Se utiliza para comparar varias cantidades. El diagrama es un medio de una imagen gráfica visual de la información destinada a comparar varias cantidades o varios valores de uno. Formateo de células. Formato de números en Microsoft Excel

En las notas anteriores, los procedimientos para verificar las hipótesis de datos numéricos y de categoría se describieron:, varios, y también para aprender uno o. En este artículo, consideraremos los métodos para probar las hipótesis sobre las diferencias entre las acciones del rasgo en los agregados generales basados \u200b\u200ben varias muestras independientes.

Para ilustrar los métodos utilizados, se utiliza el guión en el que se estima que se estima que el grado de satisfacción de los huéspedes de los hoteles de las propiedades de T. S. Resort. Imagina que usted es un gerente de la empresa que posee cinco hoteles ubicados en las dos islas de resort. Si los invitados están satisfechos con el servicio, la probabilidad es que regresen el próximo año y le recomendarán a sus amigos que se alojen en su hotel. Para evaluar la calidad del servicio, se les pide a los huéspedes que completen el cuestionario e indique si están satisfechos con la hospitalidad. Debe analizar los datos de la encuesta, determine el grado común de satisfacción de las solicitudes de los huéspedes, evalúe la probabilidad de que los invitados vengan de nuevo el próximo año, así como para establecer las causas del posible descontento de algunos clientes. Por ejemplo, en una de las islas de la compañía, Beachcomber y Windsurfer Hotels son propiedad. ¿Es el servicio en estos hoteles igualmente? Si no, ¿cómo se puede usar esta información para mejorar la calidad de la empresa? Además, si algunos invitados declararon que no vendrían más a ti, ¿qué razones indican más a menudo que otras? ¿Es posible que estas razones se refieran a un hotel en particular y no se apliquen a toda la compañía en su conjunto?

La siguiente notación se usa aquí: X. 1 - El número de éxito en el primer grupo, X. 2 - El número de éxito en el segundo grupo, nORTE. 1 – X. 1 - el número de fallas en el primer grupo, nORTE. 2 – X. 2 - el número de fallas en el segundo grupo, X \u003d.X. 1 + X. 2 - El número total de éxito, nORTE. – X. = (nORTE. 1 – X. 1 ) + (nORTE. 2 – X. 2 ) - El número total de fallos, nORTE. 1 - el volumen de la primera muestra, nORTE. 2 - El volumen de la segunda muestra, nORTE. = nORTE. 1 + nORTE. 2 - Muestras de resumen. La tabla presentada tiene dos líneas y dos columnas, por lo que se llama tabla de factores de 2 × 2. Las células formadas por la intersección de cada fila y columna contienen el número de éxito o fallas.

Ilustramos la aplicación de la tabla de confrontación en el ejemplo del script descrito anteriormente. Supongamos que la pregunta "¿Volverás el próximo año?" 163 de 227 huéspedes del Hotel Beachcomber, y 154 del Hotel Hotel Windsurfer, respondieron afirmativamente. ¿Existe una diferencia estadísticamente significativa entre el grado de satisfacción de los huéspedes del hotel (que es la probabilidad de que los huéspedes regresen el año que viene), si el nivel de importancia es de 0.05?

Higo. 2. Tabla de papel 2x2 para evaluar la calidad del servicio de los huéspedes.

La primera línea indica el número de invitados de cada hotel, que declaró su deseo de regresar el próximo año (éxito); En la segunda línea, el número de invitados expresó el descontento (falla). Las células ubicadas en la columna "Total" contienen el número total de invitados que planean regresar al hotel el próximo año, así como el número total de invitados insatisfechos con el servicio. Las células ubicadas en la línea "Total" contienen el número total de invitados encuestados en cada hotel. La proporción de los huéspedes que planean regresar se calcula dividiendo la cantidad de huéspedes que declararon esto en el número total de invitados encuestados. Luego, χ 2 -Criteria se utiliza para comparar las fracciones calculadas.

Para revisar cero y hipótesis alternativas. H 0: P 1 \u003d P 2; H 1: P 1 ≠ P 2 Utilice la prueba de 2 estadísticas.

El criterio "chi-cuadrado" para comparar dos piezas.Prueba χ 2 -STATION es igual a la suma de los cuadrados de las diferencias entre el número observado y esperado del éxito dividido por el número esperado de éxito en cada célula de la tabla:

dónde f 0. - el número observado de éxito o fallas en la célula específica de la tabla de confrontación, f E.

Prueba χ 2 - Estación se aproxima en la distribución 2 con un grado de libertad.

O fallas en cada celda de la tabla de conjugados de signos, es necesario entender su significado. Si la hipótesis cero es verdadera, es decir, La proporción de éxito en dos colaboradores generales es igual, las acciones selectivas calculadas para cada uno de los dos grupos pueden diferir entre sí por razones aleatorias, y ambas acciones son una evaluación parámetro común Agregado general r. En esta situación, las estadísticas que unen ambas acciones en una estimación común (medio) de parámetros r Representa una parte común de éxito en los grupos combinados (es decir, es igual al número total de éxito dividido por el tamaño total de las muestras). Su adición 1 – Es una parte común de fallas en los grupos combinados. Utilizando la notación, cuyo significado se describe en la tabla en la FIG. 1. Puede generar fórmula (2) para calcular el parámetro :

dónde - Parte media del signo.

Para calcular el número esperado de éxito. f. MI. (es decir, los contenidos de la primera línea de la tabla de conjugación), debe multiplicar el tamaño de la muestra en el parámetro . Para calcular el número esperado de fallas. f E. (es decir, los contenidos de la segunda línea de la tabla de confrontación), debe multiplicar el tamaño de la muestra en el parámetro 1 – .

Las estadísticas de prueba calculadas por la fórmula (1) se aproximan mediante la distribución de la χ 2 con un grado de libertad. A un nivel de importancia dado, la hipótesis α cero se desvía si la estación de χ 2 calculada es mayor que la U 2, el valor crítico superior de la distribución de χ 2 con un grado de libertad. De este modo, regla decisiva Parece esto: hipótesis H. 0 desvíos si χ 2\u003e χ u 2, de lo contrario la hipótesis H 0 No se desvía (Fig. 3).

Higo. 3. Región crítica χ 2 -Criteria para la comparación de acciones a nivel de importancia α

Si la hipótesis cero es verdadera, calculada el χ 2 -STatismo está cerca de cero, ya que el cuadrado de la diferencia entre los observados f. 0 y esperado f. MI. Los valores en cada celda son muy pequeños. Por otro lado, si la hipótesis cero. H 0 Es falso y entre las proporciones de éxito en los agregados generales, existe una diferencia significativa, se calcula el χ 2 -STatismos debe ser grande. Esto se explica por la diferencia entre el número observado y esperado de éxito o fallas en cada célula, que aumenta cuando se erige en el cuadrado. Sin embargo, las contribuciones de las diferencias entre los valores esperados y observados en el total de 2 estadísticas pueden ser desiguales. La misma diferencia real entre f 0. y f E. Puede tener una mayor influencia en las estadísticas de χ 2, si la célula contiene los resultados de una pequeña cantidad de observaciones que la diferencia correspondiente a un mayor número de observaciones.

