2
Am ascultat o prelegere cu privire la măsurarea performanței calculatorului, iar profesorul a dat o analogie cu măsurarea performanței aeronavelor. El a arătat un tabel care conținea diverși parametri ai diferitelor aeronave, cum ar fi:
Avioane: Capacitate pasagerilor Viteza Concord 132 1350 mph DC9 146 544 mph
apoi a pus întrebări de la studenți " Cât de repede concordanța în comparație cu DC9? ". Apoi a explicat-o de mai bine de 2 ori. Întrebarea mea: De ce a folosit divizia pentru a compara două valori și nu scade? Știu întrebarea lui foarte fundamentală, dar vă rog, îmi pare rău de incompetența mea.
0
Uneori trebuie să utilizați raportul pentru a descrie fenomenele, de exemplu, probabilitatea de a câștiga jocul. Uneori este opțional, ca în cazul tău. Puteți găsi interesant: https: //en.wikipedia.org/wiki/relative_change_and_diFference - Nici o sansa. 06 Mar. 16 2016-03-06 17:40:56.
2 Răspuns
Triere:
Activitate
0
Am postat aceeași întrebare despre Dr.Maths și am primit următorul răspuns, care, în opinia mea, este mai precis și detaliat.
Întrebați-vă ce ar fi mai semnificativ: Concordul este de 806 mph mai repede decât DC9. Concordul este de 2,5 ori la fel de repede ca DC9. Dacă nu aveți nicio idee cât de repede ar fi aproape lipsit de sens - nu puteți spune dacă este doar o mică îmbunătățire (de la, de la 100.000 mph la 100,806 mph!) Sau o imensă îmbunătățire (de la 10 mph la 816 mph). I Exagerarea pentru a face un punct: Interpretarea semnificației numărului depinde de semnificația numărului de depitare a numerelor conexe. Raportul, pe de altă parte, nu necesită nici un astfel de knowedge. De asemenea, și poate chiar mai important, raportul va fi Să fie același indiferent de unitățile utilizate. Nu trebuie să știm dacă vitezele au fost măsurate în MPH sau KPH sau inci pe secundă. De fapt, raportul se ridică la utilizarea DC9 în sine ca o unitate de măsurare - Concordul zboară la 2,5 DC9 S. Același lucru este probabil adevărat în compararea vitezelor computerului. Cine știe, în aceste zile, ceea ce este o viteză bună? Dar oricine este o viteză bună? Poate spune că de două ori mai repede este mult mai bine. Este ceva ce putem vizualiza mult mai bine decât nanosecunde sau gigabytes!
1
Luați în considerare situația - am mâncat $ 1000 $ mere. Prietenul meu a mâncat mere 1050 de dolari.
Două declarații Prietenul meu a mâncat $ 50 $ mere mai mult decât mine din diferența Prietenul meu a mâncat $ 1,05 $ mere ca mine Din raport.
Luați în considerare o altă situație când mănânc 100 $ mere și prietenul meu $ 105 $
Două declarații vor fi Prietenul meu a mâncat $ 5 $ mere mai mult decât mine și
Prietenul meu a mâncat $ 1,05 ori mai multe mere ca mine
A treia am mâncat cu situații de $ 1 $ Apple, prietenul meu mănâncă $ 51 $
două declarații - Prietenul meu a mâncat $ 50 $ mere mai mult - și
Prietenul meu a mâncat $ 51 astăzi un număr de mere ca mine
Concluzie - Avem nevoie de o diferență și o atitudine în mod clar pentru a cunoaște situația. Cu toate acestea, folosim lucruri diferite în diferite scenarii, care, după cum sper, sunt clare din exemplul de mai sus.
Clasele de carduri tehnologice №35
| Numărul etapei | Etapele clasei | Timp | Profesor de activitate | Activitățile studenților | Aplicații |
| Organizarea timpului | 2 minute. | Salută studenții, verifică disponibilitatea lor de lecție | Salută profesorul, pregătindu-se pentru o lecție | ||
| Lecția planului de mesaje | 1 min. | Raportează planul de lecție | |||
| Controlul cunoștințelor | 20 de minute. | Efectuează un sondaj privind subiectul anterior | Răspunsurile. Ascultă. Complemente. | ||
| 4. | Mesajul unui nou subiect, obiective, motivație, prezentarea planului unui nou subiect | 3 min. | Raportează subiectul prelegerilor, obiectivelor, motivează necesitatea de a explora acest subiect. Raportează un plan pentru prezentarea unui nou subiect. | Ascultă. | |
| 5. | Declarație de material nou. | 30 minute. | Prezentarea unui nou subiect utilizând prezentarea multimedia | Ascultă. Scrie. | |
| 6. | Fixarea subiectului | 20 de minute. | Performanța activității | Răspunsurile. Complemente. | |
| 7. | Rezumând | 2 minute. | Comentarii și estimări. | ||
| 8. | Teme pentru acasă | 2 minute. | Raportează temele |
Lecția "Grafică de afaceri.
