Статистические критерии

Статистический критерий – это правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью.

Статистические критерии обозначают также метод расчета опре­деленного числа и само это число.

Когда мы говорим, что достоверность различий определялась по критерию F, то имеем в виду, что использовали метод F для расчета определенного числа.

Когда мы говорим, далее, что F = 12,676, то имеем в виду определенное число, рассчитанное по методу F. Это число обозначается как эмпирическое значение критерия.

По соотношению эмпирического и критического значений крите­рия мы можем судить о том, подтверждается ли или опровергается ну­левая гипотеза. Например, если F _эмп> F _кр, H₀ отвергается. Обычно эмпирическое значение критерия рассчитывается по определенной формуле, а критическое значение критерия указано в таблице.

В некоторых случаях одно и то же эмпирическое зна­чение критерия может оказаться значимым или незначимым в зависи­мости от количества наблюдений в исследуемой выборке (n) или от так называемого количества степеней свободы, которое обозначается как v или как df.

Число степеней свободы v равно числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован. К числу таких условий относятся объем выборки (n), средние и дисперсии.

Зная n и/или число степеней свободы, мы по специальным таб­лицам можем определить критические значения критерия и сопоставить с ними полученное эмпирическое значение.

Критерии делятся на параметрические и непараметрические.

Нужно понимать, что критерии имеют свои преимущества и недостатки, и учитывать их в использовании.