Para ilustrar χ 2 -CriterIt para verificar la hipótesis de la igualdad de las dos fracciones, volver al escenario descrito en el anterior, cuyos resultados se muestran en la FIG. 2. CERO HIPÓTESIS (H 0: P 1 \u003d P 2) sostiene que al comparar la calidad del servicio en dos hoteles, la proporción de los huéspedes que planean regresar el próximo año es casi lo mismo. Para evaluar el parámetro rRepresentando la parte de los huéspedes que planean regresar al hotel si la hipótesis cero es cierta, se usa el valor. que se calcula por la fórmula

La proporción de invitados restantes al servicio descontento \u003d 1 - 0.6483 \u003d 0.3517. Multiplicando estas dos estacas en el número de invitados encuestados por el Hotel Beachcomber, obtenemos el número esperado de que planean regresar la próxima temporada, así como la cantidad de turistas que ya no se detendrán en este hotel. De manera similar, se calcula la parte esperada de los invitados del Windsurfer del hotel:

Sí - Beachcomber: = 0,6483, nORTE. 1 \u003d 227, por lo tanto, f E. = 147,16.
Sí - Windsurfer: = 0,6483, nORTE. 2 \u003d 262, por lo tanto, f E. = 169,84.
No - Beachcomber: 1 - = 0,3517, nORTE. 1 \u003d 227, por lo tanto, f E. = 79,84.
No - Windsurfer: 1 - = 0,3517, nORTE. 2 \u003d 262, por lo tanto, f E. = 92,16.

Los cálculos se presentan en la FIG. cuatro.

Higo. 4. χ 2 - Estatismo para hoteles: (a) Datos de origen; (b) Tabla de papel 2x2 para comparar lo observado ( f. 0 ) y esperado ( f. MI.) el número de invitados satisfechos y no satisfechos con el servicio; (c) Cálculo de las estadísticas de χ 2 al comparar la proporción de invitados satisfechos con el servicio; (d) Cálculo del valor crítico de la Prueba χ 2 -Startisterio

Para calcular el valor crítico de la prueba χ 2 aplicada. característica de Excel \u003d Hay2.ob (). Si el nivel de significación α \u003d 0.05 (la probabilidad sustituida en la función HA2 es 1 -α), y la distribución 2 para una tabla de factores 2 × 2 tiene un grado de libertad, el valor crítico de χ 2 -STatistics es 3.841 . Dado que el valor calculado de χ 2 -startisterio, igual a 9.053 (Fig. 4B), excede el número 3,841, la hipótesis cero se desvía (Fig. 5).

Higo. 5. Determinación del valor crítico de la prueba χ 2 -STáneos con un grado de libertad a nivel de importancia α \u003d 0.05

Probabilidad r El hecho de que la hipótesis cero sea válida para χ 2 -staturastales iguales a 9.053 (y un grado de libertad) se calcula en Excel usando la función \u003d 1 - HEA2.SP (9.053; 1; verdad) \u003d 0.0026. r-Notion, igual a 0.0026, es la probabilidad de que la diferencia entre las acciones selectivas de los invitados satisfecho con el servicio en los hoteles de Beachcomber y Windsurfer sea igual o superior a 0.718 - 0.588 \u003d 0.13, si en realidad comparten sus acciones en ambas colecciones generales son lo mismo. Por lo tanto, hay buenos motivos para argumentar que existe una diferencia estadísticamente significativa en el servicio entre dos hoteles. Los estudios muestran que la cantidad de invitados satisfechos con el servicio en el hotel Beachcomber, más que la cantidad de huéspedes que planean quedarse en el hotel Windsurfer.

Verificación de supuestos relacionados con una tabla de factores 2 × 2.Para obtener resultados precisos basados \u200b\u200ben los datos dados en la Tabla 2 × 2, es necesario que la cantidad de éxito o fallas exceda el número 5. Si no se ejecuta esta condición, se debe aplicar una precisión criterio pescador.

Al comparar el porcentaje de clientes, satisfecho con la calidad del servicio en dos hoteles, los criterios Z y 2 llevan a los mismos resultados. Esto se puede explicar por la existencia de una conexión cercana entre estandarizada. distribución normal y 2-distribución con un grado de libertad. En este caso, χ 2 es siempre un cuadrado de estadísticas z. Por ejemplo, al evaluar el grado de satisfacción de los invitados, encontramos que Z.-Station es +3.01, y χ 2 estática - 9.05. Al descuidar los errores de redondeo, es fácil asegurarse de que el segundo valor sea el primer cuadrado (es decir, 3.01 2 \u003d 9.05). Además, comparando los valores críticos de ambas estadísticas a nivel de significación α \u003d 0.05, se puede encontrar que el valor de χ 1 2 es 3,841, es el cuadrado del valor crítico superior de las estadísticas z, igual a +1.96 (es decir, χ 1 2 \u003d Z 2). Es más, r-Notiones de ambos criterios son iguales.

Por lo tanto, se puede argumentar que al revisar cero y hipótesis alternativas H 0: P 1 \u003d P 2; H 1: P 1 ≠ P 2 Los criterios Z y χ 2 son equivalentes. Sin embargo, si es necesario, no es necesario detectar diferencias, sino que también determine qué proporción es más (P 1\u003e P 2), seguir Aplique un criterio Z con un área crítica delimitada por la cola de la distribución normal estandarizada. A continuación, se describirá la aplicación del criterio χ 2 para comparar el intercambio de un signo en varios grupos. Cabe señalar que el criterio Z no se puede aplicar en esta situación.

El uso de χ 2 -Criterios para probar la hipótesis sobre la igualdad de varias fracciones.

El criterio de Chi-Square se puede extender a un caso más general y aplicarse para probar la hipótesis sobre la igualdad de varias acciones. Denota el número de cartas agregadas generales independientes analizadas de. Ahora la tabla de confrontación consiste en dos líneas y de columnas. Para revisar cero y hipótesis alternativas. H 0: P 1 \u003d P 2 = … = p 2., H 1:no todo R J. iguales entre sí (j. = 1, 2, …, c.), Prueba usada χ 2 -STatismos:

dónde f 0. - Número observado de éxito o fallas en una célula específica de una tabla de factores 2 * de, f. MI. - Número teórico, o esperado, de éxito o fallas en una célula específica de la tabla de conjugación, siempre que la hipótesis cero sea verdadera.

Para calcular el número esperado de éxito o fallas en cada celda de la tabla de confrontación, es necesario tener en cuenta lo siguiente. Si la hipótesis cero es la verdadera y la acción del éxito en todos con los agregados generales iguales, las acciones selectivas correspondientes pueden diferir entre sí solo por razones aleatorias, ya que todas las acciones son estimaciones de la parte del signo r En la población general general. En esta situación, las estadísticas que combinan todas las acciones en una estimación común (o moderada) del parámetro r, contiene más información que cada una de ellas individualmente. Esta estadística denota por el símbolo. Representa una parte común (o promedio) de éxito en la muestra unida.

Cálculo del lóbulo medio:

Para calcular el número esperado de éxito. f E. En la primera línea de la tabla de confrontación, debe multiplicar el volumen de cada muestra al parámetro. Para calcular el número esperado de fallas. f E. En la segunda línea de la tabla de configuraciones de los síntomas, debe multiplicar el volumen de cada muestra al parámetro 1 – . Las estadísticas de prueba calculadas por la fórmula (1) se aproximan mediante la distribución de la χ 2. El número de grados de libertad de esta distribución está establecida por la magnitud. (R - 1) (c. – 1) dónde r.- El número de filas en una tabla de factores, de - El número de columnas en la tabla. Para la tabla de factores 2 * S. El número de grados de libertad es igual. (2 - 1) (C - 1) \u003d C - 1. A un nivel determinado de importancia α, la hipótesis cero se desvía si la estación de χ 2 calculada es mayor que el valor crítico superior χ u 2 inherente a la distribución de χ 2 con c - 1. grados de libertad. Por lo tanto, la regla decisiva es la siguiente: hipótesis. H 0 Abatido si χ 2\u003e χ u 2 (Fig. 6), de lo contrario la hipótesis se desvía.

Higo. 6. Región crítica χ 2 -Criteria para comparación con una fracción a nivel de importancia α

Verificación de supuestos relacionados con una tabla de factores 2 * p. Para obtener resultados precisos basados \u200b\u200ben los datos que se muestran en una tabla de factores 2 * deEs necesario que el número de éxito o fallos sea bastante grande. Algunas estadísticas creen que el criterio da resultados precisos si las frecuencias esperadas exceden 0.5. Los investigadores más conservadores requieren que no más del 20% de los signos de la tabla de conjugados de signos contenían valores esperados que son menores de 5, y ninguna célula debe contener el valor esperado menor que uno. Última condición Nos parece un compromiso razonable entre estos extremos. Para satisfacer esta condición, las categorías que contienen pequeños valores esperados deben combinarse en uno. Después de eso, el criterio se vuelve más preciso. Si por alguna razón se unen múltiples categorías, se deben aplicar procedimientos alternativos.

Para ilustrar χ 2 -Criterios para verificar la hipótesis sobre la igualdad de la participación en varios grupos, de vuelta al script descrito al principio del capítulo. Considere una encuesta similar, en la que los invitados de tres hoteles pertenecientes a la compañía T. S. Recursos del resort (Fig. 7a) participan.

Higo. 7. Tabla de fábrica 2 × 3 para comparación, el número de invitados satisfechos y no satisfechos con el servicio: (a) el número observado de éxito o fallas. f 0.; (b) el número esperado de éxito o fallas - f. MI.; (c) Cálculo de las estadísticas de χ 2 al comparar la proporción de invitados satisfechos con el servicio

La hipótesis cero afirma que la proporción de clientes que planean regresar el próximo año, en todos los hoteles casi iguales. Para evaluar el parámetro rRepresentar la parte de los huéspedes que planean regresar al hotel, utiliza el valor. R = X /nORTE. \u003d 513/700 \u003d 0.733. La proporción de los huéspedes que restantes el servicio descontento es de 1 - 0.733 \u003d 0.267. Multiplicando tres acciones en el número de invitados encuestados en cada uno de los hoteles, obtenemos el número esperado de los huéspedes que planean regresar la próxima temporada, así como la cantidad de clientes que ya no se detendrán en este hotel (Fig. 7b).

Para revisar cero y las hipótesis alternativas utilizan la prueba de 2 estadísticas calculadas utilizando los valores esperados y observados por fórmula (1) (Fig. 7b).

El valor crítico de la prueba 2 está determinado por la fórmula \u003d hi2.ob (). Dado que los invitados participan en la encuesta, los invitados de tres hoteles están involucrados, χ 2 -Station tiene (2 - 1) (3 - 1) \u003d 2 grados de libertad. A nivel de importancia α \u003d 0.05, el valor crítico de χ 2 -STáneos es 5.991 (Fig. 7G). Dado que el χ 2 calculado, igual a 40.236, excede el valor crítico, la hipótesis cero se desvía (Fig. 8). Por otro lado, la probabilidad. r El hecho de que la hipótesis cero sea válida para χ 2 -staturas iguales a 40.236 (y dos grados de libertad) se calcula en Excel utilizando la función \u003d 1-Hi2.MP () \u003d 0.000 (Fig. 7G). r-Notión es de 0,000 y menos nivel de significación α \u003d 0.05. En consecuencia, la hipótesis cero se desvía.

Higo. 8. Áreas de adopción y desviación de la hipótesis sobre la igualdad de las tres fracciones a un nivel de importancia, igual a 0.05, y dos grados de libertad

Desgarrán de la hipótesis cero al comparar las acciones indicadas en una tabla de factores 2 * deSolo podemos argumentar que la proporción de invitados satisfechos con el servicio en tres hoteles no coinciden. Para averiguar qué acciones son diferentes de otras, se deben aplicar otros métodos, por ejemplo, el procedimiento de Maraskuil.

Procedimiento Maracouquilo Le permite comparar todos los grupos en parejas. En la primera etapa del procedimiento, se calcula la diferencia P S J - P S J '(donde j. ≠ j.’ ) Entre c (C - 1) / 2 Vapores. El alcance crítico correspondiente se calcula por la fórmula:

Con el nivel general de importancia α, el valor es una raíz cuadrada del valor crítico superior del valor de distribución "chi-cuadrado" que tiene c - 1. grados de libertad. Para cada par de fracciones selectivas, es necesario calcular un alcance crítico separado. En la última etapa, cada uno de c (C - 1) / 2 Par de fracciones en comparación con el alcance crítico correspondiente. Las acciones que forman un par específico se consideran estadísticamente significativamente diferentes si la diferencia absoluta de las fracciones de la muestra | P S J - P S J | Supera el alcance crítico.

Ilustraré el procedimiento de MARASKO sobre el ejemplo de una encuesta de tres hoteles (Figura 9A). Aplicando el criterio "Hee-Square", estábamos convencidos de que existe una diferencia estadísticamente significativa entre las acciones de los huéspedes de los invitados de los invitados de varios hoteles en el año siguiente. Dado que los invitados de tres hoteles están involucrados en la encuesta, es necesario realizar 3 (3 - 1) / 2 \u003d 3 comparaciones de pares y calcular tres alcance crítico. Para empezar, calculamos tres lóbulos selectivos (Fig. 9b). Con un nivel general de importancia, igual a 0.05, el valor crítico superior de la prueba χ 2-estadísticas para la distribución de "chi-cuadrado" que tiene (C - 1) \u003d 2 grados de libertad está determinada por la fórmula \u003d Hay2.ob (0.95; 2) \u003d 5.991. Entonces, \u003d 2.448 (Fig. 9b). A continuación, calculamos tres pares de diferencias absolutas y los retos críticos correspondientes. Si la diferencia absoluta es más de su alcance crítico, las acciones correspondientes se consideran significativamente diferentes (Fig. 9G).

Higo. 9. Los resultados de la implementación del procedimiento de MARASKO para probar la hipótesis sobre la igualdad de las participaciones de los huéspedes satisfechos de tres hoteles: (a) Datos de votación; (b) Acciones selectivas; (c) el valor crítico superior de la prueba χ 2 -STáneos para la distribución de "chi-cuadrado"; (d) Tres pares de diferencias absolutas y los retos críticos correspondientes.

Como podemos ver, a un nivel de importancia, igual a 0.05, el grado de satisfacción de los huéspedes del Hotel Palm Royal (P S2 \u003d 0.858) es más alto que los invitados de Golden Palm Hotels (P S1 \u003d 0.593) y Palm Princesa (p s3 \u003d 0.738). Además, la satisfacción de los huéspedes del Hotel Palm Princess es más alta que los invitados del Golden Palm Hotel. Estos resultados deben obligar al liderazgo a analizar las causas de tales diferencias e intentar determinar por qué el grado de satisfacción de los huéspedes del Golden Palm Hotel es significativamente más bajo que los invitados de otros hoteles.

