φ* шалгуур нь Фишерийн өнцгийн хувиргалт юм. Excel дээрх Фишерийн функц ба түүний ажлын жишээ

Фишерийн шалгуур

Фишерийн шалгуурыг ердийн хуулийн дагуу тархсан хоёр ерөнхий популяцийн дисперсийн тэгш байдлын талаарх таамаглалыг шалгахад ашигладаг. Энэ бол параметрийн шалгуур юм.

Фишерийн F-тестийг дисперсийн харьцаа гэж нэрлэдэг, учир нь энэ нь дисперсийн хоёр харьцуулсан шударга бус үнэлгээний харьцаагаар бүрддэг.

Ажиглалтын үр дүнд хоёр дээж авъя. Тэдгээр дээр үндэслэн хэлбэлзэл ба байх болон эрх чөлөөний зэрэг. Эхний түүврийг хэлбэлзэлтэй нийт хүн амын дундаас авсан гэж бид таамаглах болно , хоёрдугаарт - хэлбэлзэлтэй нийт хүн амын дундаас . Хоёр дисперсийн тэгш байдлын талаар тэг таамаглал дэвшүүлсэн, өөрөөр хэлбэл. H0:
эсвэл . Энэ таамаглалыг үгүйсгэхийн тулд тухайн ач холбогдлын түвшинд ялгааны ач холбогдлыг нотлох шаардлагатай.
.

Шалгуурын утгыг дараах томъёогоор тооцоолно.

Хэрэв хэлбэлзэл нь тэнцүү бол шалгуурын утга нэгтэй тэнцүү байх нь ойлгомжтой. Бусад тохиолдолд энэ нь нэгээс их (бага) байх болно.

Шалгуур нь Фишерийн тархалттай
. Фишерийн тест нь хоёр сүүлт тест бөгөөд тэг таамаглал юм
өөр хувилбараас татгалзсан
хэрэв . Энд, хаана
нь эхний болон хоёр дахь дээжийн эзэлхүүн юм.

STATISTICA систем нь нэг сүүлт Фишер тестийг хэрэгжүүлдэг, i.e. үргэлж хамгийн их тархалтыг авна. Энэ тохиолдолд тэг таамаглалыг үгүйсгэж, хэрэв .

Жишээ

Хоёр бүлгийн оюутнуудын сургалтын үр нөлөөг харьцуулах даалгавар өгье. Ахиц дэвшлийн түвшин нь сургалтын үйл явцын удирдлагын түвшинг, тархалт нь сургалтын менежментийн чанар, сургалтын үйл явцын зохион байгуулалтын түвшинг тодорхойлдог. Хоёр үзүүлэлт хоёулаа бие даасан бөгөөд ерөнхий тохиолдолхамтран авч үзэх хэрэгтэй. Оюутны бүлэг бүрийн ахиц дэвшлийн түвшин (математикийн хүлээлт) нь арифметик дундажаар тодорхойлогддог ба , мөн чанар нь тооцооллын харгалзах түүврийн зөрүүгээр тодорхойлогддог: ба . Одоогийн гүйцэтгэлийн түвшинг үнэлэхэд энэ нь хоёр оюутны хувьд ижил байна. == 4.0. Жишээ зөрүү:
болон
. Эдгээр тооцоонд тохирох эрх чөлөөний зэрэглэлийн тоо:
болон
. Тиймээс сургалтын үр дүнтэй байдлын ялгааг бий болгохын тулд бид сурлагын гүйцэтгэлийн тогтвортой байдлыг ашиглаж болно, жишээлбэл. таамаглалыг шалгацгаая.

Тооцоолох
(тоологч нь их хэмжээний хэлбэлзэлтэй байх ёстой), . Хүснэгтийн дагуу ( СТАТИСТИК – Магадлалхуваарилалттооцоолуур) , энэ нь тооцоолсон хэмжээнээс бага байгаа тул тэг таамаглалыг өөр хувилбарын талд няцаах ёстой. Харьцааны жинхэнэ утгыг сонирхож байгаа тул энэ дүгнэлт нь судлаачийн сэтгэлд нийцэхгүй байж магадгүй юм
(бидэнд үргэлж тоологчийн зөрүү их байдаг). Нэг талын шалгуурыг шалгахдаа бид дээр тооцсон утгаас бага байна. Тиймээс, тэг таамаглалыг өөр хувилбарын талд няцаах ёстой.

Windows орчин дахь STATISTICA программ дахь Фишерийн тест

Таамаглалыг шалгах жишээний хувьд (Фишерийн шалгуур) бид хоёр хувьсагчтай файлыг (fisher.sta) ашигладаг.

Цагаан будаа. 1. Хоёр бие даасан хувьсагчтай хүснэгт

Таамаглалыг шалгахын тулд үндсэн статистикт шаардлагатай ( ҮндсэнСтатистикболонширээ) бие даасан хувьсагчийн Оюутны тестийг сонгоно. ( t-тест, бие даасан, хувьсагчаар).

Цагаан будаа. 2. Параметрийн таамаглалыг шалгах

Хувьсагчдыг сонгоод товчлуурыг дарсны дараа Дүгнэлтстандарт хазайлт ба Фишерийн тестийн утгыг тооцоолно. Үүнээс гадна ач холбогдлын түвшинг тодорхойлдог х, ялгаа нь ач холбогдолгүй байдаг.

Цагаан будаа. 3. Таамаглалыг шалгасны үр дүн (F-тест)

Ашиглаж байна Магадлалтооцоолуурмөн параметрүүдийн утгыг тохируулснаар та тооцоолсон утгын тэмдэг бүхий Фишерийн тархалтыг зурж болно.

Цагаан будаа. 4. Таамаглалыг хүлээн зөвшөөрөх (татгалзах) талбар (F-шалгуур)

Эх сурвалжууд.

Хоёр вариацын хамаарлын талаархи таамаглалыг шалгах

URL: /tryphonov3/terms3/testdi.htm

Лекц 6. :8080/resources/math/mop/lections/lection_6.htm

F - Фишерийн шалгуур

URL: /home/portal/applications/Multivariatvisor/F-Fisheer/F-Fisheer.htm

Магадлал ба статистикийн судалгааны онол практик.

URL: /active/referats/read/doc-3663-1.html

F - Фишерийн шалгуур

Олон регрессийн тэгшитгэлийн ач холбогдлыг бүхэлд нь, түүнчлэн хосолсон регрессийн хувьд Фишерийн шалгуурыг ашиглан үнэлдэг.

, (2.22)

хаана
чөлөөт байдлын зэрэгт ногдох квадратуудын хүчин зүйлийн нийлбэр;
чөлөөт байдлын зэрэгт ногдох квадратуудын үлдэгдэл нийлбэр;
– олон тооны тодорхойлох коэффициент (индекс);
хувьсагчийн параметрийн тоо юм (ин шугаман регрессзагварт багтсан хүчин зүйлсийн тоотой давхцаж байна); ажиглалтын тоо юм.

Зөвхөн тэгшитгэлийг бүхэлд нь төдийгүй регрессийн загварт нэмж оруулсан хүчин зүйлийн ач холбогдлыг үнэлдэг. Ийм үнэлгээ хийх хэрэгцээ нь загварт багтсан хүчин зүйл бүр нь үүссэн шинж чанарын тайлбарласан өөрчлөлтийн эзлэх хувийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжгүйтэй холбоотой юм. Үүнээс гадна загварт хэд хэдэн хүчин зүйл байгаа бол тэдгээрийг өөр өөр дарааллаар загварт нэвтрүүлж болно. Хүчин зүйлсийн харилцан хамаарлаас шалтгаалан ижил хүчин зүйлийн ач холбогдол нь түүнийг загварт нэвтрүүлэх дарааллаас хамааран өөр өөр байж болно. Загварт хүчин зүйлийг оруулахыг үнэлэх хэмжүүр нь хувийн шинж чанартай байдаг
-шалгуур, өөрөөр хэлбэл. .

