Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Исследование нормальности распределения
По методике Цунга была исследована группа студентов факультета психологии. Измерялся уровень депрессивного состояния. (Результаты исследований для каждого варианта представлены в таблице ниже). Построить кривую распределения уровня депрессивного состояния у студентов-психологов. Отличается ли распределение признака от нормального? Цель задания. Расчет асимметрии и эксцесса. Освоение метода проверки отклонения распределения от нормального с помощью параметров асимметрии и эксцесса, графически, а также с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.
Таблица 4 – Результаты измерений депрессивного состояния Группа студентов факультета психологии по методике Цунга
Решение. Для решения задачи перенесем данные из таблицы 4 на лист рабочей книги MS Excel. а) Используя следующие формулы для заданной выборки найдем асимметрию А
и эксцесс Е В результате получаем следующие значения асимметрии и эксцесса:
Для проверки нормальности распределения по значениям асимметрии и эксцесса найдем для них критические значения по формулам:
Таким образом, т.к. найденные значения асимметрии и эксцесса не превышают по модулю своих критических значений, то распределение можно считать нормальным. б) Проверим с помощью критерия Колмогорова-Смирнова гипотезу о том, что эмпирические данные, представленные в таблице 5, подчиняются нормальному распределению при уровне значимости a =0, 1. Статистика Колмогорова для проверки гипотезы H 0 против двусторонней альтернативы определяется как максимум модуля отклонения эмпирической функции распределения F’ (x) от гипотетической F (x). А.Н. Колмогоров доказал, что какова бы ни была функция распределения F (x) величины Х при неограниченном увеличении количества наблюдений n функция распределения случайной величины асимптотически приближается к функции распределения . Иначе говоря, этот критерий характеризует вероятность того, что величина не будет превосходить параметр l для любой теоретической функции распределения. Уровень значимости a выбирается из условия . Результаты расчетов представим в таблице 7.
Рисунок 7 – График накопленных частот
Таблица 5 – Расчеты эмпирический и теоретических накопительных частот
Max |F'-F|= 1, 20 Из таблицы распределения при a =0, 1 найдем l =1, 22. Для n = 18 критическое значение . Поскольку величина = меньше критического значения 0, 288, гипотеза о принадлежности выборки нормальному закону не отвергается. Построим график накопленных частот (рис. 8). Из графика видно, что эмпирические данные правой части распределения довольно близко расположены к линии нормального распределения. Таким образом, проверка полученных эмпирических данных на нормальность с помощь расчета асимметрии, эксцесса и графически с использованием критерия Колмогорова-Смирнова дала положительный результат. В целом, с надежностью 98% можно утверждать, что эмпирическое распределение является нормальным.
|