Clădire, editare, formatare diagrame "
În termenul programului Excel diagramă Folosit pentru a desemna toate tipurile de reprezentare grafică a datelor numerice. Construirea unei imagini grafice se face pe baza unui număr de date. Așa-numitul grup de celule cu date într-o linie sau o coloană separată. În aceeași diagramă puteți afișa mai multe serii de date.
Diagrama este un obiect plug-in încorporat la una din fișele de lucru. Acesta poate fi amplasat pe aceeași foaie pe care se află datele sau pe orice altă foaie (adesea o foaie separată este îndepărtată pentru a afișa diagramele). Diagrama păstrează comunicarea cu datele, pe baza căreia este construită și când aceste date sunt actualizate, își schimbă imediat aspectul.
Pentru a construi, de obicei, diagrame Master Chart.Butonul de rulare pe buton Master Chart. În bara de instrumente standard, este adesea convenabil convenabil pentru a selecta zona care conține datele care vor fi afișate în diagramă, dar puteți specifica aceste informații în timpul lucrărilor de masterat
Tipul diagramei. La lucrarea expertului, expertul este ales de formă. Formulare disponibile ᴨȇCulați în lista de tipuri de pe tabară Standard. Pentru tipul de diagramă selectat din partea dreaptă, sunt specificate mai multe reprezentări de date (paleta Vedere), Din care ar trebui să alegeți cel mai potrivit. Pe tab-ul Non-standard Se afișează un set de tipuri de diagrame complet formate cu formatare gata făcută. După setarea formularului de diagramă, faceți clic pe buton. Mai departe.
Selectați date. A doua etapă a expertului este utilizată pentru a selecta datele prin care va fi construită diagrama. Dacă intervalul de date a fost selectat în prealabil, atunci va apărea o afișare aproximativă a diagramei viitoare în zona de previzualizare din partea de sus a ferestrei Wizard. Dacă datele formează un singur domeniu dreptunghiular, atunci este convenabil să le alegeți cu fila Gamă date. Dacă datele nu formează un singur grup, informațiile privind seria de date individuale depășite sunt specificate în fila. Rând. Previzualizarea diagramei este actualizată automat când se modifică selectorul de date.
Diagrama de înregistrare. A treia etapă a vrăjitorului (după ce faceți clic pe buton Mai departe) Se compune în alegerea unui design al diagramei. Pe filele de fereastră Master Set:
* Numele diagramei, semnăturile axelor (tab Titluri);
* Afișarea și marcarea axelor de coordonate (filă Axă);
* Afișarea liniilor de rețea paralel cu axele coordonatelor (fila Linii de plasă);
* Descrierea graficelor construite (filă Legendă);
* Afișarea inscripțiilor corespunzătoare elementelor individuale de date pe diagramă (filă Semnături de date);
* Prezentarea datelor utilizate la construirea unui program sub formă de tabel (fila Tabel de date).
În funcție de tipul de diagramă, unele dintre filele opționale pot fi absente.
Diagrama de plasare. Pe ultima, lucrarea Wizard (după ce faceți clic pe buton Mai departe) Se indică dacă o nouă foaie de lucru sau una dintre diagramele disponibile trebuie utilizată pentru a plasa graficul. În mod obișnuit, această foarte selecție este importantă pentru documentul ulterior ᴨȇchody care conține o diagramă. După ce faceți clic pe buton Gata Diagrama este construită automat și introdusă în foaia de lucru specificată.
Diagrama de editare. Diagrama finalizată poate fi schimbată. Se compune dintr-un set de elemente individuale, cum ar fi grafica (seria de date), axa coordonatelor, antetul diagramei, zona de construcție și așa mai departe când este listată pe elementul de diagramă, acesta este lansat de către markeri, iar când vă deplasați indicatorul mouse-ului la acesta - este descris de vârful pop-up Deschis Caseta de dialog pentru formatarea elementului de diagramă poate fi prin meniu Format (pentru elementul selectat) sau prin meniul contextual (comanda Format) Diferitele file ale casetei de dialog Open vă permit să modificați setările de afișare ale elementului de date selectat. Dacă aveți nevoie să faceți schimbări semnificative în diagramă, trebuie să utilizați din nou maestrul de diagramă. Pentru a face acest lucru, deschideți o foaie de lucru cu o diagramă sau selectați o diagramă implementată în fișa de lucru cu date. Lansa master Chart., Puteți schimba parametrii curenți care sunt vizualizați în Windows Wizard, ca implicit.
Pentru a elimina diagrama, puteți scoate frunza pe care este localizată ( Editați scoateți foaia.) sau alegeți o diagramă încorporată în foaia de lucru cu date și apăsați tasta Șterge.
Diagrame de construcție
Practic, în toate mesele moderne "Procesoarele sunt încorporate grafică de afaceri.Există pentru acest lucru modul grafic. Funcționează procesorul tabular. În modul grafic, pot fi construite diagramele diferitelor tipuri, ceea ce oferă vizualizarea dependențelor numerice.
Diagramă - Acesta este un mijloc de imagine grafică vizuală a informațiilor concepute pentru a compara cât de multe valori sau mai multe valori ale unei valori, urmărind schimbarea valorilor lor etc.