Хувийн
- Шалгуур нь нэмэлт оруулсан хүчин зүйлийн нөлөөгөөр хүчин зүйлийн дисперсийн өсөлтийг бүхэлд нь регрессийн загварын дагуу нэг чөлөөт байдлын зэрэгт ногдох үлдэгдэл дисперстэй харьцуулахад үндэслэсэн болно. AT ерөнхий үзэлхүчин зүйлийн хувьд хувийн
-шалгуур гэж тодорхойлсон

, (2.23)

хаана
– хүчин зүйлсийн бүрэн багц бүхий загварын олон детерминацийн коэффициент;
- ижил үзүүлэлт, гэхдээ загварт хүчин зүйл оруулахгүйгээр ,ажиглалтын тоо,
загвар дахь параметрийн тоо (чөлөөт нэр томъёогүйгээр).

Хэмжилтийн бодит утга
-шалгуурыг ач холбогдлын түвшинд хүснэгттэй харьцуулсан
ба эрх чөлөөний зэрэглэлийн тоо: 1 ба
. Хэрэв бодит үнэ цэнэ давсан
, дараа нь нэмэлт оруулаххүчин зүйл a загварт оруулах нь статистик үндэслэлтэй бөгөөд цэвэр регрессийн коэффициент хүчин зүйлтэй статистик ач холбогдолтой. Хэрэв бодит үнэ цэнэ хүснэгтээс бага, дараа нь хүчин зүйлийн загварт нэмэлт оруулах шинж чанарын тайлбарласан өөрчлөлтийн эзлэх хувийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэхгүй , тиймээс үүнийг загварт оруулах нь зохисгүй юм; регрессийн коэффициент үед өгөгдсөн хүчин зүйлЭнэ тохиолдолд статистикийн хувьд ач холбогдолгүй болно.

Хоёр хүчин зүйлийн тэгшитгэлийн хувьд хуваалтууд
- шалгуурууд нь дараах байдалтай байна.

,
. (2.23а)

Хувийн хүний ​​тусламжтайгаар
-тест, та холбогдох хүчин зүйл бүрийг харгалзан үзсэний үндсэн дээр бүх регрессийн коэффициентүүдийн ач холбогдлыг шалгаж болно. хамгийн сүүлд олон регрессийн тэгшитгэлд оруулсан.

-Олон регрессийн тэгшитгэлийн оюутны тест.

Хувийн
-шалгуур нь цэвэр регрессийн коэффициентүүдийн ач холбогдлыг үнэлдэг. Хэмжээг нь мэддэг , тодорхойлох боломжтой -д регрессийн коэффициентийн шалгуур --р хүчин зүйл, , тухайлбал:

. (2.24)

Цэвэр регрессийн коэффициентүүдийн ач холбогдлын үнэлгээ -Оюутны шалгуурыг хувийн гэж тооцохгүйгээр хийж болно
- шалгуур. Энэ тохиолдолд хос регрессийн нэгэн адил хүчин зүйл бүрийн хувьд дараах томъёог ашиглана.

, (2.25)

хаана хүчин зүйлтэй цэвэр регрессийн коэффициент юм ,нь регрессийн коэффициентийн дундаж квадрат (стандарт) алдаа юм .

Тэгшитгэлийн хувьд олон регрессРегрессийн коэффициентийн дундаж квадрат алдааг дараах томъёогоор тодорхойлж болно.

, (2.26)

хаана ,- онцлог шинж чанарын стандарт хазайлт ,
олон регрессийн тэгшитгэлийн детерминацын коэффициент,
– хүчин зүйлийн хамаарлыг тодорхойлох коэффициент олон регрессийн тэгшитгэлийн бусад бүх хүчин зүйлүүдтэй;
нь квадрат хазайлтын үлдэгдэл нийлбэрийн эрх чөлөөний градусын тоо юм.

Таны харж байгаагаар энэ томьёог ашиглахын тулд интерфакторын корреляцийн матриц, түүнийг ашиглан харгалзах тодорхойлох коэффициентийг тооцоолох шаардлагатай.
. Тэгэхээр тэгшитгэлийн хувьд
регрессийн коэффициентүүдийн ач холбогдлын үнэлгээ ,,Энэ нь гурван интерфакторын детерминацын коэффициентийг тооцоолоход оршино.
,
,
.

Хэсэгчилсэн корреляцийн коэффициентийн үзүүлэлтүүдийн харилцан хамаарал, хувийн
-шалгуур болон -Хүчин зүйл сонгох журамд цэвэр регрессийн коэффициентийг тодорхойлох оюутны тестийг ашиглаж болно. Арилгах аргаар регрессийн тэгшитгэлийг бий болгохдоо хүчин зүйлсийг арилгах нь зөвхөн хэсэгчилсэн корреляцийн коэффициентээр төдийгүй хэсэгчилсэн корреляцийн коэффициентийн хамгийн бага утга бүхий хүчин зүйлийг алхам бүрт оруулахгүй, мөн утгуудаар практикт хэрэгжиж болно. болон . Хувийн
-хувьсагчийг оруулах, шаталсан регрессийн аргаар загвар бүтээхэд шалгуурыг өргөн ашигладаг.

Түүврийн дундаж утгаараа ялгаагүй, харин ялгаа нь ялгаатай хоёр хэвийн тархсан популяцийг харьцуулахын тулд дараахыг ашиглана уу. Фишерийн шалгуур. Бодит шалгуурыг дараах томъёогоор тооцоолно.

Энд тоологч нь түүврийн дисперсийн том утга, хуваагч нь бага утгатай байна. Дээж хоорондын ялгааны ач холбогдлыг тодорхойлохын тулд бид ашигладаг ҮНДСЭН ЗАРЧИМ статистик таамаглалыг шалгах. Чухал цэгүүд
хүснэгтэд багтсан болно. Хэрэв бодит утга бол тэг таамаглалыг үгүйсгэнэ
эгзэгтэй (стандарт) утгаас давсан буюу тэнцүү байх болно
хүлээн зөвшөөрөгдсөн түвшний ач холбогдлын хувьд энэ утга  болон эрх чөлөөний зэрэглэлийн тоо к 1 = n том -1 ; к 2 = n бага -1 .

Жишээ нь: тодорхой эмийн үрийн соёололтод үзүүлэх нөлөөг судлахад үр, хяналтын туршилтын багцад соёололтын дундаж хувь ижил боловч тархалтын хувьд ялгаатай байгаа нь тогтоогдсон.
=1250,
=417. Түүврийн хэмжээ ижил бөгөөд 20-той тэнцүү байна.

=2.12. Тиймээс тэг таамаглалыг үгүйсгэдэг.

корреляцийн хамаарал. Корреляцийн коэффициент ба түүний шинж чанарууд. Регрессийн тэгшитгэл.

ДААЛГАВАРКорреляцийн шинжилгээг дараах байдлаар бууруулна.

Тэмдгийн хоорондох харилцааны чиглэл, хэлбэрийг тогтоох;

түүний нягтыг хэмжих.

ажиллагаатай нэг (бие даасан) хувьсагчийн тодорхой утга байх үед хувьсагчдын хоорондох нэгээс нэг хамаарлыг дууддаг X , аргумент гэж нэрлэгддэг, өөр (хамааралтай) хувьсагчийн тодорхой утгатай тохирч байна цагт функц гэж нэрлэдэг. ( Жишээ: химийн урвалын хурдны температураас хамаарах хамаарал; Таталцлын хүчний хамаарал нь татагдсан биеийн масс ба тэдгээрийн хоорондох зай).

хамаарал Нэг шинж чанарын тодорхой утга (бие даасан хувьсагч гэж тооцогддог) нь өөр шинж чанарын бүхэл бүтэн цуврал тоон утгатай тохирч байвал статистик шинж чанартай хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг нэрлэдэг. ( Жишээ: ургац ба хур тунадасны хамаарал; өндөр ба жингийн хооронд гэх мэт).

