шкала «Общая оценка адаптированности ребенка»
  9. XVII. Эпидемиологический анализ и оценка эффективности противоэпидемических мероприятий
  10. А. Оценка состояния гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой системы
УПП УПП УПП УПП УПП
1   19   37   55   73  
2   20   38   56   74  
3   21   39   57   75  
4   22   40   58   76  
5   23   41   59   77  
6   24   42   60   78  
7   25   43   61   79  
8   26   44   62   80  
9   27   45   63   81  
10   28   46   64   82  
11   29   47   65   83  
12   30   48   66   84  

Продолжение табл. 6.1-1

УПП УПП УПП УПП УПП
13   31   49   67   85  
14   32   50   68   86  
15   33   51   69   87  
16   34   52   70   88  
17   35   53   71   89  
18   36   54   72   90  

Решение:

1. Выдвигаем статистические гипотезы:

· – об отсутствии различий между распределением эмпирических данных и нормальным законом распределения,

· – о наличии таких различий.

2. Запустим пакет Statistica for Windows и занесем исходные данные в столбец матрицы данных, соответствующий переменной VAR1. Выполним проверку на нормальность способами, рассмотренными в теоретическом разделе.

3. Применим первый способ проверки на нормальность – с помощью визуальной оценки гистограммы:

· В стартовом окне модуля Basic Statistics/Tables (Основные статистики и таблицы) выбираем команду Descriptive Statistics (Описательные статистики).

· В поле Variables (Переменные) задаем переменную VAR1, обозначающую уровень профессиональной пригодности.

· Выбрав команду Histograms (Гистограмма), строим гистограмму эмпирического ряда, на фоне которой показана теоретическая кривая нормального распределения; визуальный контроль показывает их неплохое соответствие.

4. Применим второй способ проверки на нормальность – с помощью оценок коэффициентов асимметрии и эксцесса:

· В окне Descriptive Statistics (Описательные статистики), выбираем команду More statistics (Другие статистики) и устанавливаем флажки против параметров Skewness (Асимметрия), Kurtosis (Эксцесс), Standard errors of the skewness (Стандартная ошибка асимметрии) и Standard errors of kurtosis (Стандартная ошибка эксцесса).

· Нажав ОК, возвращаемся в окно Descriptive Statistics (Описательные статистики). После нажатия кнопки ОК появляется таблица, в которой показаны результаты анализа: показатель асимметрии (–0,229) и его ошибка (0,254); показатель эксцесса (–0,300) и его ошибка (0,503). Здесь и далее, во всех решениях задач, результаты округлены до третьего знака после запятой. Оценки асимметрии и эксцесса имеют тот же порядок, что и их ошибки, значит, полученные ненулевые значения оценок асимметрии и эксцесса статистически незначимы и нет оснований отклонить нулевую гипотезу, т.е. эмпирические данные согласованы с гипотезой нормальности.

5. Применим третий способ проверки на нормальность. При этом заметим, что достаточно большой объем выборки ( =90) позволяет нам уверенно использовать для проверки на нормальность критерии Колмогорова-Смирнова и Хи-квадрат.

· Запускаем модуль Nonparametric Statistics & Fitting (Непараметрические статистики и подгонка распределения) и в разделе его стартового окна Continuous distribution (Непрерывное распределение) нажимаем на кнопку Normal (Нормальное).

· В поле Variables (Переменные) задаем переменную VAR1 и нажимаем ОК.

· Появляется таблица с результатами анализа, в которой статистика критерия Колмогорова-Смирнова равна 0,040, причем данный результат незначим ( = n.s.); статистика критерия Хи-квадрат равна 5,093 при = 0,53.

· В соответствии с теоретическими положениями о проверке гипотезы на нормальность из этих результатов можно заключить, что альтернативная гипотеза отвергается.

Ответ: данные согласованы с гипотезой нормальности.

Задача 6.1-2. Проверка на нормальность распределения
(случай подтверждения нормальности для малой выборки)

Условие: среди управленческого персонала частной фирмы исследован уровень волевой регуляции (УВР) (табл. 6.1-2).

Найти: соответствуют ли полученные эмпирические данные нормальному закону распределения.

Таблица 6.1-2


Дата добавления: 2015-01-18 | Просмотры: 939 | Нарушение авторских прав



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |



При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.004 сек.)