Статистикалық жорамалдарды тексеру теориясының негіздері. Параметрлік

2.1 Стьюденттің t- критерийі .

1) Тәуелсіз таңдамалардағы көрсеткіштердің айырмашылығының мәнділігін бағалау.
2) Тәуелді таңдамалардағы көрсеткіштің айырмашылығының мәнділігін бағалау.
2.2 Фишердің F – критерийі.

жөнінде айтылған ұйғарым статистикалық жорамал деп аталады.
Айтылған ұйғарымды (жорамалды) таңдама

деректерімен салыстыру үрдісі статистикалық жорамалды тексеру деп аталады.
Жорамалдарды статистикалық тексеру міндеттері:
Қандай да бір бас жиынтыққа қатысты Н0 жорамалы айтылады.
Осы бас жиынтықтан таңдама бөлініп алынады.
Таңдама деректері бойынша Н0 жорамалын қабылдауға немесе жоққа шығаруға болатындай ереже көрсетілуі тиіс.

жиынтықтың белгісіз параметрлерінің шамалары жөніндегі, таңдама көрсеткіштерінің негізінде тексеруге болатын

ұйғарым.
Статистикалық жорамалдардың мысалдары:
Бас жиынтық Гаусстың қалыпты заңы бойынша таралған.
Қалыпты таралған екі жиынтықтың дисперсиялары өзара тең.

дисперсиясы сияқты параметрлері кіретін және бас жиынтықтың қалыпты таралуына негізделген

критерийлерді айтады.

Параметрлік емес критерийлер деп бас жиынтықтың таралу түріне негізделмеген және есептеу формуласында жиынтықтың параметрлерін қолданбайтын критерийлерді айтады.

айтады.
Н1 балама жорамалы деп нөлдік жорамалмен бәсекелес, яғни оған

қарама-қайшы келетін жорамалды айтады.
Тек бір ғана пікірден тұратын жорамалды жай жорамал деп атайды : a=a0 .
Жай жорамалдардың шексіз көп санынан тұратын жорамалды күрделі деп атайды: а>5.
Н0 жорамалын тексерудің статистикалық критерийі деп, осы жорамалды қабылдайтын немесе жоққа шығаратын ережені айтады.

таңдамадан статистикалық критерий деп аталатын Tn=T(X1,X2,…,Xn ) таңдама функциясы құрылады.

Tn=T(X1,X2,…,Xn

)

Сыни аймақ S жорамалды қабылдау аймағы

Екінші текті

жіберу ықтималдығын айтады.
2-ші текті қателіктің ықтималдығы β арқылы белгіленеді.
Критерийдің қуаттылығы

деп 2-ші текті қателікті жібермеу ықтималдығын айтады және оны (1- β) арқылы белгілейді.
Р(жоққа шығару Н0/Н0 дұрыс) немесе Р(Н1/Н0)
βР(қабылдау Н0/Н0 дұрыс емес) немесе βР(Н0 /Н1)
1-βР(қабылдау Н1/Н1 дұрыс)
Критерийдің қуаттылығы неғұрлым үлкен болса,соғұрлым 2-ші текті қатенің ықтималдығы аз.

тексерілсін. Аурудың белгісі белгілі бір көрсеткіш болады( мысалы, артериалдық қысым).
Н0

– қалыпты жағдайдағы көрсеткіш, яғни пациенттің дені сау.
Н1 – көрсеткіштің мәні қалыпты жағдайдан ерекшеленеді, яғни пациент ауру.
Бірінші текті қателік - нөлдік жорамал дұрыс болса да оны жоққа шығару, яғни сау адамды ауру деп қабылдау.
Екінші текті қателік – дұрыс емес нөлдік жорамалды қабылдау, яғни шындығында ауру адамды сау деп қабылдау.

жорамалдарды ұйғару.
Tn=T(X1,X2,…,Xn ) статистикалық критерийін таңдау.
(әдетте: U- қалыпты таралу,

Х2- таралу (Пирсонның хи-квадраты), Стьюденттің t- таралуы, Фишердің F-таралуы).
3.Tn статистикалық критерийі және  мәнділік деңгейі бойынша tсыни сыни нүктесін , яғни S аймағын
аймағынан бөліп тұратын шекараны анықтайды.
4. Х=(X1,X2,…,Xn ) таңдамасының сипаттамалары бойынша критерийдің мәндерін есептейді, яғни Tбақ=T(X1,X2,…,Xn )t
5. Егер tS (мысалы, S оң жақтағы аймақ үшін t> tсыни.), онда
Н0 нөлдік жорамалды жоққа шығарады; ал егер t (t

О tсыни К
Р(Tn> tсыни) 

В) tсыни О К
Р(Tn< tсыни) 
С) tсыни 1 О tсыни 2 К
Р(Tn < tсыни 1)  Р(Tn> tсыни 2)  /2

Жалпы түрі:

df= n1+n2-2

n1=n2=n

df=n-1

n1≠n2

Стьюдент критерийі орта

мәндердің айырмашылықтары жөніндегі жорамалды тексеру үшін тек қана екі топ үшін қолданылады.
Стьюдент критерийі таңдама көлемі аз болған жағдайда қолданылады, ал бұл медициналық-биологиялық тәжірибелерге тән.
Егер тәжірибе саны көп топтар үшін жүргізілетін болса, онда дисперсиялық талдау әдісі қолданылады.
Стьюдент критерийі қалыпты таралған таңдамалар үшін ғана қолданылады.

1>2

df1=n1-1, df2=n2-1

Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман

Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.
Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики.
(учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2003