Los materiales del libro Levin et al. Estadísticas para los gerentes. - M.: Williams, 2004. - Con. 708-730

El libro analiza las principales técnicas de trabajo en la computadora Macintosh. Se muestran las características del trabajo en la sala de operaciones. sistema MAC OS X: interfaz de usuario, Instalar / eliminar programas, grabar CD / DVD, documentos de impresión, conectarse a Internet, etc. Describe las aplicaciones principales incluidas en OS: cliente de correo Correo; Safari del navegador web; Calendario-diario ical; Los widgets de control de la aplicación, Tablero de instrumentos; Programa de botones de fotos para trabajar con el incorporado. cámara digital; Editor de música Garageband; Aplicación de la máquina de tiempo para copia de reserva et al. Trabajar con iWork Integrated Media Aplicaciones: editor de texto Páginas, hojas de cálculo de números, programa para crear presentaciones de apertura. Se muestran las características del teclado Macintosh y se realizan analogías con un teclado de computadora IBM PC. CD contiene tareas para trabajo independiente Con Mac OS X e IWORK Aplicaciones, materiales para realizar tareas, ejemplos de presentación.

Para usuarios novatos.

Libro:

Secciones en esta página:

Diagrama - representación gráfica Datos del rango seleccionado.

Para construir diagramas, siga el siguiente algoritmo.

1. Crear una tabla de valores de liquidación.

2. resaltar el rango deseado (Puede consistir en rangos rectangulares no adyacentes).

3. Seleccione el tipo de diagrama deseado de la lista organizada por el botón Gráficos.(Gráficos):

O de la lista del menú Insertar.(Insertar)? Gráfico(Diagrama).

4. Cree configuraciones para el diagrama creado en la ventana del inspector en la pestaña Gráfico(Diagrama).

En detalle, considere la configuración de los parámetros del gráfico en esta sección, no lo haremos, ya que esta pregunta ha entendido previamente en la aplicación Páginas (Ver sección. 5.1.14), Y la práctica de trabajar con los gráficos será desmantelada en sección. 6.2.8.

Tipos de diagramas y ejemplos de su uso.

solicitud Números.ofrece la misma lista de gráficos que Páginas.Trabajando con diagramas en Páginasfue considerado en sección. 5.1.14, en el que se prestó atención solo a varios diagramas de configuración, pero no se dio características comparativas Especies diferentes. En esta sección analizaremos varios ejemplos de uso de ciertos tipos de diagramas que demuestran claramente su alcance.

Diagrama circular

Circular diagrama (TARTA)y su versión volumétrica (Pastel 3d)se utiliza para comparar varios valores en un punto o varias partes de un todo. A medida que sigue el nombre, el diagrama es un círculo que se divide en sectores. El círculo corresponde a la cantidad total de todos los datos y es del 100%, cada sector corresponde a uno dado, que forma parte de ( porcentaje) Del total.

Ejemplo 1.Un día, el tío Fedor fue al bosque en los hongos y se reunió: 24 CHANTERELLES, 9 MOKHOVIKOV, 15 ondas, 5 blancas. Construye un diagrama de colección circular de hongos que muestra qué porcentaje de cantidades totales conforman los hongos blancos.

Debe pre-preparar una tabla de valores para los cuales se construirá el diagrama. La tabla debe agregarse a los nombres de los champiñones y los datos numéricos, luego resalte el rango A1: D2 (Fig. 5.86) y seleccione el tipo de gráfico Tarta (Circular). Las células de la primera línea del rango seleccionado son los nombres de los sectores del círculo, las células de la segunda cadena contienen datos del diagrama numérico. Todo el círculo es el número total de champiñones recolectados - 45, cada sector refleja el porcentaje de cada nombre de seta de las cantidades totales, la FIG. 5.86).

El uso de una tabla circular no siempre es conveniente y claramente, por ejemplo, un aumento en el número de hongos recolectados conducirá a un aumento en los sectores, lo que afectará a la informatividad de la tabla. En este caso, se deben utilizar otros tipos.

Gráficos de columna

Números. Ofrece varias variantes de la tabla de columnas: Columna. (Columna) - columnas verticales, Bar. (Histograma) - Columnas horizontales, 3D Columnn. (Columna tridimensional), Barra 3D. (Histograma tridimensional).

Columna El diagrama y varias opciones se utilizan para comparar varias cantidades en varios puntos, pero también se pueden usar para comparar varios valores en un punto, como en el ejemplo anterior (ver Fig. 5.86).

A medida que sigue el nombre, la tabla de columnas consta de columnas, cuya altura corresponde a los valores de los valores comparados, en el Ejemplo 1, la altura de las columnas está determinada por la cantidad de champiñones recolectados. Cada columna está atada a un cierto punto de referencia. En el Ejemplo 1, el punto de referencia corresponde al nombre del hongo, cuántos elementos (4), tantas columnas (ver Fig. 5.86).

Considere la tarea para la cual el diagrama circular no es adecuado para resolver. En el Ejemplo 2, varias veces necesitan comparar varias veces.

Ejemplo 2. Supongamos que sus amigos se unieron al tío Fedor en la colección de champiñones: el gato de Matroskin y el perro, los datos se muestran en la tabla (Fig. 5.87). Construye un diagrama en el que se reflejan los resultados de todos los coleccionistas.

La altura de la columna refleja, como en el Ejemplo 1, el número de hongos recolectados sigue siendo 4 puntos de referencia, pero en contraste con el Ejemplo 1, en cada punto de referencia no es una columna, sino tres (una columna para cada colector). Todas las columnas de un colector se pintarán en un solo color. Para construir un diagrama, se debe aislar un rango A1: E4 (ver Fig. 5.87), en la FIG. 5.87 Tipo de diagrama Columna. (Columna).

Diagrama lineal

Lineal diagrama ( Línea) Está destinado a rastrear los cambios en varias cantidades al pasar de un punto a otro.

Ejemplo 3.Construye un diagrama lineal basado en una tabla del Ejemplo 2, lo que refleja el cambio en el número de champiñones recolectados según su tipo.

Los puntos de referencia aún siguen siendo cuatro en el número de especies de champiñones. El número de champiñones recolectados está marcado en la gráfica de las etiquetas conectadas entre sí. Como resultado, el gráfico representa una línea rota que consiste en varios segmentos, desde aquí. esta especie Los gráficos son los llamados - lineal. El diagrama que se muestra en la FIG. 5.88, contiene tres líneas, cada una de las cuales corresponde a un colector. Las líneas difieren entre sí: color, grueso, tipo de carrera, marcadores.

Diagrama de cuadrado

Diagrama cuadrado Representa un híbrido de gráficos lineales y columnas, refleja claramente la comparación de varios valores en un momento.

Ejemplo 4.Construye un gráfico de un cuadrado basado en una mesa del Ejemplo 1, reflejando la colección de tío Fedor.

Si está en la parte superior de las columnas que se muestran en la FIG. 5.86, puntos de marca, conectarlos con segmentos y el área resultante para pintar en cualquier color, luego el área del área, presentada en la FIG. 5.88. Para mostrar varios colectores, este tipo de diagrama no es informativo.

Números. Ofrece dos opciones del área del gráfico: Área (Cuadrado) y su versión a granel 3d Área (cuadrada tridimensional).

Diagramas múltiples

Multi-nivel El diagrama le permite comparar visualmente las sumas de múltiples valores en varios puntos, y al mismo tiempo muestran la contribución de cada valor en la cantidad total.

Ejemplo 5.Construye gráficos de varios niveles basados \u200b\u200ben una tabla del Ejemplo 2.