Корреляцийн талбар нь координатууд нь туршилтаар олж авсан хувьсах утгуудын хостой тэнцүү цэгүүдийн багц юм X болон цагт .

Корреляцийн талбарын хэлбэрээр холболт байгаа эсэх, түүний төрлийг шүүж болно.

Холболт гэж нэрлэдэг эерэг хэрэв нэг хувьсагч нэмэгдэхэд нөгөө хувьсагч нэмэгдэнэ.

Холболт гэж нэрлэдэг сөрөг нэг хувьсагчийн өсөлт өөр нэг хувьсагч буурах үед.

Холболт гэж нэрлэдэг шугаман , хэрэв үүнийг аналитик байдлаар төлөөлөх боломжтой бол
.

Холболтын нягт байдлын үзүүлэлт нь корреляцийн коэффициент . Эмпирик корреляцийн коэффициентийг дараах томъёогоор тодорхойлно.

Корреляцийн коэффициент нь дараах хооронд байна -1 өмнө 1 хэмжигдэхүүнүүдийн хоорондын ойр байдлын зэргийг тодорхойлдог x болон y . Хэрвээ:

Онцлогуудын хоорондын хамаарлыг тодорхойлж болно янз бүрийн арга замууд. Ялангуяа ямар ч хэлбэрийн холболтыг ерөнхий тэгшитгэлээр илэрхийлж болно
. Төрөл тэгшитгэл
болон
дуудсан регресс . Шууд регрессийн тэгшитгэл цагт дээр X ерөнхийд нь хэлбэрээр бичиж болно

Шууд регрессийн тэгшитгэл X дээр цагт ерөнхийдөө харагддаг

Коэффициентуудын хамгийн их магадлалтай утгууд аболон in, -тайболон гЖишээ нь, хамгийн бага квадратын аргыг ашиглан тооцоолж болно.

)

φ* шалгуурын тооцоо

1. Субъектуудыг "нөлөө үзүүлэх" ба "үр нөлөө үзүүлэхгүй" гэж хуваах шалгуур болох шинж чанарын утгыг тодорхойл. Хэрэв шинж чанарыг тоогоор илэрхийлсэн бол λ шалгуурыг ашиглан хамгийн оновчтой хуваагдлын цэгийг олно.

2. Хоёр багана, хоёр эгнээ бүхий дөрвөн нүдтэй (ижил нэр: дөрвөн талбар) хүснэгтийг зур. Эхний багана нь "үр нөлөө бий"; хоёр дахь багана нь "үр нөлөө үзүүлэхгүй"; дээд талын эхний мөр - 1 бүлэг (дээж); хоёр дахь мөр - 2 бүлэг (дээж).

4. Эхний түүврийн "ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй" субъектуудын тоог тоолж, хүснэгтийн баруун дээд нүдэнд энэ тоог оруулна. Дээд талын хоёр нүдний нийлбэрийг тооцоол. Энэ нь эхний бүлгийн хичээлүүдийн тоотой тохирч байх ёстой.

6. Хоёрдахь түүвэрт "ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй" субъектуудын тоог тоолж, хүснэгтийн баруун доод нүдэнд энэ тоог оруулна. Доод талын хоёр нүдний нийлбэрийг тооцоол. Энэ нь хоёр дахь бүлгийн (түүврийн) субъектуудын тоотой тохирч байх ёстой.

7. "Нөлөөлөх" субьектүүдийн тоог тэдгээрийн тоог харгалзан тодорхойл нийтэнэ бүлгийн субъектууд (жишээ). Хүснэгтийн зүүн дээд ба зүүн доод нүднүүдийн үр дүнгийн хувь хэмжээг үнэмлэхүй утгатай төөрөгдүүлэхгүйн тулд хаалтанд тус тус тэмдэглэнэ.

8. Тохирсон хувьуудын аль нэг нь тэгтэй тэнцүү эсэхийг шалга. Хэрэв ийм зүйл тохиолдвол бүлгүүдийн хуваагдлын цэгийг нэг эсвэл нөгөө тал руу шилжүүлж өөрчлөхийг оролдоорой. Хэрэв энэ боломжгүй эсвэл хүсээгүй бол φ* шалгуурыг хаяж, χ2 шалгуурыг ашиглана.

9. Хүснэгтийн дагуу тодорхойлно. XII Хавсралт 1-д харьцуулсан хувь тус бүрийн φ өнцгийн утгыг харуулав.

Үүнд: φ1 - илүү их хувьтай тохирох өнцөг;

φ2 - бага хувьтай тохирох өнцөг;

N1 - түүвэр 1 дэх ажиглалтын тоо;

N2 - түүвэр 2 дахь ажиглалтын тоо.

11. Олж авсан φ* утгыг эгзэгтэй утгуудтай харьцуулна уу: φ* ≤1.64 (р)<0,05) и φ* ≤2,31 (р<0,01).

Хэрэв φ*emp ≤φ*cr. H0 татгалзсан.

Шаардлагатай бол Хүснэгтийн дагуу олж авсан φ*emp-ийн ач холбогдлын яг түвшинг тодорхойлно. XIII Хавсралт 1.

Энэ аргыг олон гарын авлагад тодорхойлсон байдаг (Plohinsky N.A., 1970; Gubler E.V., 1978; Ivanter E.V., Korosov A.V., 1992, г.м.) Энэхүү тайлбарыг Е.В.-ийн боловсруулж танилцуулсан аргын хувилбар дээр үндэслэсэн болно. Гублер.

Шалгуурын зорилго φ*

Фишерийн тест нь судлаачийн сонирхсон нөлөө (заагч) үүсэх давтамжийн дагуу хоёр дээжийг харьцуулах зорилготой юм. Энэ нь том байх тусам ялгаа нь илүү найдвартай байдаг.

Шалгуур үзүүлэлтийн тодорхойлолт

Шалгуур нь бидний сонирхож буй нөлөө (заагч) бүртгэгдсэн хоёр түүврийн хувь хоорондын зөрүүний найдвартай байдлыг үнэлдэг. Дүрслэлээр хэлбэл, бид 2 бялуунаас огтолсон хамгийн сайн 2 ширхэгийг хооронд нь харьцуулж, аль нь илүү том болохыг шийддэг.

Фишерийн өнцгийн хувирлын мөн чанар нь хувь хэмжээг радианаар хэмжигддэг төв өнцөгт хувиргах явдал юм. Илүү их хувь нь том өнцөгт φ, бага хувь нь жижиг өнцөгт тохирно, гэхдээ энд байгаа хамаарал нь шугаман биш юм.

Энд P нь нэгжийн бутархайгаар илэрхийлэгдсэн хувь (5.1-р зургийг үз).

φ өнцгийн хоорондох зөрүү нэмэгдэх тусам 1 ба φ 2 болон дээжийн тоо нэмэгдэх тусам шалгуур үзүүлэлтийн утга нэмэгдэнэ. φ* утга их байх тусам ялгаа нь мэдэгдэхүйц байх магадлалтай.

Таамаглал

Х 0 : Хувь хүний ​​хувь, Энэ нь судалж буй үр нөлөөг 1-р түүвэрт 2-р түүврээс илүүгүй харуулж байна.

Х 1 : Судалгаанд хамрагдсан үр нөлөөг харуулсан хүмүүсийн эзлэх хувь 1-р түүвэрт 2-р түүврээс их байна.

Шалгуур үзүүлэлтийн график дүрслэл φ*

Өнцөг хувиргах арга нь бусад шалгуураас арай илүү хийсвэр юм.

