Оценка уровня профессиональной пригодности
№
| 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: 944 | 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 |
|