Эмпирические данные по уровню концентрации внимания
№
| УКВ
| №
| УКВ
| №
| УКВ
| №
| УКВ
| 1
|
| 8
|
| 15
|
| 22
|
| 2
|
| 9
|
| 16
|
| 23
|
| 3
|
| 10
|
| 17
|
| 24
|
| 4
|
| 11
|
| 18
|
| 25
|
| 5
|
| 12
|
| 19
|
| 26
|
| 6
|
| 13
|
| 20
|
| 27
|
| 7
|
| 14
|
| 21
|
| 28
|
| Продолжение табл. 6.1-3
№
| УКВ
| №
| УКВ
| №
| УКВ
| №
| УКВ
| 29
|
| 39
|
| 49
|
| 59
|
| 30
|
| 40
|
| 50
|
| 60
|
| 31
|
| 41
|
| 51
|
| 61
|
| 32
|
| 42
|
| 52
|
| 62
|
| 33
|
| 43
|
| 53
|
| 63
|
| 34
|
| 44
|
| 54
|
| 64
|
| 35
|
| 45
|
| 55
|
| 65
|
| 36
|
| 46
|
| 56
|
| 66
|
| 37
|
| 47
|
| 57
|
| 67
|
| 38
|
| 48
|
| 58
|
| 68
|
|
Решение:
Алгоритм решения аналогичен решению задачи 6.1-1.
1. Выдвигаем гипотезы и .
2. Запускаем пакет Statistica for Windows, заносим исходные данные в таблицу. Далее выполняем проверку на нормальность.
3. Применяя первый способ, формируем гистограмму эмпирического ряда. Ее визуальный контроль показывает достаточно сильную смещенность вправо, а также островершинность относительно кривой нормального распределения.
4. Применяя второй способ, получаем следующие оценки: = -1,622; = 0,291; = 2,243; = 0,574. Оценки асимметрии и эксцесса имеют больший порядок, чем их ошибки, что свидетельствует о значимом отличии эмпирического распределения от нормального закона.
5. Применяя третий способ, замечаем, что объем выборки позволяет применить критерии Колмогорова-Смирнова и Хи-квадрат. Используя приемы из задачи 6.1-1, получаем, что статистика критерия Колмогорова-Смирнова равна 0,173 при < 0,05; статистика критерия Хи-квадрат равна 81,304 при = 0,000. Следовательно, гипотеза нормальности должна быть отвергнута.
Ответ: данные не согласованы с гипотезой нормальности.
Дата добавления: 2015-01-18 | Просмотры: 863 | 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 |
|