φ-ийн утгыг тооцоолохдоо E. V. Gubler-ийн дагаж мөрддөг томьёо нь 100% нь өнцөг φ=3.142, өөрөөр хэлбэл дугуйрсан утга π=3.14159 гэж үздэг... Энэ нь харьцуулсан дээжийг дараах хэлбэрээр илэрхийлэх боломжийг бидэнд олгодог. хоёр хагас тойрог, тус бүр нь дээжийнхээ тооны 100% -ийг илэрхийлдэг. "Эффект"-тэй субьектуудын хувийг φ төв өнцгөөс бүрдүүлсэн салбар хэлбэрээр үзүүлнэ. Зураг дээр. Зураг 5.2-т 1-р жишээг харуулсан хоёр хагас тойргийг үзүүлэв. Эхний түүвэрт оролцогчдын 60% нь асуудлыг шийдсэн. Энэ хувь нь φ=1.772 өнцөгт тохирч байна. Хоёр дахь түүвэрт оролцогчдын 40% нь асуудлыг шийдсэн. Энэ хувь нь φ =1.369 өнцөгтэй тохирч байна.

φ* шалгуур нь өгөгдсөн түүврийн хэмжээнүүдийн аль нэг өнцөг нь нөгөөгөөсөө статистикийн хувьд мэдэгдэхүйц давуу эсэхийг тодорхойлох боломжийг олгодог.

Шалгуурын хязгаарлалт φ*

1. Харьцуулсан хувьцааны аль нь ч тэгтэй тэнцүү байх ёсгүй. Албан ёсоор аль нэг дээж дэх ажиглалтын эзлэх хувь 0 байх тохиолдолд φ аргыг хэрэглэхэд ямар ч саад бэрхшээл байхгүй. Гэсэн хэдий ч эдгээр тохиолдолд үр дүн нь үндэслэлгүй өндөр байж болно (Gubler E.V., 1978, p. 86). .

2. Дээд φ шалгуурт хязгаарлалт байхгүй - дээж нь дур зоргоороо том байж болно.

Доод хязгаар нь дээжийн аль нэгэнд 2 ажиглалт байна. Гэсэн хэдий ч хоёр дээжийн хэмжээн дэх дараах харьцааг ажиглах ёстой.

a) нэг түүвэрт зөвхөн 2 ажиглалт байгаа бол хоёр дахь нь дор хаяж 30 ажиглалттай байх ёстой.

б) хэрэв дээжийн аль нэг нь зөвхөн 3 ажиглалттай бол хоёр дахь нь дор хаяж 7 ажиглалттай байх ёстой.

в) хэрэв дээжийн аль нэг нь зөвхөн 4 ажиглалттай бол хоёр дахь нь дор хаяж 5 ажиглалттай байх ёстой.

г) цагтn 1 , n 2 ≥ 5 ямар ч харьцуулалт хийх боломжтой.

Зарчмын хувьд энэ нөхцөлийг хангаагүй дээжийг, жишээлбэл, хамааралтай харьцуулах боломжтойn 1 =2, n 2 = 15, гэхдээ эдгээр тохиолдолд мэдэгдэхүйц ялгааг илрүүлэх боломжгүй болно.

φ* шалгуурт өөр хязгаарлалт байхгүй.

Боломжуудыг харуулахын тулд хэд хэдэн жишээг харцгааяφ* шалгуур.

Жишээ 1: чанарын хувьд тодорхойлсон шинж чанарын дагуу дээжийг харьцуулах.

Жишээ 2: тоон хэмжсэн шинж чанарын дагуу дээжийг харьцуулах.

Жишээ 3: дээжийг түвшин, шинж чанарын тархалтын хувьд харьцуулах.

Жишээ 4: φ* шалгуурыг шалгуур үзүүлэлттэй хослуулан ашиглахX Хамгийн зөв үр дүнд хүрэхийн тулд Колмогоров-Смирнов.

Жишээ 1 - чанарын хувьд тодорхойлсон шинж чанарын дагуу дээжийг харьцуулах

Энэхүү тестийг ашиглахдаа бид нэг түүвэр дэх зарим нэг чанараар тодорхойлогддог субьектуудын хувийг ижил чанараар тодорхойлогддог өөр түүвэр дэх субъектуудын хувьтай харьцуулдаг.

Хоёр бүлгийн оюутнууд шинэ туршилтын асуудлыг шийдвэрлэх амжилтаараа ялгаатай эсэхийг бид сонирхож байна гэж бодъё. Эхний бүлэгт 20 хүн 12 хүн үүнийг даван туулсан бол хоёр дахь түүвэрт 25 хүн 10. Эхний тохиолдолд асуудлыг шийдсэн хүмүүсийн хувь 12/20 100% = 60% байх болно. хоёр дахь нь 10/25 100% = 40%. Эдгээр хувь хэмжээ нь өгөгдлөөс ихээхэн ялгаатай байна ууn 1 болонn 2 ?

"Нүдээр" 60% нь 40% -иас хамаагүй өндөр гэдгийг тодорхойлох боломжтой юм шиг санагдаж байна. Гэсэн хэдий ч эдгээр ялгаа нь үнэндээ юмn 1 , n 2 найдваргүй.

Үүнийг шалгаж үзье. Асуудлыг шийдвэрлэх баримтыг бид сонирхож байгаа тул туршилтын асуудлыг шийдвэрлэх амжилтыг "үр нөлөө", шийдвэрлэхгүй бол үр нөлөө байхгүй гэж үзэх болно.

Таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 : Хувь хүний ​​хувьдаалгаврыг даван туулж, эхний бүлэгт хоёрдугаар бүлгээс илүүгүй байна.

Х 1 : Эхний бүлгийн даалгаврыг даван туулсан хүмүүсийн эзлэх хувь хоёрдугаар бүлгийнхээс илүү байна.

Одоо "нөлөө бий" - "ямар ч нөлөө байхгүй" гэсэн хоёр шинж чанарын утгын эмпирик давтамжийн хүснэгт болох дөрвөн нүд эсвэл дөрвөн талбар гэж нэрлэгддэг хүснэгтийг байгуулъя.

Хүснэгт 5.1

Хоёр бүлгийн субьектийг асуудлыг шийдсэн хүмүүсийн хувиар харьцуулах шалгуурыг тооцоолох дөрвөн нүдтэй хүснэгт.

Бүлгүүд	"Үр нөлөө бий": даалгавар шийдэгдсэн			"Үр нөлөө байхгүй": асуудал шийдэгдээгүй			нийлбэр
	Тоо хэмжээ туршилтын сэдвүүд	% хуваалцах		Тоо хэмжээ туршилтын сэдвүүд	% хувь
1 бүлэг		(60%)			(40%)
2 бүлэг		(40%)			(60%)
нийлбэр

Дөрвөн нүдтэй хүснэгтэд дүрмээр бол "Эффект бий" ба "Нөлөөлөлгүй" гэсэн багануудыг дээд талд, "Бүлэг 1" ба "Бүлэг 2" гэсэн мөрүүдийг зүүн талд байрлуулна. Үнэн хэрэгтээ зөвхөн A ба B талбарууд (нүдүүд) харьцуулалтад оролцдог, өөрөөр хэлбэл "Эффект байна" баганад хувь хэмжээгээр оролцдог.

Хүснэгтийн дагуу.XIIХавсралт 1-д бүлэг тус бүрийн хувьтай харгалзах φ утгыг тодорхойлно.

Одоо φ*-ийн эмпирик утгыг томъёогоор тооцоолъё.

хаана φ 1 - илүү их хувийг эзлэх өнцөг;

φ 2 - бага хувийг эзлэх өнцөг;

n 1 - түүвэр 1 дэх ажиглалтын тоо;

n 2 - түүвэр дэх ажиглалтын тоо 2.

Энэ тохиолдолд:

Хүснэгтийн дагуу.XIIIХавсралт 1-д ач холбогдлын түвшин φ*-тай тохирч байгааг тодорхойлно. emp=1,34:

p=0.09

Мөн сэтгэл судлалд хүлээн зөвшөөрөгдсөн статистикийн ач холбогдлын түвшинд тохирсон φ*-ийн чухал утгыг тогтоох боломжтой.

"Ач холбогдлын тэнхлэг"-ийг байгуулъя.

Хүлээн авсан эмпирик утга φ* нь ач холбогдолгүй бүсэд байна.