Números.ofrece seis variantes de un gráfico de varios niveles: Columna apilada.(Columnas múltiples) y su versión a granel Columna apilada 3D(Columnas múltiples tridimensionales), Barra apilada.(Histograma múltiple) y Barra apilada 3D.(Histograma multi-niveles tridimensional), Área apilada(Área de varios niveles) y Área 3D apilada(Área de múltiples niveles tridimensionales).

Sin embargo, el diagrama circular no siempre garantiza la visibilidad necesaria de la presentación de información. Primero, en un círculo puede haber demasiados sectores. En segundo lugar, todos los sectores pueden ser aproximadamente del mismo tamaño. Juntos, estas dos razones hacen un diagrama circular de una pizarra.

2.Gráfico de estrellas (histograma) - Sirve para comparar varias cantidades en varios puntos.

Los diagramas de estrellas (de la siguiente manera del nombre) consisten en columnas. Se determina la altura de la columna.valores de los valores comparados. . Cada columna está atada apunto de apoyo .

3.Diagrama lineal (gráfico) -Sirve para rastrear los cambios en múltiples valores durante la transición de un punto a otro.

La construcción de un diagrama lineal es similar a la construcción de una columna. Pero en lugar de las columnas, su altura está simplemente marcada (puntos, guiones, cruces) y las marcas obtenidas están conectadas por líneas rectas. En lugar de una eclosión diferente (columnas), se usan diferentes marcas (rombicas, triángulos, cruces, etc.), diferentes grosores y tipo de líneas (sólidos, punteados, etc.), diferentes colores.

4. Diagrama de Yarus (histograma de acumulación): le permite comparar visualmente las sumas de múltiples valores en varios puntos, y al mismo tiempo muestran la contribución de cada valor en la cantidad total.

El orden de construir un diagrama de palangre es muy similar al orden de construir un gráfico de la columna. La diferencia es que las columnas en el diagrama de palangre no se colocan junto a la otra, pero uno en otro. En consecuencia, se cambian las reglas para calcular el tamaño vertical y horizontal del diagrama.

5. Diagrama regional (diagrama de área) - El diagrama nuclear híbrido con un lineal le permite rastrear simultáneamente el cambio en cada uno de los pocos valores y el cambio en su suma en varios puntos.

Las columnas separadas se fusionan, formando áreas continuas. De ahí el nombre: diagrama de áreas o diagrama de área. Cada área corresponde a algún tipo de valor, para indicar qué se usa varias eclosiones (colorear). Anteriormente, los niveles se ubicaron columnas, ahora, líneas (y área delineada).

Formateo de células. El formato de los números B. Microsoft Excel..

El formateo en Excel se utiliza para facilitar la percepción de los datos, que desempeña un papel importante en la productividad laboral.

Para asignar el formato, debe hacer lo siguiente:

2. Seleccione el comando "Formato" - "Cell" (CTRL + 1).

3. En el cuadro de diálogo que aparece, ingrese los parámetros de formato deseados.

4. Presione el botón "OK".

La celda formateada ahorra su formato hasta que se aplique un nuevo formato o el anterior no se eliminará. Al ingresar el valor en la celda, se utiliza el formato.

Para eliminar el formato, debe hacer lo siguiente:

1. Seleccione la celda (rango de celdas).

2. Seleccione el comando "Editar": "Borrar" - "Formatos".

3. Para eliminar los valores en las celdas, seleccione el comando "TODO" "BORRAR".

Debe tenerse en cuenta que al copiar la celda, junto con su contenido, se copia el formato celular. Por lo tanto, puede ahorrar tiempo al formatear la celda de origen antes de usar los comandos Copiar e insertar

El formateo también se puede producir utilizando barras de herramientas. Los comandos de formato más utilizados se transfieren a la barra de herramientas "Formateo". Para aplicar el formato con el botón de la barra de herramientas, seleccione la celda o el rango de las celdas y luego presione el botón del mouse. Para eliminar el formato, haga clic en el botón repetido.

Para copiar rápidamente formatos de celdas seleccionadas a otras celdas, puede usar el "Formato" del panel "Formateo"

El formateo se puede aplicar a símbolos textuales separados en la celda de la misma manera que la celda completa. Para hacer esto, seleccione los caracteres deseados y luego seleccione el comando "CELULAR" en el menú "Formato". A continuación, configure los atributos deseados y haga clic en el botón "Aceptar". Presione la tecla Intro para ver los resultados de su trabajo.

Configuración del formato de números en Excel.

Como programa de Excel Diseñado para el procesamiento de números, la configuración correcta de su formato juega un papel importante. Para una persona, el número 10 es solo una unidad y cero. Desde el punto de vista de Excel, estos dos dígitos pueden llevar una información completamente diferente dependiendo de si indican el número de empleados de la compañía, el valor monetario, el porcentaje de todo o el fragmento de la "10 firmas líderes" del encabezado. En las cuatro situaciones, este número debe mostrarse y procesarse de diferentes maneras. Excel admite los siguientes formatos de datos:

* Común - Texto I. valores numéricos Tipo arbitrario; * Numérico - La mayoría. manera general representaciones de números; * Monetario - valores de dinero; * Financiero - valores de dinero con alineación en el separador de las partes enteras y fraccionadas; * fecha - Fecha o fecha y hora; * Hora - tiempo o fecha y hora; * Porcentaje - el valor celular multiplicado por 100 con el símbolo "%" al final; * Fraccionario - Fracciones racionales con un numerador y denominador; * Exponencial - decimal números fraccionarios; * Texto - Los datos de texto se muestran de la misma manera que las líneas se ingresan y procesan, independientemente de sus contenidos; * Adicional - Formatos para trabajar con bases de datos y listas de direcciones; * Personalizado - El formato es personalizable por el usuario.

Las opciones de formato de datos más comunes se pueden asignar utilizando la barra de herramientas de formato.

1. Haga clic en la celda C4 y luego en el botón Formato porcentual. El valor de la célula C4 se multiplicará por 100, y se agregará el signo "%".

Higo. 9.14. Tabla de selección de formato de datos

2. Presione hacia abajo y haga clic en el botón. Formato de dinero.

3. Haga clic en la celda SAT, y luego en el botón Formato con separadores. Este botón hace que los números se alineen en la columna en el separador de las partes enteras y fraccionadas.

4. Seleccione la celda C7 y haga clic en el botón. Aumentar el poco. Este botón no cambia el formato principal, sino que agrega un signo en la parte fraccionaria del número.

5. Presione la tecla ENTER y haga clic en el botón. Reducir el bit. Esta operación elimina una pieza de pieza fraccionada y redondea el número. Ahora las celdas con C4 en C9 se ven completamente diferentes, aunque a la vez se introdujeron los mismos números en ellos. Se asignan otros formatos utilizando las siguientes acciones.

6. Haga clic en la celda C10 y seleccione el comando. Formato\u003e Células.

7. En el cuadro de diálogo que se abre, expanda la pestaña. Número (Fig. 9.14).

8. En la lista Formatos numéricos Haga clic en el artículo fecha.

9. En la lista que aparece. Un tipo Haga clic en la línea 14 Mar 01 (14-mar-01). Luego haga clic en el botón OK.

Higo. 9.15. Varios formatos de números

10. De manera similar, asigne un formato exponencial con una célula C11, y la célula C12 es un formato numérico. Ahora la mesa se verá así (Fig. 9.15). Tenga en cuenta que el valor promedio de la tabla no ha cambiado, es decir, cuando se cambia el formato, solo el método de cambio cambia, y los valores numéricos se mantienen sin cambios. Para comprobar este hecho, siga estos pasos.