Cele mai multe diagrame sunt construite într-un sistem de coordonate dreptunghiulare. Conform axei orizontale x, valorile independente (argumente) sunt amânate, iar axa verticală Y este valorile celei dependente (funcția). Câteva diagrame pot fi afișate simultan pe o singură imagine.
Cu procesarea grafică a informațiilor numerice utilizând un procesor de tabel, urmează:
1) Specificați zona de date (blocul de celule) prin care va fi construită diagrama;
2) Determinați secvența de secvență de date (prin linii sau prin coloane) din blocul de celule selectate.
Când alegeți coloanele X - Coordonatele sunt luate din coloana din stânga extremă a blocului dedicat de celule. Coloanele rămase conțin coordonatele Y ale diagramelor. Prin numărul de coloane este determinată de numărul de diagrame în construcție. Când selectați șirurile, linia de sus a unității de celule dedicate este un șir de coordonate X, iar șirurile rămase conțin coordonatele Y ale diagramelor.
Luați în considerare diagramele de 5 tipuri diferite. În cărți diferite, poartă nume diferite. Le vom numi: diagrame circulare, coloană, pe termen lung, liniară și regională (sau grafice de zonă). De fapt, tipurile de diagrame sunt mult mai mari, dar acestea sunt cele mai frecvente.
I. Diagrama circulară Acesta servește pentru a compara mai multe cantități la un moment dat. Este util în special dacă sumele din sumă reprezintă ceva întreg (100%).
Exemplul 1. Dunno tranzacționează papetărie: notebook-uri, creioane și notebook-uri. Presupunem că în ziua a vândut 2 notepad, 13 creioane și 45 de notebook-uri.
Construiți o diagramă circulară care arată că mărfurile au fost cumpărate în timpul zilei cel mai adesea.
Luați în considerare secvența de acțiuni ale procesorului de masă, atunci când se construiește o diagramă circulară. Diagrama circulară, după cum urmează din titlu, este situată pe cerc. Cerc - 360 de grade. Numărul total de bunuri vândute este de 60 de bucăți. Aceasta înseamnă că 1 bucată de bunuri reprezintă 360: 60 \u003d grade B. Recalcificăm "produsul la grade": 13 notebook-uri vor corespunde la 2 * 6 \u003d 12 grade; 13 creioane - 13*6 \u003d 78 de grade; 45 Notebook-uri - 45 * 6 \u003d 270 de grade. OST Elk împărțiți cercul în trei sectoare - 12, 78 și 270 de grade.
Decizie. Evidențiați unitatea celulară A1: VZ care conține date pentru procesarea grafică. Datele sunt situate în coloane. Prima coloană A1: Blocul izolat AZ este o coloană de nume de sectoare; Cea de-a doua coloană B1: Blocul dedicat conține date privind diagrama numerică. Diagrama circulară va arăta astfel:
Diagrama circulară nu afectează întotdeauna vizibilitatea necesară a prezentării informațiilor. Moduri, într-un singur cerc pot exista prea multe sectoare. În al doilea rând, toate sectoarele pot avea aproximativ aceeași dimensiune. Împreună, aceste două motive fac o diagramă circulară a unei ardezie.
II. Diagrama de bare servește pentru a compara mai multe cantități la mai multe puncte. Deci, aveți nevoie de alt instrument, o diagramă a altui tip. Aceasta este o diagramă jefuită.
| DAR | ÎN | DIN | D. | E. | F. | G. | ||
| Pn. | T. | Cp. | A | PT. | Sat. | BC. | ||
Diagrame de stele (după cum rezultă din nume) constau în coloane. Înălțimea coloanelor este determinată de valorile valorilor comparate. În cazul nostru, înălțimea coloanei va fi determinată de numărul de ziare pe care Dunno îl vinde pentru această zi. Fiecare coloană este legată de unii punct de referinta. În cazul nostru, punctul de referință va corespunde unei zile săptămânii.
Decizie. Evidențiați blocul de celule A1-G2 care conține date pentru procesarea grafică. Datele sunt situate în linii. Prima linie A1: G1 a blocului dedicat este o linie x coordonate (puncte de referință); A doua linie A2.g2 a blocului dedicat conține coordonatele Y (diagrame de coloană).
Specificați antetul diagramei: "Dunno vinde ziarele". Graficul de bare va arăta astfel:
Exemplul 3. Teur luați în considerare o sarcină mai complexă, pentru a rezolva că diagrama circulară nu poate fi utilizată în principiu. Aceasta este o sarcină în care de mai multe ori trebuie să comparați mai multe cantități. Lăsați lipirea și gogoasa tranzacționată împreună cu ziarele minore. Articulațiile lor se reflectă în următorul tabel (pentru confort, adăugare aici și minor):
| DAR | ÎN | DIN | D. | E. | F. | G. | N. | ||
| Pn. | T. | Cf. | A | PT. | Sat. | Bs. | |||
| Dunno. | |||||||||
| Toropany. | |||||||||
| Gogoașă | |||||||||
Construiți o diagramă a coloanei pe care datele vor fi afișate imediat despre toți cei trei vânzători. Totuși, înălțimea coloanei va simboliza cantitatea de ziare. În continuare, vom avea 7 puncte de referință - una pentru fiecare zi a săptămânii. Diferența cu diagrama anterioară va fi faptul că nu există o coloană în fiecare punct de referință și trei - unul pentru fiecare vânzător. Toate coloanele unui vânzător vor fi pictate în mod egal.