Хариулт: Х 0 хүлээн зөвшөөрсөн. Даалгаврыг гүйцэтгэсэн хүмүүсийн эзлэх хувьinэхний бүлэг нь хоёр дахь бүлгээс хэтрэхгүй.

φ* шалгуурыг ашиглан тэдгээрийн найдвартай байдлыг шалгахгүйгээр 20%, бүр 10% -ийн мэдэгдэхүйц ялгааг авч үздэг судлаачийг л өрөвдөж чадна. Энэ тохиолдолд, жишээлбэл, хамгийн багадаа 24.3% -ийн ялгаа л чухал байх болно.

Чанарын ямар нэг шалгуурын дагуу хоёр түүврийг харьцуулж үзэхэд φ шалгуур нь биднийг баярлуулахаас илүүтэйгээр бухимдуулж болзошгүй юм шиг санагддаг. Статистикийн үүднээс харахад чухал мэт санагдаж байсан зүйл тийм биш байж магадгүй юм.

Хоёр дээжийг тоон үзүүлэлтээр нь харьцуулж үзэхэд Фишерийн шалгуураар судлаачдад таалагдах илүү олон боломж гарч ирдэг ба "үр нөлөө" нь өөр өөр байдаг.

Жишээ 2 - тоон хэмжсэн шинж чанарын дагуу хоёр дээжийг харьцуулах

Шалгуурыг ашиглах энэ хувилбарт бид нэг түүврийн онцлог шинж чанарын тодорхой түвшинд хүрсэн субъектуудын хувийг өөр түүвэрт энэ түвшинд хүрсэн субъектуудын хувьтай харьцуулдаг.

Г.А.Тлегеновагийн (1990) судалгаагаар мэргэжлийн сургуульд 14-16 насны 70 залуу суралцаж байгаагаас түрэмгийллийн шаталбараар өндөр оноо авсан 10 хичээл, түрэмгийллийн шаталбараар бага оноотой 11 хичээлийг сонгосон байна. Фрайбургийн хувийн шинж чанарын асуулга ашиглан хийсэн судалгааны үр дүн. Түрэмгий, түрэмгий бус залуусын бүлгүүд нэг оюутантайгаа ярилцахдаа аяндаа сонгосон зайгаараа ялгаатай эсэхийг тодорхойлох шаардлагатай. Г.А.Тлегеновагийн мэдээллийг Хүснэгтэнд үзүүлэв. 5.2. Түрэмгий залуус 50-ийн зайг илүү сонгодог нь харагдаж байнасм ба түүнээс ч бага, харин түрэмгий бус залуучууд 50 см-ээс дээш зайг сонгох магадлал өндөр байдаг.

Одоо бид 50 см-ийн зайг эгзэгтэй гэж үзэж, хэрэв тухайн объектын сонгосон зай 50 см-ээс бага буюу тэнцүү бол "нөлөө" бий болно, хэрэв сонгосон зай нь 50 см-ээс их байвал дараа нь авч үзэх боломжтой. ямар ч нөлөө байхгүй. Түрэмгий залуучуудын бүлэгт үр нөлөө нь 10-аас 7-д нь, өөрөөр хэлбэл тохиолдлын 70% -д, түрэмгий бус залуучуудын бүлэгт 11-ийн 2-т нь, өөрөөр хэлбэл 18.2-д ажиглагдаж байгааг бид харж байна. тохиолдлын %. Эдгээр хувь хэмжээг φ* аргыг ашиглан харьцуулж, тэдгээрийн хоорондын ялгааг баталгаажуулж болно.

Хүснэгт 5.2

Түрэмгий, түрэмгий бус залуусын нэг оюутантай ярилцахдаа сонгосон зайны үзүүлэлтүүд (см-ээр) (Г.А. Тлегенова, 1990 он)

	1-р бүлэг: Түрэмгий байдлын хэмжүүрээр өндөр оноо авсан хөвгүүдFPI- Р (n 1 =10)		2-р бүлэг: Түрэмгий байдлын хэмжүүрээр бага оноо авсан хөвгүүдFPI- Р (n 2 =11)
	d(c м )	% хувь	d(c М )	% хувь
"Байна Эффект" г≤50 см
				18,2%
"Үгүй нөлөө" d>50см
	80 QO			81,8%
нийлбэр		100%		100%
Дунд	5б: о		77.3

Таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 г ≤ 50 Харж байна уу, бүлэгт түрэмгий бус хөвгүүдийн бүлгээс илүү түрэмгий хөвгүүд байдаггүй.

Х 1 : Зай сонгосон хүмүүсийн эзлэх хувьг≤ 50 см, түрэмгий хөвгүүдийн бүлэгт түрэмгий бус хөвгүүдийн бүлгээс илүү. Одоо дөрвөн үүртэй ширээг бүтээцгээе.

Хүснэгт 53

Түрэмгий бүлгийн бүлгүүдийг харьцуулах үед φ * шалгуурыг тооцоолох дөрвөн нүдтэй хүснэгт.nf=10) ба түрэмгий бус хөвгүүд (n2=11)

Бүлгүүд	"Үр нөлөө бий": г≤50			- Ямар ч нөлөө байхгүй. г>50			нийлбэр
	Туршилтын субъектуудын тоо	(хувь хувь)		Туршилтын субъектуудын тоо	(хувь хувь)
1-р бүлэг - түрэмгий хөвгүүд		(70%)			(30%)
2-р бүлэг - түрэмгий бус хөвгүүд		(180%)			(81,8%)
нийлбэр

Хүснэгтийн дагуу.XIIХавсралт 1-д бүлэг тус бүрийн "үр нөлөө"-ийн хувьтай харгалзах φ утгыг тодорхойлно.

Хүлээн авсан эмпирик утга φ* нь ач холбогдлын бүсэд байна.

Хариулт: Х 0 татгалзсан. хүлээн зөвшөөрсөнХ 1 . Яриадаа 50 см-ээс бага зайг сонгосон хүмүүсийн эзлэх хувь түрэмгий хөвгүүдийн бүлэгт түрэмгий бус хөвгүүдийн бүлгийнхээс их байдаг.

Хүлээн авсан үр дүнд үндэслэн бид илүү түрэмгий хөвгүүд хагас метрээс бага зайг илүүд үздэг бол түрэмгий бус хөвгүүд хагас метрээс илүү зайг илүү сонгодог гэж дүгнэж болно. Түрэмгий залуу эрчүүд дотно (0-46 см) болон хувийн бүсийн (46 см-ээс) хил дээр харьцдаг болохыг бид харж байна. Бид санаж байна, Гэсэн хэдий ч, түншүүдийн хоорондын дотно зай нь зөвхөн ойр дотно сайн харилцааны онцгой эрх юм, гэхдээболонгардан тулаан (ТанхимЭ. Т., 1959).

Жишээ 3 - шинж чанарын түвшин, тархалтын хувьд дээжийг харьцуулах.

Туршилтыг ашиглах энэ хувилбарт бид эхлээд бүлгүүд ямар нэгэн шинж чанарын түвшинд ялгаатай эсэхийг шалгаж, дараа нь хоёр дээж дэх шинж чанарын тархалтыг харьцуулж болно. Ийм даалгавар нь зарим шинэ аргыг ашиглан субъектуудын олж авсан тооцооллын тархалтын хэлбэр эсвэл муж дахь ялгааг шинжлэхэд хамааралтай байж болно.

Р.Т.Чиркина (1995)-ийн судалгаагаар хувийн, гэр бүл, мэргэжлийн онцлогоос шалтгаалж баримт, нэр, санаа, үйл ажиллагааны арга барилыг санах ойноос зайлуулах хандлагыг тодорхойлоход чиглэсэн асуулгын хуудсыг анх удаа ашигласан. Санал асуулгыг Е.В.Сидоренкогийн оролцоотойгоор 3. Фрейдийн "Өдөр тутмын амьдралын психопатологи" номын материалд үндэслэн бүтээсэн. Сурган хүмүүжүүлэх дээд сургуулийн гэрлээгүй, хүүхэдгүй, 17-20 насны 50 оюутны түүврийг энэхүү асуулга, түүнчлэн өөрийн дутагдлын мэдрэмжийн эрчмийг тодорхойлохын тулд Менестер-Корзини техникийг ашиглан шалгасан.эсвэл"дород байдлын цогцолбор"МенежерГ. Ж., КорсиниР. Ж., 1982).

Судалгааны үр дүнг Хүснэгтэнд үзүүлэв. 5.4.

Санал асуулгын дагуу оношлогдсон нүүлгэн шилжүүлэлтийн энергийн үзүүлэлт ба эрчим хүчний үзүүлэлтүүд, өөрийн дутагдлыг мэдрэх мэдрэмжийн хооронд мэдэгдэхүйц хамаарал байгаа гэж маргаж болох уу?

Хүснэгт 5.4

Өндөр түвшний оюутнуудын бүлгүүдэд өөрийн дутагдлын мэдрэмжийн эрчмийг харуулсан үзүүлэлтүүд (nj=18) ба бага (n2=24) шилжилтийн энерги

1-р бүлэг: нүүлгэн шилжүүлэх энерги 19-31 оноо (n 1 =181		2-р бүлэг: шилжилтийн энерги 7-оос 13 цэг хүртэл (n 2 =24)
0; 0; 0; 0; 0 20; 20 30; 30; 30; 30; 30; 30; 30 50; 50 60; 60		0; 0 5; 5; 5; 5 10; 10; 10; 10; 10; 10 15; 15 20; 20; 20; 20 30; 30; 30; 30; 30; 30
нийлбэр Дунд	26,11	15,42

Илүү хүчтэй нүүлгэн шилжүүлэлттэй бүлгийн дундаж утга өндөр байгаа хэдий ч 5 тэг утга ажиглагдаж байна. Хэрэв бид хоёр дээж дэх тооцооллын тархалтын гистограммыг харьцуулж үзвэл тэдгээрийн хооронд гайхалтай ялгаатай байдал гарч ирнэ (Зураг 5.3).

Хоёр тархалтыг харьцуулахын тулд бид шалгуурыг ашиглаж болноχ 2 эсвэл шалгуурλ , Гэхдээ үүний тулд бид хоёр түүврийн цифрүүдийг томруулах шаардлагатай болноn <30.

Хэрэв хангалтгүй байдлын мэдрэмжийн үзүүлэлт маш бага (0) байвал "нөлөө" байна гэж үзэхээр тохиролцвол φ* шалгуур нь график дээр ажиглагдсан хоёр тархалтын зөрүүний үр нөлөөг шалгах боломжийг олгоно. эсвэл эсрэгээрээ маш өндөр үнэ цэнэ (С30) мөн дутагдалтай оноо нь 5-аас 25-ын хооронд байвал "ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй".

Таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 : Хүчтэй дарангуйлалтай бүлгийн дутагдлын индексийн хэт их утгууд (0 эсвэл 30 ба түүнээс дээш) нь дарангуйлал багатай бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаггүй.

Х 1 : Хүчтэй дарангуйлалтай бүлэгт хангалтгүй байдлын индексийн хэт их утга (0 эсвэл 30 ба түүнээс дээш) нь дарангуйлал багатай бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаг.

φ* шалгуурыг цаашид тооцоолоход тохиромжтой дөрвөн нүдтэй хүснэгтийг байгуулъя.

Хүснэгт 5.5

Хангалтгүй байдлын үзүүлэлтүүдийн харьцаагаар их ба бага шилжилтийн энергитэй бүлгүүдийг харьцуулахдаа φ* шалгуурыг тооцоолох дөрвөн эсийн хүснэгт

Бүлгүүд	"Үр дүнтэй": дутагдлын оноо 0 эсвэл >30 байна		"Үр нөлөө байхгүй": дутагдлын оноо 5-аас 25 хүртэл		нийлбэр
		(88,9%)		(11,1%)
		(33,3%)		(66,7%)
нийлбэр

Хүснэгтийн дагуу.XIIХавсралт 1-д бид харьцуулсан хувьтай харгалзах φ утгыг тодорхойлно.

φ*-ийн эмпирик утгыг тооцоолъё:

Дурын хувьд φ*-ийн чухал утгуудn 1 , n 2 Өмнөх жишээнээс бидний санаж байгаагаар:

Таб.XIIIХавсралт 1 нь олж авсан үр дүнгийн ач холбогдлын түвшинг илүү нарийвчлалтай тодорхойлох боломжийг олгодог: х<0,001.

Хариулт: Х 0 татгалзсан. хүлээн зөвшөөрсөнХ 1 . Нүүлгэн шилжүүлэлтийн энерги багатай бүлэгт хангалтгүй байдлын индексийн хэт их утгууд (0 эсвэл 30 ба түүнээс дээш) нь шилжилтийн энерги багатай бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаг.

Тиймээс дарангуйллын эрч хүч өндөртэй субъектууд өөрсдийн дутагдлыг мэдрэх маш өндөр (30 ба түүнээс дээш) ба маш бага (тэг) үзүүлэлттэй байж болно. Тэд өөрсдийн сэтгэл ханамжгүй байдал, амьдралд амжилтанд хүрэх хэрэгцээг хоёуланг нь дарж байна гэж таамаглаж болно. Эдгээр таамаглалыг нэмэлт баталгаажуулах шаардлагатай.

Хүлээн авсан үр дүн нь тайлбараас үл хамааран хоёр дээж дэх шинж чанарын тархалтын хэлбэрийн ялгааг үнэлэхэд φ * шалгуурыг ашиглах боломжийг баталж байна.

Анхны түүвэрт 50 хүн байсан боловч тэдний 8 нь нүүлгэн шилжүүлэлтийн энергийн үзүүлэлтийн дундаж оноотой (14-15) гэсэн үнэлгээнээс хасагдсан. Хангалтгүй байдлын мэдрэмжийн эрчмийн үзүүлэлтүүд нь дундаж байна: 6 утга 20 оноо, 2 утга 25 оноо.

φ* шалгуурын хүчирхэг боломжуудыг энэ жишээний материалд дүн шинжилгээ хийхдээ огт өөр таамаглалыг батлах замаар харж болно. Жишээлбэл, дарангуйллын энерги ихтэй бүлэгт энэ бүлгийн тархалтын парадокс шинж чанарыг үл харгалзан дутагдлын үзүүлэлт өндөр хэвээр байгааг бид баталж чадна.

Шинэ таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 Шилжилтийн энерги ихтэй бүлэгт хангалтгүй байдлын индексийн хамгийн өндөр утгыг (30 ба түүнээс дээш) бага нүүлгэн шилжүүлэх энергитэй бүлгээс илүү олон удаа олдоггүй.

Х 1 : Шилжилтийн энерги ихтэй бүлэгт хангалтгүй байдлын индексийн хамгийн өндөр утгууд (30 ба түүнээс дээш) нь нүүлгэн шилжүүлэлтийн энерги багатай бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаг. Хүснэгт дэх өгөгдлүүдийг ашиглан дөрвөн талбарт хүснэгт байгуулъя. 5.4.

Хүснэгт 5.6

Дутлын индикаторын түвшний дагуу их ба бага шилжилтийн энергитэй бүлгүүдийг харьцуулахдаа φ* шалгуурыг тооцоолох дөрвөн эсийн хүснэгт

Бүлгүүд	"Үр нөлөө бий"* дутагдлын үзүүлэлт 30-аас их буюу тэнцүү байна		"Үр нөлөө байхгүй": Дутлын оноо бага байна 30		нийлбэр
1-р бүлэг - илүү их шилжилтийн энергитэй		(61,1%)		(38.9%)
2-р бүлэг - бага нүүлгэн шилжүүлэх энергитэй		(25.0%)		(75.0%)
нийлбэр

Хүснэгтийн дагуу.XIIIХавсралт 1-ээс харахад энэ үр дүн p=0.008-ын ач холбогдлын түвшинд тохирч байна.