11. Haga doble clic en la celda C11 y cambie la cantidad 03.01.1900 a 03.02.1900.

12. Presione la tecla ENTER. El valor promedio de la tabla (que se muestra en el formato monetario) cambia instantáneamente en 15.41. Cómo iniciar sesión, puede resumir las fechas con interés y el resultado de obtener rublos. Este es un ejemplo típico de formatos de datos incorrectos.

Protección de la hoja. Protección celular en Microsoft Excel.

Autoformats y estilos en Microsoft Excel.

Usando el formato condicional en Microsoft Excel.

Creación de una lista y formas de datos en Microsoft Excel. Requisitos para hacer una lista.

Clasificación y filtración de datos en Microsoft Excel (Autofiltro, filtro avanzado).

GRUPAMIENTO Y DATOS STRUTING EN MICROSOFT Excel.

Resultados automáticos: creación de una tabla final, reflejada en la pantalla de resultados en el contexto de uno o más grupos de registros.

Criatura tabla de resumen en Microsoft Excel. (en cuaderno)

Encuadernación y consolidación de datos. (en cuaderno)

Los conceptos de la teoría de las bases de datos. Principios de la organización de datos.

Modelos jerárquicos y de red de organización de datos.

Modelo relacional de organización de datos. Formas normales.

Los conceptos de los sistemas de control de la BD (DBMS) y su propósito.

Sistemas profesionales de gestión de bases de datos (DBMS).

Asignación, orden de trabajo, creación de bases de datos ACCESS.

Tablas MS Access Base de datos: Propósito, estructura, opciones de creación.

Tipos de datos y propiedades de los campos MS Access DBMS.

El concepto de un dominio, atributo, una clave de base de datos relacional.

Creación de una estructura de conexiones entre las tablas de la base de datos.

Tipos de relaciones y restricciones en el acceso a la MS de DBMS.

Conceptos, cita y propiedades de formas.

Opciones para crear formularios. Usando el maestro maestro.

Trabajando con Forms Designer. Formas de secciones.

Uso de expresiones y campos calculados.

Tipos de controles de forma.

Propósito, tipos y opciones para crear solicitudes.

El orden de trabajar con el diseñador de solicitud.

Filtrado y clasificación de datos en consultas.

Utilice los operadores y condiciones en las consultas.

Creación de campos calculados, asociaciones en consultas.

Procedimiento para trabajar con solicitudes multi-trabajo.

Consultas finales. Operaciones de grupo en MS Access.

Cambio de información utilizando solicitudes de modificación.

Asignación y formas de crear informes de acceso a MS.

Utilizando un asistente para crear un informe.

Trabajando con el diseñador de informes.

Agrupar datos y resultados intermedios en informes.

Macros en acceso y su diseño.

Protección de la información en las bases de datos.

Clasificación red de computadoras. Concepto de servidor, estaciones de trabajo.

Software para trabajar en redes locales y en Internet.

Intercambio de datos en redes, protocolos. Herrajes de red. Comunicación entre redes. Redes inalámbricas.

Internet, estructura de red, conceptos básicos. Servicios de Internet.

Principios de búsqueda de información.

Indexación y motor de búsqueda.

Esquema de sistema de recuperación de información. Estrategias de búsqueda. Interfaz.

Programas antivirus y su clasificación.

Fundamentos para la protección de la información e información que constituye un secreto estatal.

Formas de proteger programas y datos.

Equipo de protección de hardware.

Los criterios paramétricos que hemos considerado hasta ahora se basan en el hecho de que las muestras comparadas pueden caracterizarse por dos parámetros: desviación media y estándar (o alguna otra medida de variabilidad). ¿Y si la distribución en muestras (o, más precisamente, en el conjunto general, de dónde provienen estas muestras) es completamente diferente?

Si el número de cada una de las muestras compatriotas es lo suficientemente grande (más de cien), se pueden usar criterios paramétricos de todos modos. Cualquiera que sea la distribución que tenga estas muestras, su "comportamiento" promedio es aproximadamente el mismo que las muestras promedio con distribución normal. Sin embargo, si el tamaño de las muestras es menor, se deben usar criterios no paramétricos.

Por ejemplo, un análogo no paramétrico del criterio T del estudiante es el criterio U Mann-Whitney. El criterio del estudiante se basa en la distribución, que describe las desviaciones del valor de muestra promedio de un número determinado alrededor del moderador general normalmente distribuido valor. Cuanto más fuerte sea la desviación, menor será la probabilidad de que se debió al accidente al formar una muestra. ¿Y cómo actuar, si no sabemos nada sobre la naturaleza de la distribución del agregado general?

Considere un ejemplo bastante simple que explique cómo funciona un grupo grande de métodos no paramétricos, criterios de rango. Tenemos dos muestras. Coloque sus elementos en orden ascendente: primero - A1, A2, A3, A4, A5; Segundo - B1, B2, B3, B4, B5, B6. Constituiremos los elementos de estas muestras, un rango común construido en el orden de aumentar sus valores. Compara tres casos diferentes:
No. 1: A1, A2, A3, A4, A5, B1, B2, B3, B4, B5, B6;
No. 2: A1, A2, A3, A4, B1, A5, B2, B3, B4, B5, B6;
No. 3: B1, A1, B2, A2, B3, A3, B4, B5, A4, A5, B6.

En el caso número 1, todos los elementos de una muestra se encuentran en un lado del total, y todos los elementos de otra fila, por otro lado. En el caso de una permutación № 2 (Elementos B1 y A5) sería suficiente que el orden de los elementos se vuelva como en el caso № 1. Finalmente, en caso de 3 elementos № de las dos muestras se mezclan y para organizarlas en Una fila, que inicialmente se pondrá independiente y luego, otras, es necesario hacer 5 permutaciones. Necesitamos elegir entre una hipótesis alternativa (según la cual las muestras A y B se toman de diferentes agregados) y la hipótesis cero (según la cual se toman estas muestras de la misma compatibilidad). ¿Es la probabilidad de alternativas y cero hipótesis para tres casos diferentes que nos muestran? No; La hipótesis alternativa es más probable en el primer caso, y cero, en el tercero.

La idea de un criterio de clasificación no paramétrico es que podemos usar el número de permutaciones requeridas como medida para evaluar cero y hipótesis alternativa. Los valores específicos que se calculan al aplicar criterios no paramétricos son diferentes, pero la lógica de la comparación corresponde aproximadamente al ejemplo considerado por nosotros.

Entonces, gracias al uso de enfoques ingeniosos, sus análogos no paramétricos se seleccionan para los métodos de comparación de muestras paramétricas (Tabla 4.8.1). La mayoría de las veces, los métodos no paramétricos tienen menos poder (es decir, más a menudo rechazan una hipótesis alternativa en la situación en la que realmente es cierto), pero le permite trabajar con una variedad de datos distribuidos y menos sensibles al número pequeño. de muestras comparadas.

Tabla 4.8.1. Análogos no paramétricos de métodos paramétricos.