Decizie. Selectăm unitatea celulară A1: H4 care conține date pentru procesarea grafică. Datele sunt situate în linii. Prima linie a blocului dedicat este o linie x coordonate (puncte de referință); Următoarele trei linii ale blocului selectat conțin coordonatele Y (Coloame Heights). Specificați antetul graficului: "Comerțul cu ziarele".
III. Diagrama liniară servește la urmă În spatele schimbării Cantități multiple la un moment dat la altul.
Exemplul 4. Construiți o diagramă liniară care reflectă o schimbare a numărului de ziare vândute în timpul săptămânii (a se vedea exemplul 3). Construcția unei diagrame liniare este similară construirii unei coloane. Dar, în loc de coloane, înălțimea lor este pur și simplu observată (puncte, liniuțe, cruci - indiferent), iar markerii obținuți sunt conectați prin linii drepte (diagrama este liniară). În loc de diferite incubație (nucleu) de coloane, diferite mărci (rombice, triunghiuri, cruce etc.), grosime diferite și tipuri de linii (solide, punctate etc.), culoare diferită.
IV. Diagrama mică Vă permite să comparați vizual sumele mai multor cantități la mai multe puncte și, în același timp, arată contribuția fiecărei valori în suma totală.
Exemplul 5. Diagramele vânzării de ziare (și un bar și liniar) sunt interesante pentru vânzătorii de ziare, arată până la vânzători, demonstrează munca lor. Dar alte fețe sunt interesate de ziare în comerțul de ziare. De exemplu, editorul ziarului trebuie să știe nu numai câți copii ale ziarului au vândut fiecare dintre vânzători, dar cât de mult au vândut împreună. În același timp, interesul și cantitățile individuale care constituie suma totală. Luați tabelul de vânzare al ziarelor (a se vedea exemplul 3) și construiți o diagramă lungă pentru aceasta.
Ordinea construirii unei diagrame de lungă durată este foarte asemănătoare cu ordinea construirii unei diagrame a coloanei. Diferența este că coloanele din diagrama lungă nu sunt plasate unul lângă celălalt, ci unul pe altul. În consecință, regulile de calcul al mărimii verticale și orizontale ale diagramei sunt schimbate. Dimensiunea verticală va fi determinată nu cea mai mare valoare, ci cea mai mare cantitate de valori. Dar numărul de coloane va fi întotdeauna egal cu numărul de puncte de referință: în fiecare punct de referință va exista întotdeauna o coloană cu mai multe niveluri.
Cartea discută principalele tehnici de lucru pe computerul Macintosh. Caracteristicile de lucru în sistemul de operare Mac OS X sunt prezentate: interfața utilizatorului, instalarea / îndepărtarea programelor, arderea CD-ului / DVD-ului, a documentelor de imprimare, conexiunea la Internet etc. descrie principalele aplicații incluse în sistemul de operare: Client de poștă electronică ; Browser-ul web Safari; Calendar-jurnal iCal; Aplicația care controlează widget-urile, tabloul de bord; Photo Booth Program pentru a lucra cu o cameră digitală încorporată; Editor de muzică Garajerband; Aplicarea automată a mașinii pentru copii de rezervă etc. Se consideră că lucrează cu aplicațiile medii integrate IWORGE: pagini de editare text, numere de calcul, program pentru a crea prezentări cheie. Caracteristicile tastaturii Macintosh sunt afișate și sunt efectuate analogii cu o tastatură a computerului IBM PC. CD-ul conține sarcini pentru lucrări independente cu aplicații Mac OS X și IWork, materiale pentru îndeplinirea sarcinilor, exemple de prezentare.
Pentru utilizatorii novici.
Carte:
Secțiuni de pe această pagină:
Diagramă - prezentarea grafică a datelor din intervalul selectat.
Pentru a construi diagrame, urmați următorul algoritm
1. Creați un tabel de valori de decontare.
2. Selectați intervalul dorit (poate consta din intervale dreptunghiulare non-adiacente).
3. Selectați tipul dorit de diagramă din lista organizată de buton Diagrame.(Grafice):
Sau din lista meniului Introduce.(Introduce)? Diagramă(Diagramă).
4. Creați setări pentru diagrama creată din fereastra Inspector din fila Diagramă(Diagramă).
În detaliu, luați în considerare setările parametrilor diagramei din această secțiune, deoarece această întrebare a înțeles anterior în cerere Pagini (vezi secțiunea 5.1.14), Iar practica de a lucra cu grafice va fi dezmembrată în secțiune. 6.2.8.
Tipuri de diagrame și exemple de utilizare a acestora
aplicație Numere.oferă aceeași listă de diagrame ca Pagini.Lucrul cu diagrame în Paginia fost considerat in secțiune. 5.1.14, În ce atenție a fost plătită numai diferitelor setări de diagrame, dar nu au existat caracteristici comparative ale diferitelor specii. În această secțiune vom analiza câteva exemple de utilizare a anumitor tipuri de diagrame care demonstrează în mod clar domeniul lor de aplicare.
Diagrama circulară
Circular diagramă (PLĂCINTĂ)și versiunea sa volumetrică (Piele 3D)folosit pentru a compara mai multe valori la un punct sau mai multe părți ale unui întreg. După cum urmează numele, diagrama este un cerc care este împărțit în sectoare. Cercul corespunde cu suma totală a tuturor datelor și este de 100%, fiecare sector corespunde unui anumit, reprezentând o parte (procentaj) din total.
Exemplul 1.Într-o zi, unchiul Fedor sa dus la pădure pe ciuperci și a adunat: 24 de chanterelles, 9 Mokhovikov, 15 valuri, 5 alb. Construiți o diagramă de colectare a ciupercilor circulare care arată ce procent din cantitățile totale reprezintă ciupercile albe.
Trebuie să pre-pregătiți un tabel de valori pentru care va fi construită diagrama. Tabelul trebuie adăugat la numele de ciuperci și date numerice, apoi evidențiază intervalul A1: D2 (figura 5.86) și selectați tipul de diagramă Plăcintă (Circular). Celulele primei linii ale gamei selectate sunt numele sectoarelor cercului, celulele al doilea șir conțin date de diagramă numerică. Întregul cerc este numărul total de ciuperci colectate - 45, fiecare sector reflectă procentul fiecărui nume de ciuperci din cantitățile totale, fig. 5.86).
Utilizarea unei diagrame circulare nu este întotdeauna convenabilă și clar, de exemplu, o creștere a numărului de ciuperci colectate va conduce la o creștere a sectoarelor, ceea ce va afecta pernicabil informativitatea diagramei. În acest caz, ar trebui utilizate alte tipuri.
Diagrame coloane
Numere. oferă mai multe variante ale diagramei coloanei: Coloană. (Coloană) - coloane verticale, Bar (Histogramă) - coloane orizontale, 3D coloană. (Coloană tridimensională), Bar 3D. (Histogramă tridimensională).
Coloană Diagrama și diferite opțiuni sunt utilizate pentru a compara mai multe cantități în mai multe puncte, dar pot fi de asemenea utilizate pentru a compara mai multe valori la un moment dat ca în exemplul anterior (vezi figura 5.86).
După cum urmează numele, diagrama coloanei constă din coloane, a căror înălțime corespunde valorilor valorilor comparate, în exemplul 1, înălțimea coloanelor este determinată de cantitatea de ciuperci colectate. Fiecare coloană este legată de un anumit punct de referință. În exemplul 1, punctul de referință corespunde denumirii ciupercii, câte elemente (4), atât de multe coloane (vezi figura 5.86).
Luați în considerare sarcina pentru care diagrama circulară nu este potrivită pentru rezolvare. În exemplul 2, de mai multe ori trebuie comparate de mai multe ori.
Exemplul 2. Să presupunem că prietenii săi s-au alăturat unchiului Fedor pe colecția de ciuperci: pisica lui Matroskin și câinele, datele sunt prezentate în tabel (figura 5.87). Construiți o diagramă în care se reflectă rezultatele tuturor colectorilor.
Înălțimea coloanei reflectă, ca în exemplul 1, numărul de ciuperci colectate rămâne în continuare 4 puncte de referință, dar în contrast cu exemplul 1, în fiecare punct de referință nu este o coloană, dar trei (o coloană pentru fiecare colector). Toate coloanele unui colector vor fi vopsite într-o singură culoare. Pentru a construi o diagramă, ar trebui izolată o gamă A1: E4 (vezi figura 5.87), în fig. 5.87 Tipul diagramei Coloană. (Coloană).
Diagrama liniară
Liniar Diagrama ( Linia) Se intenționează să urmărească modificările în mai multe cantități atunci când se deplasează de la un punct la altul.
Exemplul 3.Construiți o diagramă liniară bazată pe o masă din exemplul 2, reflectând modificarea numărului de ciuperci colectate în funcție de tipul lor.
Punctele de referință rămân încă patru în numărul de specii de ciuperci. Numărul de ciuperci colectate este marcat pe graficul etichetelor conectate la fiecare segment. Ca rezultat, graficul este o linie întreruptă formată din mai multe segmente, de unde se numește acest tip de diagrame - liniar. Diagrama prezentată în fig. 5.88, conține trei linii, fiecare dintre care corespunde unui colector. Liniile diferă una de cealaltă: culoarea, tipul de accident vascular cerebral, markeri.
Diagrama pătratului
Diagramă pătrat Reprezintă un hibrid de diagrame liniare și de coloane, reflectă în mod clar compararea mai multor valori la un moment dat.
Exemplul 4.Construiți o diagramă a unui pătrat bazat pe o masă din exemplul 1, reflectând colecția de unchiul Fedor.
Dacă pe vârfurile coloanelor prezentate în fig. 5.86, puncte de marcare, conectați-le cu segmente și zona rezultată pentru a picta în orice culoare, apoi zona zonei, prezentată în fig. 5.88. Pentru a afișa mai multe colectoare, acest tip de diagramă nu este informativ.