Хариулт: Гэхдээ татгалзаж байна. хүлээн зөвшөөрсөнhj: Бүлгийн хамгийн өндөр бүтэлгүйтлийн түвшин (30 ба түүнээс дээш оноо).-тайих шилжилтийн энергитэй нь бага шилжилтийн энергитэй бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаг (p=0.008).

Тиймээс бид үүнийг баталж чадсанinбүлэг-тайилүү хүчтэй нүүлгэн шилжүүлэлт нь хангалтгүй байдлын үзүүлэлтийн хэт утгууд давамгайлж байгаа бөгөөд энэ үзүүлэлт нь түүний утгаас их байна.хүрдэгэнэ тодорхой бүлэгт.

Одоо бид нүүлгэн шилжүүлэлтийн энерги ихтэй бүлэгт дундаж утгыг үл харгалзан хангалтгүй байдлын индексийн бага утгууд илүү түгээмэл байгааг нотлохыг оролдож болно.in энэ бүлэг илүү (26.11 эсрэг бүлэгт 15.42-тай бага нүүлгэн шилжүүлэлт).

Таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 : Бүлэг дэх хоол тэжээлийн дутагдлын хамгийн бага оноо (тэг).-тай илүү их шилжилтийн энерги нь бүлгийнхээс илүү олон удаа олддоггүй-тай бага нүүлгэн шилжүүлэх энерги.

Х 1 : Хоол тэжээлийн дутагдлын хамгийн бага хувь (тэг) тохиолддогin бүлгээс илүү их шилжилтийн энергитэй бүлэг-тай бага эрчим хүчний шилжилт хөдөлгөөн. Өгөгдлийг дөрвөн нүдтэй шинэ хүснэгтэд бүлэглэе.

Хүснэгт 5.7

Дутлын индексийн тэг утгын давтамжийн хувьд өөр өөр шилжилтийн энергитэй бүлгүүдийг харьцуулах дөрвөн эсийн хүснэгт

Бүлгүүд	"Үр нөлөө бий": хангалтгүй байдлын үзүүлэлт 0 байна		"Үр нөлөө байхгүй" алдаа	илтгэгч нь 0 биш	нийлбэр
1-р бүлэг - илүү их шилжилтийн энергитэй		(27,8%)		(72,2%)
1 бүлэг - бага шилжилтийн энергитэй		(8,3%)		(91,7%)
нийлбэр

Бид φ-ийн утгыг тодорхойлж, φ*-ийн утгыг тооцоолно.

Хариулт: Х 0 татгалзсан. Шилжилтийн энерги ихтэй бүлгийн хамгийн бага дутагдлын оноо (тэг) нь шилжилтийн энерги багатай бүлгийнхээс илүү түгээмэл байдаг (p).<0,05).

Дүгнэж хэлэхэд, олж авсан үр дүнг З.Фрейд, А.Адлер нарын цогцолборын үзэл баримтлал хэсэгчлэн давхцаж байгаагийн нотолгоо гэж үзэж болно.

Нүүлгэн шилжүүлэх энергийн үзүүлэлт ба өөрийн дутагдлын мэдрэмжийн эрчмийн үзүүлэлтийн хооронд бүх түүврийн хувьд эерэг шугаман хамаарлыг олж авсан нь чухал юм (p = +0.491, p<0,01). Как мы можем убедиться, применение критерия φ* позволяет проникнуть в более тонкие и содержательно значимые соотношения между этими двумя показателями.

Жишээ 4 - φ* шалгуурыг шалгуур үзүүлэлттэй хослуулан ашиглах λ Хамгийн дээд хэмжээнд хүрэхийн тулд Колмогоров-Смирнов үнэн зөвүр дүн

Хэрэв дээжийг тоон хэмжсэн зарим үзүүлэлтийн дагуу харьцуулж үзвэл бүх субьектийг "нөлөө үзүүлэх" ба "нөлөө үзүүлэхгүй" гэж хуваахад чухал ач холбогдолтой тархалтын цэгийг тодорхойлох асуудал үүсдэг.

Зарчмын хувьд бид бүлгийг ямар нэг нөлөө үзүүлж, ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй дэд бүлгүүдэд хуваах цэгийг дур зоргоороо сонгож болно. Бид ямар ч эффектийг сонирхож болох тул ямар нэгэн утга учиртай бол бид хоёр дээжийг хүссэн үедээ хоёр хэсэгт хувааж болно.

Харин φ* тестийн хүчийг нэмэгдүүлэхийн тулд харьцуулсан хоёр бүлгийн хоорондох ялгаа хамгийн их байх цэгийг сонгох шаардлагатай. Хамгийн нарийн нь бид шалгуур тооцооны алгоритмыг ашиглан үүнийг хийж чаднаλ , энэ нь хоёр дээжийн хоорондох хамгийн их зөрүүтэй цэгийг олох боломжийг олгодог.

φ* болон шалгуурыг хослуулах боломжλ тодорхойлсон E.V. Гублер (1978, хуудас 85-88). Дараах асуудлыг шийдвэрлэхдээ энэ аргыг ашиглахыг хичээцгээе.

М.А.-ийн хамтарсан судалгаанд. Курочкина, Е.В. Сидоренко, Ю.А. Чураков (1992) Их Британид Английн ерөнхий эмч нарыг хоёр ангиллаар судалгаанд хамруулсан: a) эмнэлгийн шинэчлэлийг дэмжсэн, хагалгаагаа өөрийн төсвөөр санхүүжүүлдэг байгууллага болгочихсон эмч нар; б) хүлээн авалт нь өөрийн хөрөнгөгүй, улсын төсвөөс бүрэн хангагдсан эмч нар. Томоохон хотууд эсвэл мужууд дахь янз бүрийн хүйс, нас, ажилласан хугацаа, ажлын байрны төлөөллийн хувьд Английн эмч нарын нийт хүн амын төлөөлөл болох 200 эмчийн түүвэр судалгаанд санал асуулга явуулсан.

Санал асуулгын хариуг 78 эмч ирүүлснээс 50 нь мөнгөтэй, 28 нь мөнгөгүй хүлээн авалтад ажиллаж байна. Ирэх жил буюу 1993 онд санхүүжүүлсэн хүлээн авалтын хувь хэмжээ хэд байхыг эмч бүр урьдчилан таамаглах ёстой байв. Энэ асуултад хариу илгээсэн 78 эмчээс 70 эмч л хариулсан байна. Тэдний таамаглалын тархалтыг Хүснэгтэнд үзүүлэв. 5.8.Мөнгөтэй эмчийн бүлэг, хөрөнгөгүй эмчийн бүлэгт тусад нь.

Санхүүтэй эмч, мөнгөгүй эмч нарын таамаг ямар нэг байдлаар өөр байна уу?

Хүснэгт 5.8

1993 онд санхүүжүүлсэн элсэлтийн хувь хэмжээний талаарх ерөнхий эмч нарын таамаглалын хуваарилалт.

Төлөвлөсөн хувь
мөнгөтэй хүлээн авах өрөөнүүд	сантай эмч нар (n 1 =45)	сангүй эмч нар (n 2 =25)	нийлбэр
1. 0-20%	4	5	9
2. 21-40%	15	Тэгээд	26
3. 41-60%	18	5	23
4. 61-80%	7	4	Тэгээд
5. 81-100%	1	0	1
нийлбэр	45	25	70

4.3-р зүйлээс 15-р алгоритмын дагуу хариултын хоёр хуваарилалтын хоорондох хамгийн их зөрүүтэй цэгийг тодорхойлъё (Хүснэгт 5.9-ийг үзнэ үү).

Хүснэгт 5.9

Хоёр бүлгийн эмч нарын урьдчилсан мэдээг хуваарилахдаа хуримтлагдсан давтамжийн хамгийн их зөрүүг тооцоолох.

