Nominativ ma’lumotlarni tahlil qilish nimani talab qiladi? - Deyarli hech narsa!!!
- Har qanday - shkala (lekin faqat kategorial shkalalar uchun foydali)
- Tanlanma hajmi - deyarli har qanday (faqat kutilgan chastotalar bilan bog’liq cheklovlar mavjud, ular keyinroq batafsil muhokama qilinadi).
- Taqsimotning normalligi shart emas (odatda shkalaga taalluqli emas).
Nominativ ma’lumotlarni tahlil qilishda parametrik bo’lmagan usullar Tanlash algoritmi. 1- qadam - 1) Testda o’zgaruvchisining shkalasi qanday?
- А) Kategoryalli (nominativ yoki gradatsiya(variant)lar soni kam bo’lgan tartib ya’ni bir xil natijalarning ko’p takrorlanishi bilan) –nominativ ma’lumotlarni tahlil qilish.
- B) Ko’p sonli gradatsiya(variant)lar bilan tartib shkala (deyarli takrorlanadigan natijalar yo’q) – tartib (daraja) usuli.
- V) Metrik, ko’p sonli gradatsiya(variant)lar bilan – 2-qadamga o’tiladi.
Tanlash algoritmi. 2-qadam - 2) Taqsimot normaga yaqinmi (assimetriya-ekstsess yoki Kolmogorov-Smirnov testi bilan tekshiriladi)?
- А) Taqsimot normada emas (xatto 1ta tanlanmada ham) – tartib (rang, darajali) usuli
- B) Normal taqsimot (URA!!!)- parametrik usuli
Aniq zarbali Xi-kvadrat (X2) testi Aniq zarbali Xi-kvadrat (X2) testi Aniq zarbali Xi-kvadrat (X2) testi - Barcha Xi-kvadrat testlari chastotalarni tahlil qilishga asoslangan parametrik bo'lmagan usullardir (bir yoki boshqa toifadagi zarba).
- Aniq zarbali Xi2-testi qoʻllash maqsadi boʻyicha bir tanlovli Student testiga oʻxshash, lekin boshqa shkalalar uchun moʻljallangan (metrik emas, balki kategorik).
- Empirik ma'lumotlarni nazariy taxminlar bilan taqqoslash.
- Empirik chastota taqsimoti kutilgan chastota taqsimoti o'rtasida sezilarli farqlar mavjudligini tekshiradi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