Numere. oferă două opțiuni ale zonei graficului: Zonă (Pătrat) și versiunea sa în vrac 3D. Zona (pătrat tridimensional).
Diagrame multi-nivelate
Multi-tier. Diagrama vă permite să comparați vizual sumele valorilor multiple la mai multe puncte și, în același timp, arată contribuția fiecărei valori în suma totală.
Exemplul 5.Construiți diagrame multi-nivel bazate pe o masă din exemplul 2.
Numere.oferă șase variante ale unei diagrame multi-tier: Coloană stivuită.(Coloane cu mai multe niveluri) și versiunea sa în vrac Coloana 3D stivuită(Coloane tridimensionale cu mai multe dimensiuni), Stacked bar.(Histogramă multi-nivel) și 3D Stacked Bar.(Histogramă tridimensională cu mai multe dimensiuni), Zona stivuită(Zona multi-tier) și Zona 3D stivuită(Zona multi-tier tridimensională).
Analiza datelor începe cu gruparea și calcularea statisticilor descriptive în grupuri, de exemplu, calcularea deviațiilor medii și standard.
Dacă aveți două grupuri de date, este normal să comparați media în aceste grupuri. Acest tip de problemă în set apar în practică, de exemplu, poate doriți să comparați venitul mediu al a două grupuri de persoane: având o învățământ superior și să nu aibă o învățământ superior.
În acest capitol, vom face față variabilelor măsurate pe scară continuă, astfel de variabile sunt, de exemplu, veniturile sau tensiunea arterială. Variabilele măsurate în scalele sărace sunt studiate folosind metode speciale. În particular, variabilele categorice sunt examinate utilizând tabele de conjugație (a se vedea analiza capitolului și construcția de masă). Variabilele măsurate în scări ordinale sunt examinate prin statistici non-parametrice (a se vedea capitolul statistica non-parametrică).
Ia în considerare o sarcină tipică. Să presupunem că în producția de beton ați venit cu o nouă componentă și credeți că va crește puterea concretă. Pentru a vă testa ipotezele și pentru a dovedi consumatorul lor, ați luat mai multe eșantioane de beton cu aditiv și mai multe eșantioane fără aditiv și măsurați rezistența fiecărui eșantion.
Astfel s-au obținut două coloane (două grupări): puterea probelor cu adăugarea și rezistența probelor fără aditiv. Cum să comparați aceste grupuri ca fiind rezonabile?
Abordarea evidentă este de a compara statisticile descriptive, de exemplu, cele două grupuri medii. Desigur, ați putea compara medii sau alte statistici descriptive, dar în mod natural începeți cu o comparație a valorilor medii. Deci, aveți două medii: secundar pentru primul grup și media pentru cel de-al doilea grup.
Este posibil să scadă oficial o medie a celuilalt și valoarea diferenței de a concluziona despre prezența efectului. Cu toate acestea, este recomandabil să se țină seama de variația acestor medii, adică variația (vezi capitolul elementar concepte). Evident, o procedură rezonabilă ar trebui să ia în considerare variația. Primul lucru care vine în cap este de a normaliza în mod adecvat diferența în medie două eșantioane (grupuri de date), împărțind-o, de exemplu, la o deviație standard (rădăcină pătrată de la variație).
Era exact că V. Gosset a fost motivat - statistici englezești, cunoscute sub studentul pseudonim, care a inventat T-criteriul pentru a compara cele două eșantioane medii.
Să presupunem că verificăm ipoteza că aditivul este ineficientă (sau așa cum se spune în analiza datelor de ardere: fără efect de procesare), cu alte cuvinte, media în două grupe este egală. Această dispoziție corespunde unei alternative conform căreia există un efect - rezistența betonului crește atunci când noua componentă este adăugată la aceasta.
Vom acorda atenție, alternativa poate fi exprimată într-un mod diferit, de exemplu, media nu este egală sau puterea medie a probelor a crescut (aditivul a dus la o creștere a puterii de beton).
Dacă ați rupt în mod aleatoriu eșantionul în două părți și comparați indicatorii din primul și al doilea grup, atunci, cel mai probabil, aveți de-a face cu grupuri independente.
În statistica. Criteriul T este disponibil în ambele opțiuni pentru organizarea datelor.
Dezvoltarea naturală a comparației complotului este generalizarea criteriului T în trei sau mai multe grupuri de date, ceea ce duce la o analiză varianței (în terminologia engleză a ANOVA - o reducere a analizei de variație - dispersie), de asemenea ca răspuns multidimensional. Dacă avem de-a face cu un răspuns multidimensional, folosim metode Manova. Deci, metodele de analiză a dispersiei o fac o modalitate rezonabilă de a compara grupurile de grupuri, dacă numărul de grupuri este mai mare de două. De exemplu, dacă doriți să comparați venitul locuitorilor mai multor regiuni, puteți utiliza o analiză de dispersie. Dacă explorați două regiuni, utilizați criteriul T.
