Сравнение выборок

Для того чтобы выйти из этой унылой ситуации, исследователь должен использовать новый параметр — — для удобства его можно обозначить какой-либо буквой, допустим "а". Поскольку распределение характеристики "а" описывается нормальным законом, то исследователь получает возможность использовать весь точный и хорошо разработанный математический аппарат классического статистического анализа экспериментальных данных, начиная с емкого и краткого описания выборки двумя числами (средним арифметическим и средним квадратическим отклонением) и включая такие вопросы, как выявление выпадающих результатов, сравнение выборок и т.д. Следует отметить, что этот существенный результат был достигнут путем простейших вычислений на сравнительно небольшом количестве чисел. [c.41]

Сравнение выборок без преобразования исходных чисел. Часто возникает потребность сравнить между собой две или несколько выборок, например данные по крупности частиц различных материалов, химическим анализам и т.п. Если в каждой выборке имеется разброс чисел и сами выборки тоже отличаются друг от друга, то для эффективного и наглядного сравнения их нужно преобразовывать — представлять в компактном виде, но с минимальной потерей информации. [c.41]

Сравнение выборок по буквенно-числовым представлениям в данном случае не дает наглядного представления о характере выборок и соотношениях между ними. [c.42]

Сравнение выборок с применением преобразований. В тех случаях, когда сравниваемые числа сильно отличаются друг от друга (например, в 100 раз и более), их сравнение в первоначальном виде может быть недостаточно наглядным и, следовательно, малоэффективным (см. примеры 9 и 11). В этих случаях может быть полезным использование преобразований, которые позволяют сжать диапазон чисел. Простейшим и наиболее практичным преобразованием такого рода является логарифмирование и извлечение квадратного корня. Поскольку все сравнения выборок производятся на некоторых числах, характеризующих выборку, то и логарифмировать или извлекать корень можно не для всех чисел выборки, а лишь для тех, которые входят в ее характеристику в буквенно-числовом представлении. [c.43]

Пример 12. Используя данные примера 11 после логарифмирования, получаем следующие варианты сравнения выборок (логарифмы везде даны в сотых долях) [c.43]

Общая часть. Рассмотренные выше примеры сравнения выборок ориентировались в основном на сравнение медиан различных выборок. Сравнение выборок по степени рассеивания и другим числам, которые не очень удалены от медиан, этим приемом иногда не эффективно. [c.44]

Если остатки отличаются друг от друга незначительно, их можно сравнивать непосредственно если различие слишком большое, то необходимы преобразования. Общая схема сравнения выборок по остаткам показана ниже. [c.45]

Пример. 15. Провести сравнение выборок по примеру 13, используя преобразования остатков. [c.48]

Сравнение выборок по остаткам преобразованных (прологарифмированных) величин. В пп. 2.9.2 и 2.9.3 обсуждалось сравнение выборок по остаткам без преобразования исходных величии. Полученная картина отражает различия в числах сравниваемых выборок (на сколько отличаются эти числа). Очень часто для исследователя представляет интерес сравнение не абсолютных различий, а относительных во сколько раз числа отличаются друг от друга. Такое сравнение будет, например, более эффективным, если разброс, рассеивание чисел пропорциональны их величине, например, если имеется постоянный коэффициент вариации. Для сравнения выборок по относительному разбросу (по коэффициентам вариации) нужно анализировать остатки после логарифмирования исходных чисел выборок. В зависимости от степени различия получающихся остатков логарифмов они могут сравниваться без дополнительных преобразований или с преобразованиями (извлечение корней). [c.49]

Сравнение выборок следует производить по тем признакам, варианты выражения которых не могут изменяться вследствие перехода особи 81 = 82. Желательно также, чтобы выборочные оценки признаков не зависели от полового и возрастного состава выборок. [c.89]

Здесь также как и в случае сравнения выборок А и С, главную роль играет наличие совершенного консенсуса, что отражают характеристики (3 и Зд ). Кроме того, более слабые промоторы имет более легкоплавкую зону -50 - О. Еще одной выявлешюй характеристикой является наличие прямых повторов в районе более сильных промоторов. [c.36]

Сравнение выборок по преобразованным остаткам. В тех случаях, когда построение схематических диаграмм по остаткам в первоначальной форме не дает удовлетворительных результатов вследствие несоизмеримости значений, следует остатки преобразовать. Ориентировочным критерием целесообразности и необходимости преобразований может быть отношение максимального числа среди чисел буквенночисловых представлений сравниваемых выборок к минимальному. Преоб-46 [c.46]

При сравнении выборок может быть зафиксировано определенное различие и оценена его статистическая значимость. Затруднение при этом вызывает оценка степени выявленных отклонений, их места в общем диапазоне возможных изменений показателя. Такая оценка особенно важна для сравнения различных территорий и видов. При получении данных по различным природным популяциям возможна разработка балльной шкалы для оценки степени отклонения от нормы. Базовые принципы для ее построения следующие. Диапазон значений показателя, соответствующий условно нормальному фоновому состоянию, принимается за первый балл (условная норма), а соответствующий критическому состоянию - за пятый балл. Весь диапазон между этими пороговыми уровнями ранжируется в порядке возрастания значений показателя. Па практике первый балл соответствует [c.7]

В выборке из Шекснинского плеса достоверны по критериям I и к различия частотных распределений у самцов и самок по признаку Pargo, из Моложского плеса — по критерию I по признаку Рагсо- Как и в случае с анализом изменчивости поколений, для популяционного анализа важно сохранение среднего уровня, характерного для данной группировки. Сравнение выборок по уровню флуктуирующей асимметрии (ФА) показало довольно высокое сходство этой характеристики у плотвы разных плесов, хотя в отдельных случаях различия дисперсий статистически достоверны (табл. 1). [c.132]

Анализ однородности при сравнении выборок [п = 20) при помощи критерия X по СКВ. 218, 287 показал их неоднородность [X - 1,08 < 1,36), что свидетельствует о хорошей сопоставимости двух методов (метода Вилкоксона и метода А.Н. Колмогорова). [c.72]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология