ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

Transkrypt

1 ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

2 Dopasowanie rozkładów

3 Dopasowanie rozkładów- ogólny cel Porównanie średnich dwóch zmiennych 2 zmienne posiadają rozkład normalny -> test parametryczny (t- studenta) 2 zmienne nie spełniają rozkładu normalnego -> testy nieparametryczne

4 Dopasowanie rozkładów- ogólny cel Cele prognostyczne Często dla celów prognostycznych jest wskazane zrozumienie kształtu rozważanego rozkładu populacji.

5 Najczęściej używane rozkłady -Bernoulliego - Beta - Dwumianowy - Chi-kwadrat - Wykładniczy - F (Snedeckora) - Gamma - Geometryczny - Gompertza - Logistyczny - Logarytmiczno- normalny - Pareto - Poissona - Prostokątny - Rayleigha - t-studenta - Weibulla - NORMALNY

6 ROZKŁAD NORMALNY Rozkład o charakterystycznym kształcie "krzywej dzwonowej", symetrycznej w stosunku do średniej.

7 ROZKŁAD NORMALNY Ogólnie jest dobrym modelem dla rozkładu zmiennej losowej, w sytuacji gdy: -Występuje silna tendencja do przyjmowania wartości położonych blisko środka rozkładu;

8 ROZKŁAD NORMALNY Ogólnie jest dobrym modelem dla rozkładu zmiennej losowej, w sytuacji gdy: - Dodatnie i ujemne odchylenia od środka rozkładu są jednakowo prawdopodobne;

9 ROZKŁAD NORMALNY Ogólnie jest dobrym modelem dla rozkładu zmiennej losowej, w sytuacji gdy: - Liczność odchyleń gwałtownie spada wraz ze wzrostem ich wielkości.

10 ROZKŁAD NORMALNY Podstawowy mechanizm tworzący rozkład normalny: nieskończoną liczbę niezależnych zdarzeń losowych które generują wartości danej zmiennej. Przykład: istnieje prawdopodobnie prawie nieograniczona liczba czynników determinujących wzrost człowieka (olbrzymia liczba genów, sposób odżywiania, przebyte choroby itd.). Tak więc należy spodziewać się, że w populacji wzrost podlega rozkładowi normalnemu.

11 1. obliczenie skośności i kurtozy 2. analiza histogramu 3. analiza wykresów P-P 4. testy normalności

12 1. obliczenie skośności i kurtozy Skośność mierzy odchylenie rozkładu od symetrii. Jeśli wartość skośności jest wyraźnie różna od zera, wówczas dany rozkład jest asymetryczny. Rozkład normalny jest symetryczny!!!!!!

13 1. obliczenie skośności i kurtozy Kurtoza mierzy "spiczastość" rozkładu. Jeśli wartość kurtozy jest wyraźnie różna od zera, wówczas rozkład jest albo bardziej płaski albo bardziej spiczasty niż rozkład normalny. Wartość kurtozy dla rozkładu normalnego wynosi 0!

14 2. Analiza histogramu

15 3. Analiza wykresów P-P Wykres prawdopodobieństwo-prawdopodobieństwo Dystrybuanta empiryczna kreślona jest względem dystrybuanty teoretycznej. Jeśli teoretyczny rozkład dobrze przybliża rozkład obserwowany, wówczas punkty na wykresie powinny leżeć blisko przekątnej.

16 3. Analiza wykresów P-P

17 4. Testy normalności W celu zidentyfikowania rozkładu zazwyczaj dopasowuje się rozkład empiryczny do rozkładu teoretycznego poprzez: porównanie częstości zaobserwowanych w danych rzeczywistych do częstości oczekiwanych rozkładu teoretycznego

18 częstości zaobserwowane w danych rzeczywistych częstości oczekiwane rozkładu teoretycznego

19 4. Testy normalności Porównania częstości zaobserwowanych w danych rzeczywistych do częstości oczekiwanych rozkładu teoretycznego dokonuje się za pomocą testów statystycznych: - chi kwadrat - Kołmogorowa-Smirnowa - Lillieforsa - Shapiro-Wilka

20 4. Testy normalności Test Kołmogorowa-Smirnowa: Wykorzystuje maksymalną wartość różnicy między dystrybuantą z próby, a założoną dystrybuantą teoretyczną. p< > rozkład różni się istotnie od normalnego p> > rozkład jest normalny

21 4. Testy normalności Test chi-kwadrat: Stopnie swobody: df = liczba kategorii - liczba parametrów - 1 liczba kategorii - liczba klas w tablicy liczności, w której liczności oczekiwane są wyższe niż 5, liczba parametrów- liczba parametrów odpowiedniego rozkładu teoretycznego. p< > rozkład różni się istotnie od normalnego p> > rozkład jest normalny

22 4. Testy normalności Test W Shapiro-Wilka: preferowany test normalności ze względu na jego dużą moc w porównaniu z innymi testami. p< > rozkład różni się istotnie od normalnego p> > rozkład jest normalny

23 4. Testy normalności Test Lillieforsa: test oparty na badaniu maksymalnej różnicy pomiędzy dystrybuantą empiryczną (z próby) a dystrybuantą rozkładu normalnego o takiej samej średniej i wariancji jak oszacowana z próby p< > rozkład różni się istotnie od normalnego p> > rozkład jest normalny