Descriem un caz care nu se încadrează în schema generală. Imaginați-vă că studiați o variabilă categorică primind două valori 0 și 1 și doriți să comparați diferența dintre frecvențele aspectului unităților din două grupuri. De exemplu, doriți să comparați numărul relativ de voturi depuse pentru candidat în două circumscripții circumscripției. Numărul relativ al termenului înseamnă numărul de voturi prezentate pentru candidatul împărțit la numărul total de voturi. Criteriul statistic pentru compararea frecvențelor (acțiuni, proporții ...) este implementat în statisticile de bază ale modulului și tabelele în dialogul altor criterii pentru semnificație.
T-Criteriul pentru eșantioane independente
criteriul T este cea mai comună metodă care vă permite să identificați diferența dintre cele două eșantioane medii. Reamintim încă o dată, variabilele trebuie măsurate într-o scară suficient de bogată, de exemplu, cantitativă.
Desigur, utilizarea criteriului T are unele limitări, totuși, foarte slabe.
Teoretic, criteriul T-Criteriul poate fi utilizat, chiar dacă dimensiunea eșantionului este foarte mică (de exemplu, 10 cercetători susțin că pot fi explorate eșantioane mai mici) și dacă variabilele sunt distribuite în mod normal (în interiorul grupurilor) și dispersia Observațiile în grupuri nu sunt prea diferite. Se știe că criteriul T este rezistent la abaterile de la normalitate.
Presupunerea normalității poate fi verificată prin explorarea distribuției (de exemplu, prin utilizarea vizuală a histogramelor) sau aplicarea criteriului normalității. Trebuie remarcat faptul că este posibil să se testeze efectiv ipoteza normalității pentru o cantitate suficient de mare de date (a se vedea nota lui Fisher cu privire la validitatea normalității citate de noi în capitolul conceptelor elementare de analiză a datelor).
Trebuie să abordăm cu atenție diferența dintre dispersiile grupurilor comparate. Egalitatea de dispersii în două grupuri, și aceasta este una dintre ipotezele F-criterii, puteți verifica cu Criteriul F (care este inclus în tabelul de ieșire T-criterii în statistica). De asemenea, puteți profita de un criteriu de levena mai durabil.
La compararea mediului, ca întotdeauna în analiza datelor, metodele vizuale sunt extrem de utile. De exemplu, o diferență semnificativă a valorilor medii pentru bărbați și femei poate fi văzută pe diagrama de descărcare clasificată a domeniului de aplicare. Punctele de diagramă prezintă medii, precum și abateri standard (dreptunghiuri) și erori standard (segmente de linii drepte) calculate separat pentru bărbați și femei.
Graficul este considerabil diferența în dispersiile în grupuri - înălțimea femeii dreptunghiului este mai mare decât înălțimea dreptunghiului masculin.
În cazul în care condițiile de aplicabilitate Criteriul T-T este îndeplinit, atunci este posibilă estimarea diferenței dintre două grupuri de date, utilizând o alternativă non-parametrică adecvată la ^ -Crima (a se vedea capitolul statistica non-parametrică, unde se discută problema aplicării procedurilor alternative) .
Nivelul R al semnificației criteriului F este egal cu respingerea eronată a ipotezei absenței distincției între eșantioanele medii, atunci când este adevărat (adică atunci când media este de fapt egală).
Unii cercetători sunt propuși în cazul în care diferențele sunt luate în considerare în aceeași direcție (de exemplu, variabila X este mai mare (mai mică) în primul grup decât în \u200b\u200bcea de-a doua), ia în considerare distribuția unilaterală și împărtășirea bilaterală criteriu P-nivel în jumătate. Alții sunt întotdeauna oferite să lucreze cu un criteriu standard dublu față.
Pentru a aplica criteriul T pentru eșantioane independente, cel puțin o variabilă independentă (grup) și o variabilă dependentă (de exemplu, o valoare de testare a unui anumit indicator, comparativ cu două grupe).
La început, cu ajutorul unor valori variabile de grupare, de exemplu, un bărbat și o femeie, dacă variabila de grupare este podeaua sau are o educație superioară și nu are studii superioare, dacă variabila de grupare este educația, datele este împărțită în două grupe. Apoi, în fiecare grup, valoarea medie a variabilei dependente se calculează, de exemplu, tensiunea arterială sau veniturile. Aceste medii selective sunt comparate între ele.
Desigur, atunci când se aplică Criteriul T, precum și atunci când se aplică orice alt criteriu în analiza datelor, trebuie să mențineți bunul simț. Aplicație Criteriile T nu sunt prea justificate dacă valorile a două variabile sunt incompatibile. De exemplu, dacă comparați valoarea medie a unui anumit indicator în eșantionul de pacienți înainte și după tratament, dar utilizați diferite metode de calcul
indicator cantitativ sau alte unități din a doua dimensiune, apoi valorile ridicate ale criteriului T pot fi obținute în mod artificial datorită modificărilor unităților de măsurare. În mod similar, nu are sens să comparați veniturile exprimate în ruble, cu devalorizare multiplă sau o inflație ridicată.
Următoarea secțiune oferă formule pentru calcularea statisticilor privind criteriul elevului pentru verificarea egalității medii a două eșantioane. Dacă sunteți interesat de aplicații practice, puteți sări peste această secțiune.