Tipo de comparación	Métodos paramétricos	Métodos no paramétricos.
Comparación de valores de magnitud en dos muestras independientes.	criterio en T del estudiante; Análisis de dispersión (ANOVA)	U-criterio mann-whitney; Criterio de la serie Wald-Wolfovitsa; Criterio de dos descargas de Kolmogorov-Smirnova
Comparación de valores de magnitud en dos muestras dependientes.	estudiante de criterio T para comparaciones de pares.	Criterio de signos Criterio de Vilkoxon
Comparación de valores de magnitud en varias muestras independientes.	Análisis de dispersión (ANOVA)	Análisis de dispersión de rango de Kraklala-Wallis; Prueba mediana

4.9. U-criterio mann-whitney

Para considerar la aplicación del criterio de Mann-Whitney en nuestro ejemplo de archivo Pelophylax_example.sta, tendremos que usar un ejemplo artificial múltiple. Como ejemplo, la magnitud y la distribución cuya distribución difiere de lo normal, podemos usar la función llamada contenido de ADN de ADN por celda (en Picogramas, M), medido por el ADN citométrico de flujo.

Higo. 4.9.1. El letrero "ADN" tiene una distribución, muy diferente de lo normal.

Averigüe si difieren el significado de este signo de mujeres y machos. Pelophyax esculentus.. Para aprovechar el criterio de Mann-Whitney, vamos al menú de estadísticas / no paramétricas. Preste atención a los pictogramas en el menú: corresponden a los utilizados para comparaciones similares utilizando la prueba T.

Higo. 4.9.2. El criterio U Mann-Whitney se calcula aquí

En el cuadro de diálogo, debe especificar las variables dependientes (dependientes) y agrupar; Si la variable de agrupación tiene más de dos valores, debe seleccionar esos dos valores que comparan las muestras comparadas. Elegir solo representantes Pelophyax esculentus., Usamos la ventana Seleccionar casos y usamos designaciones de texto digitales ingresadas en el párrafo 3.1, al describir el archivo de muestra.

Higo. 4.9.3. Instalaciones seleccionadas para la comparación descrita.

Puedes ver que Statistica calcula los tres mencionados en la tabla. 4.9.1. Criterios que se utilizan para comparar dos muestras independientes, pero "recomienda" (comienza desde el botón ubicado en la izquierda esquina superior) Criterio de Mann-Whitney. Lo calculo y asegúralo de que las diferencias entre las hembras y los machos en el número de ADN que se producen en la celda son estadísticamente insignificantes.

Higo. 4.9.4. El resultado de la comparación de Manna-Whitney

Si no estamos interesados \u200b\u200ben una prueba de un solo lado, es recomendable utilizar un valor P calculado con la enmienda (la que viene después de la columna "Z ajustada, es decir, 0.906780). Esta enmienda POVYSCHAET PODER DE LA PRUEBA EN EL Caso de muestras, el número de cuales es mayor que 20. Entonces, de lo contrario, no se encontró ninguna diferencia significativa entre los hombres y las hembras.

El diálogo que utilizamos para la comparación de Manno-Whitney proporciona la posibilidad de construir cajas. Dado que usamos un método no paramétrico, los parámetros de la muestra no están atrapados en la tabla (por ejemplo, su valor promedio) y se usan medidas no paramétricas: mediana y cuartil (valores "," rebanar "en la cuarta parte de la distribución).

Higo. 4.9.5. Comparación gráfica de distribuciones de señales de ADN para mujeres y machos. Pelophyax esculentus.

Puede parecer extraño por qué el primero (de min al 25%) y el último (del 75% a MAX) es así el segundo y tercero? Para entender esto, construimos un histograma categorizado.

Higo. 4.9.6. Histograma, que muestra los valores de distribución de la señal de ADN, registrados para mujeres y machos. Pelophyax esculentus.

Queda claro que la propiedad de las distribuciones que se muestra en el dibujo anterior de las distribuciones es una consecuencia de la bimodalidad de la característica en consideración.

4.10. Criterio de signos para comparaciones de pares.

En nuestro Ejemplo de archivo Pelophyax_example.sta, no hay datos que requieran comparación de los valores de dos muestras conectadas, por lo que los creamos artificialmente. Imagina que la muestra de 25 ranas midió a dos personas. Sus resultados de medición están en la primera y la segunda columna. La distribución dimensional en esta muestra fue originalmente lejos de lo normal.

Higo. 4.10.1. Distribución de ranas (0,1 mm) según las mediciones realizadas por dos personas en el mismo material.

Sin embargo, para muchas de las ranas, los resultados de las mediciones hechas por el primer y segundo investigador difieren. Nuestra tarea es establecer si la longitud de las ranas se mides igualmente por dos investigadores. Para buscar una respuesta a esta pregunta, utilizamos el criterio de señales.

Higo. 4.10.2. Uso de criterios para signos para comparar los resultados de medición hechos por dos investigadores diferentes.

El criterio de los signos simplemente determina la proporción de casos en los que el valor de una muestra es mayor que el valor de otra muestra.

Higo. 4.10.3. ¡Las diferencias son estadísticamente significativas!

Podemos establecer que el segundo investigador estadísticamente estadísticamente más a menudo sobreestimó los resultados de la medición en comparación con el primer investigador.

Compare el resultado obtenido con el resultado del uso del método paramétrico: el criterio T para muestras emparejadas.

Higo. 4.10.4. El método paramétrico dio el mismo resultado, pero con una confiabilidad ligeramente mayor.

El valor P, determinado por criterio paramétrico, es totalmente consistente con el hecho de que los métodos paramétricos tienen mayor potencia que la no paramétrica. ¿Pero gobernamos el criterio paramétrico? De hecho, de manera competente. Las comparaciones emparejadas consideran no una totalidad de los valores en la primera y la segunda muestra, y la diferencia para cada elemento entre la primera y la segunda muestra. Construimos la distribución de la diferencia entre las muestras del primero y el segundo.

Higo. 4.10.5. Distribución de la diferencia entre mediciones de dos investigadores.

Se puede ver que la desviación de la distribución de la diferencia entre las dos dimensiones de la normalidad es estadísticamente insignificante. El uso de la prueba paramétrica fue completamente elegible.

¿Y podríamos usar métodos para comparar muestras independientes? En el caso de comparar muestras independientes, la distribución de intereses de interés para nosotros es muy diferente de la normalidad, resulta ser importante. Por lo tanto, debemos usar un criterio no t, pero un criterio de U. Para utilizar el Criterio U de Mann-Whitney, el archivo de datos deberá reconstruir: todas las mediciones deben estar en la misma columna, y la segunda columna se agrupará.

Higo. 4.10.6. Según Mannu-Whitney, los resultados de las mediciones hechas por dos personas diferentes no difieren

¿Cómo explicar tal diferencia? Como en muchos otros casos, lo primero que se debe hacer en caso de algún tipo de malentendido. - Es necesario mirar la distribución de la magnitud de interés para nosotros.

Higo. 4.10.7. La distribución de los resultados de medición realizada por dos personas son casi las mismas. Pero, después de todo, según la FIG. 4.10.3, Para 75% de ranas, ¡los resultados de la medición del segundo investigador son grandes que los resultados de la medición del primer investigador!

Por supuesto, el resultado obtenido es bastante natural. Utilizando el criterio de Mann-Whitney en lugar de los criterios para los signos (o el criterio de Wilcoxon), hemos perdido información crucialque caracteriza los patrones de cambios en el valor en consideración.

Por cierto, los datos que utilizamos fueron generados artificialmente. La primera columna fue un fragmento del archivo Pelophylax_example.sta, donde fueron en su mayoría los individuos más pequeños y más grandes, y se obtuvo la segunda columna usando el Fórmula \u003d trunc (primero-2,4 + RND (8)). ¿Entiendes qué y cómo "hace" esta fórmula?