Санхүүжилттэй асран хүмүүжүүлэгч гэр бүлийн тооцоолсон хувь (%)	Өгөгдсөн хариултын ангиллыг сонгох эмпирик давтамж		Эмпирик давтамжууд		Хуримтлагдсан эмпирик давтамжууд		Ялгаа (г)
	суурьтай эмч нар(n 1 =45)	сангүй эмч нар (n 2 =25)	f* өө 1	f* а2	∑f* e1	∑f* a1
1. 0-20% 2. 21-40% 3. 41-60% 4. 61-80% 5. 81-100%	4 15 18 7 1	5 11 5 4 0	0,089 0,333 0,400 0,156 0,022	0,200 0,440 0,200 0,160 0	0,089 0,422 0,822 0,978 1,000	0,200 0,640 0,840 1,000 1,000	0111 0,218 0,018 0,022 0

Хоёр хуримтлагдсан эмпирик давтамжийн хоорондох хамгийн их ялгаа нь байна0,218.

Энэ ялгаа нь урьдчилсан мэдээний хоёрдугаар ангилалд хуримтлагдсан болно. Энэ ангиллын дээд хязгаарыг хоёр дээжийг нөлөө байгаа дэд бүлэг, нөлөөгүй дэд бүлэг болгон хуваах шалгуур болгон ашиглахыг хичээцгээе. Хэрэв энэ эмч хүлээн авах өрөөнүүдийн 41-ээс 100% хүртэл мөнгөтэй байхыг таамаглаж байгаа бол бид "үр нөлөө" байна гэж таамаглах болно.1993 Хэрэв тухайн эмч 0-ээс 40% -ийн хөрөнгөөр ​​хагалгаанд орно гэж таамагласан бол "ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй"1993 жил. Бид нэг талаас таамаглалын 1 ба 2-р ангиллыг нэгтгэж, нөгөө талаас 3, 4, 5-р урьдчилсан таамаглалыг гаргадаг. Урьдчилан таамаглалын үр дүнгийн хуваарилалтыг Хүснэгтэнд үзүүлэв. 5.10.

Хүснэгт 5.10

Санхүүтэй эмч, хөрөнгөгүй эмчийн прогнозын хуваарилалт

Хөрөнгө мөнгөтэй асрамжийн газрын тооцоолсон хувь (%1	Өгөгдсөн таамаглалын ангиллыг сонгох эмпирик давтамжууд		нийлбэр
	суурьтай эмч нар(n 1 =45)	сангүй эмч нар(n 2 =25)
1. 0-ээс 40% хүртэл	19	16	35
2. 41-100% хүртэл	26	9	35
нийлбэр	45	25	70

Бид үр дүнгийн хүснэгтийг (Хүснэгт 5.10) ашиглаж, түүний дурын хоёр нүдийг харьцуулж янз бүрийн таамаглалыг туршиж үзэж болно. Энэ бол дөрвөн нүд буюу дөрвөн талбар гэж нэрлэгддэг хүснэгт гэдгийг бид санаж байна.

Энэ тохиолдолд хөрөнгө мөнгөтэй эмч нар ирээдүйд мөнгөгүй эмч нараас илүү том хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглаж байгаа эсэхийг бид сонирхож байна. Тиймээс урьдчилсан мэдээ 41-ээс 100% хүртэлх ангилалд багтах үед "үр нөлөө" бий гэж бид нөхцөлт байдлаар үзэж байна. Тооцооллыг хялбарчлахын тулд бид хүснэгтийг цагийн зүүний дагуу 90 ° эргүүлэх хэрэгтэй. Номыг ширээний хамт эргүүлснээр та үүнийг шууд утгаар нь хийж болно. Одоо бид φ* - Фишерийн өнцгийн хувиргалт шалгуурыг тооцоолох ажлын хуудас руу орж болно.

Хүснэгт 5.11

Хоёр бүлгийн ерөнхий эмч нарын таамаглал дахь ялгааг тодорхойлох Фишерийн φ* тестийг тооцоолох дөрвөн нүдтэй хүснэгт

Бүлэг	Үр нөлөө бий - 41-ээс 100% хүртэл таамаглаж байна	Үр нөлөө байхгүй - 0-ээс 40% хүртэл таамаглаж байна	Нийт
Iбүлэг - санг авсан эмч нар	26 (57.8%)	19 (42.2%)	45
IIбүлэг - санг аваагүй эмч нар	9 (36.0%)	16 (64.0%)	25
Нийт	35	35	70

Таамаглал дэвшүүлье.

Х 0 : Хүмүүсийн хувьСанхүүгийн хуваарилалтыг бүх эмнэлгийн хүлээн авалтын 41-100% -д нь урьдчилан тооцоолсноор, мөнгөтэй эмч нарын бүлэгт мөнгөгүй эмч нараас илүүгүй байна.

Х 1 : Санхүүтэй эмч нарын бүлгийн нийт хүлээн авалтын 41%-100%-ийн санхүүжилтийн хуваарилалтыг урьдчилан таамагласан хүмүүсийн эзлэх хувь мөнгөгүй эмч нарын бүлгийнхээс их байна.

Бид φ-ийн утгыг тодорхойлно 1 ба φ 2 хүснэгтийн дагууXIIХавсралт 1. φ гэдгийг санаарай 1 үргэлж илүү их хувьтай тохирох өнцөг байна.

Одоо φ* шалгуурын эмпирик утгыг тодорхойлъё:

Хүснэгтийн дагуу.XIIIХавсралт 1-д энэ утга нь ач холбогдлын ямар түвшинд тохирохыг тодорхойлсон: p=0.039.

Хавсралт 1-ийн ижил хүснэгтийн дагуу φ * шалгуурын чухал утгыг тодорхойлж болно.

Хариулт: Гэвч татгалзсан (p=0.039). Сангийн хуваарилалтыг урьдчилан таамаглаж буй хүмүүсийн хувь41-100 % бүх хүлээн авагчдын, сангийн авсан эмч нарын бүлэгт, энэ санг аваагүй эмч нарын бүлэгт эзлэх хувь илүү байна.

Өөрөөр хэлбэл, хагалгаандаа тусад нь төсвөөр ажиллаж байгаа эмч нар энэ жил тус тусдаа төсөвт шилжихээр тохиролцоогүй эмч нараас илүү өргөн хүрээтэй болно гэж таамаглаж байна. Энэ үр дүнгийн тайлбар нь олон үнэ цэнэтэй юм. Жишээлбэл, бүлэг тус бүрийн эмч нар өөрсдийн зан авирыг илүү ердийн зүйл гэж ухамсартайгаар үздэг гэж үзэж болно. Энэ нь бие даасан төсөвт аль хэдийн шилжсэн эмч нар шийдвэрээ зөвтгөх шаардлагатай тул энэ хөдөлгөөний цар хүрээг хэтрүүлэх хандлагатай байдаг гэсэн үг юм. Илэрсэн ялгаа нь судалгаанд тавьсан асуултын хамрах хүрээнээс бүрэн гадуурх зүйлийг илэрхийлж болно. Тухайлбал, бие даасан төсөв дээр ажиллаж буй эмч нарын үйл ажиллагаа нь хоёр бүлгийн байр суурийн зөрүүг хурцатгахад хувь нэмэр оруулдаг. Тэд мөнгө авахаар тохиролцохдоо маш идэвхтэй байсан, шуудангийн асуулгад хариулах гэж асуудалд ороход тэд маш идэвхтэй байсан; бусад эмч нар мөнгө хүлээн авахад илүү идэвхтэй байх болно гэж таамаглахад тэд илүү идэвхтэй байдаг.

Ямар нэгэн байдлаар олдсон статистикийн ялгааны түвшин нь эдгээр бодит өгөгдлүүдийн хамгийн дээд хэмжээ гэдэгт бид итгэлтэй байж болно. Бид шалгуур үзүүлэлтийн тусламжтайгаар тогтоосонλ хоёр тархалтын хоорондох хамгийн их зөрүүтэй цэг бөгөөд яг энэ үед дээжийг хоёр хэсэгт хуваасан.

Таны тэмдэг.