4.11. Análisis de dispersión de rango de Kraklala-Wallis

Hasta el tiempo de paso, solo usamos comparaciones de muestras. Ahora veremos el método que le permite compararse entre sí al mismo tiempo varias muestras. La prueba de Kraklala Wallis es un análogo no paramétrico de análisis de dispersión (ANOVA), que se discute en detalle en la siguiente sección de nuestro beneficio. Desde un punto de vista computacional, es una generalización multidimensional de la masa Mann-Whitney. Aunque la prueba de activos-wallis está en algunos aspectos y es inferior al análisis de dispersión (por ejemplo, ya que no permite que simultáneamente evalúe las acciones de dos o más Factores), es una herramienta poderosa que es adecuada para resolver muchas tareas.

Mostramos la acción de la prueba de Kraklala Wallis en el ejemplo de nuestro archivo Pelophylax_Example.Sta (vea la cláusula 3.1). Necesitamos averiguar si los representantes de diferentes genotipos se distinguen a lo largo de la longitud del boogo de curación interna estadísticamente significativo. Esta es una tarea completamente significativa, porque el tamaño y la forma del boogo de curación interna son una característica de diagnóstico importante útil para determinar diferentes formas Ranas verdes.

Higo. 4.11.1. Preste atención al icono seleccionado correspondiente a la comparación de varios grupos independientes.

Naturalmente, la variable dependiente es la longitud del haz del talón (CI), y la agrupación es genotipo.

Higo. 4.11.2. Se seleccionan las instalaciones. Si necesita comparar no todos los valores de la variable de agrupación, debe usar el cuadro de diálogo que llama el botón del código

Al hacer clic en el botón Resumen, recibirá los resultados de dos pruebas a la vez: análisis de dispersión no paramétrica de Pinte Wallese and Median Test, que se basa en el método Pearson. El uso de Leer más se discute en uno de los siguientes capítulos de este manual, y aquí es suficiente para decir que este método se utiliza para la comparación no paramétrica de las distribuciones. Si la distribución del valor dependiente para diferentes grupos aislados por el valor de la función de agrupación es diferente, esto sugiere que la variable de agrupación y dependiente está conectada. El método de Rempavel Wallis, como recuerda, se refiere a los métodos de clasificación no paramétricos. Estos dos métodos funcionan en diferentes principios Y a menudo dan resultados altamente diferentes.

Higo. 4.11.3. Ambos métodos demuestran estadísticamente influencia significativa Agrupación variable en la variable dependiente. El método Mask-Wallis da P \u003d 0.0047, y la prueba mediana - P \u003d 0.0112

Nota: En virtud de algunos snobbers incomprensibles en algunas ventanas del programa Statistica 0 antes del separador decimal (con la configuración utilizada sistema operativo - Sein) no se pone.

Al hacer clic en las comparaciones múltiples de las filas medias para todos los grupos, puede obtener los resultados de una comparación de pares de todos los grupos. De hecho, esto es equivalente a realizar una comparación de Mann-White para todos los pares de grupos posibles. El programa muestra dos ventanas: los valores del valor z utilizado en los cálculos de mannu-blanco, y calculados para cada par del nivel de significación estadística de las diferencias.

Higo. 4.11.4. Las comparaciones parentales de los grupos en el cuadro de diálogo de diálogo de Kraklala Wallis son equivalentes a múltiples comparaciones utilizando el criterio de Mann-Whitney

Tenga en cuenta que al realizar comparaciones múltiples, el peligro del error estadístico llegó a realizar un error estadístico (adoptar una hipótesis alternativa en un momento en que el cero sea verdadero). Para evitar este peligro, debe usar la enmienda descrita anteriormente sobre las comparaciones múltiples.

Finalmente, el botón CAJA & BIKISHER permite visible comparar las distribuciones de diferentes grupos.

Higo. 4.11.5. Comparación de distribuciones de la longitud del haz del talón de representantes de diferentes genotipos.

Otro de los botones "gráficos" del diálogo que se está discutiendo permite construir histogramas categorizados para grupos comparados; Desde el punto de vista del autor, este método de resultados de producción es menos visual.

2

Escuché una conferencia para medir el rendimiento de la computadora, y el profesor dio una analogía con la medición de un rendimiento de la aeronave. Mostró una mesa que contenía varios parámetros de varias aeronaves, tales como:

Aviones: Capacidad de pasajeros Speed \u200b\u200bConcord 132 1350 MPH DC9 146 544 MPH

luego hizo preguntas de los estudiantes que " ¿Qué tan rápido es el concordio en comparación con DC9?? ". Luego lo explicó más de 2 veces. Mi pregunta: ¿Por qué usó la división para comparar dos valores y no restará? Conozco su pregunta fundamental, pero por favor, disculpa mi incompetencia por ello.

0

A veces, tiene que usar la relación para describir los fenómenos, por ejemplo, la probabilidad de ganar el juego. A veces es opcional, como en su caso. Puedes encontrarlo interesante: https: //en.wikipedia.org/wiki/relative_change_and_difference - Ninguna posibilidad. 06 mar. 16 2016-03-06 17:40:56.

• 2 Respuesta

Clasificación:

Actividad

0

Publiqué la misma pregunta sobre el Dr. Maths y recibí la siguiente respuesta, que, en mi opinión, es más precisa y detallada.

Pregúntese cuál sería más significativo para usted: el Concord es de 806 mph más rápido que el DC9. El Concord es 2.5 veces más rápido que el DC9. Si no tiene idea de lo rápido que tenga casi sentido, no puede decir si es solo una pequeña mejora (de, por ejemplo, por ejemplo, 100 mph a 100,806 mph) o una gran mejora (de 10 mph a 816 mph). Estoy exagerando para hacer un punto: interpretar el signicance del número depende de la importancia de la dependencia del número de números relacionados. La proporción, por otro lado, no requiere tal conocimiento. Además, y tal vez aún más importante, la relación será Sé el mismo independientemente de las unidades utilizadas. No necesitamos saber si las velocidades se midieron en MPH o KPH o pulgadas por segundo. En efecto, la proporción equivale a usar DC9 en sí misma como una unidad de medición: el Concord vuela a 2.5 DC9 "S. Lo mismo es probablemente cierto para comparar las velocidades de la computadora. ¿Quién sabe, en estos días, qué es una buena velocidad? Pero cualquiera Puede decir que el doble de rápido es mucho mejor. ¡Esto es algo que podemos visualizar mucho mejor que los nanosegundos o gigabytes!

1

Considere la situación: comí $ 1000 $ MANZANAS. Mi amigo comió manzanas $ 1050.

Dos afirmaciones Mi amigo comió $ 50 $ manzanas más que yo de la diferencia Mi amigo comió $ 1,05 $ PM Manzanas como yo De la proporción.

Considere otra situación cuando comiendo $ 100 $ MANZANAS Y MI AMIGO $ 105 $

Dos afirmaciones serán Mi amigo comió $ 5 $ MANZANAS MÁS QUE MÍ y
Mi amigo comió $ 1,05 veces más manzanas como yo

El tercero que comí con situaciones $ 1 $ Apple, mi amigo comiendo $ 51 $

dos afirmaciones - Mi amigo comió $ 50 $ MANZANAS MÁS - y
Mi amigo comió $ 51 hoy una serie de manzanas como yo

Conclusión - Necesitamos como una diferencia y actitud claramente para conocer la situación. Sin embargo, usamos cosas diferentes en diferentes escenarios, que, como espero, están claros desde el ejemplo anterior.