Definiția formală a criteriului T
În mod oficial în cazul a două grupuri (k \u003d 2) statistici Criteriile T are forma:
În cazul în care x¯ 1 (n 1) m x¯ 2 (n 2) este media selectivă a primei și a doua eșantionare, S ~ 2-Outlets al dispersiei compilate din estimările de dispersie pentru fiecare grup de date:
Dacă ipoteza: "Media în două grupuri este egală" - corectă, statisticile t ^ (n 1 + n 2 -2) au distribuția studenților cu (n 1 + n 2 -2) grade de libertate (a se vedea, De exemplu, ediția de referință a lui Ivazian cu. A., Yenyukov I. S., Meshalkin L. D., Statistici aplicate., M.: Finanțe și statistici, 1983. P. 395-397).
Mare în valoarea absolută a valorii statistice T ^ (n 1 + n 2 - 2) indică o ipoteză cu privire la egalitatea valorilor medii.
Folosind calculatorul probabilistic, statistica găsim 100a / 2% din punctul de distribuție a studenților cu (n 1 + n 2 - 2) în grade de libertate.
Denotă punctul găsit prin ×
Dacă | T ^ (n 1 + n 2 -2) | \u003e T (A / 2), ipoteza este respinsă.
Rețineți că valorile mari absolute ale statisticilor studenților T ^ (N 1 + N2 -2) pot apărea atât din cauza diferenței semnificative dintre media cât și datorită diferenței semnificative în dispersiile grupurilor comparate.
Criteriul statistic al egalității sau uniformității dispersiei a două eșantioane normale se bazează pe statistici:
care sub ipoteza: "Dispersiile din două grupe sunt egale" are distribuția F (n 1-1, N 2-1).
Să specificăm nivelul de semnificație a.
Cu ajutorul unui calculator probabilist, calculați 100 (1 - A / 2)% și 100 (A / 2)% din punctul de distribuție F (N 1-1, N2 -1).
Dacă F 1-A / 2 (N 1 -1, N 2 -1)< F(n 1 -1, n 2 -1) < F a/2 (n 1 -1, n 2 -1), то гипотеза об однородности дисперсии не отвергается.
T-Criteriul pentru eșantioane dependente
Gradul de diferență între medii în două grupe depinde de variația (dispersia) intragrupului de variabile.
În funcție de cantitatea de diferite valori pentru fiecare grup, "diferența grosieră" între media grupului arată un grad mai puternic sau mai slab de dependență între variabilele independente (grup) și dependente.
De exemplu, dacă în studiu, valoarea medie a WCC (numărul de leucocite) a fost de 102 pentru bărbați și 104 pentru femei, apoi diferența numai pe valoarea de 2 între mediile intragrup va fi extrem de importantă dacă toți bărbații WCC sunt Intervalul de la 101 la 103 și toate valorile femeilor WCC sunt în intervalul 103-105. Apoi, este posibil să preziceți plăcut WCC (valoarea variabilei dependente) bazată pe podeaua subiectului (variabilă independentă). Cu toate acestea, dacă aceeași diferență 2 este obținută din date extrem de împrăștiate (de exemplu, variind de la 0 la 200), atunci diferența este foarte posibilă de neglijență.
Astfel, este clar că reducerea variației intragrupului mărește sensibilitatea criteriului.
Criteriul T pentru eșantioanele dependente oferă un avantaj în cazul în care o sursă importantă de variație (sau erori) intragrup poate fi ușor definită și exclusă din analiză. În special, acest lucru se referă la experimente în care două grupuri observaționale comparate se bazează pe același eșantion de observații (subiecți), care au fost testate de două ori (de exemplu, pacienții înainte și după tratament).
În astfel de experimente, o parte semnificativă a variabilității (variațiilor) intragrupului în ambele grupuri poate fi explicată prin diferențe individuale la subiecți. Rețineți că, de fapt, această situație nu este prea diferită de cea pe care grupurile comparate sunt complet independente (a se vedea criteriul T pentru eșantioane independente), unde diferențele individuale contribuie, de asemenea, la dispersia de eroare. Cu toate acestea, în cazul eșantioanelor independente, nu veți putea face nimic cu el, deoarece nu puteți determina (sau "ștergeți") o parte a variației asociate cu diferențele individuale la subiecți. Dacă același eșantion este testat de două ori, atunci puteți exclude cu ușurință această parte a variației.
În loc de studiul fiecărui grup, separat și analizând valorile inițiale pot fi considerate pur și simplu diferența dintre cele două dimensiuni (de exemplu, la test "și" după testare ") pentru fiecare subiect. Rezumatul primelor valori ale celui de-al doilea (pentru fiecare subiect) și analizând numai aceste "diferențe curate (pereche)", eliminați partea variației, care este rezultatul diferenței de niveluri inițiale ale indivizilor.
În comparație cu criteriul T pentru eșantioane independente, această abordare dă întotdeauna rezultatul "cel mai bun", deoarece criteriul devine mai sensibil.
Ipotezele teoretice ^ -Criteria pentru eșantioane independente sunt, de asemenea, aplicabile criteriului probelor dependente. Aceasta înseamnă că diferențele asociate ar trebui distribuite în mod normal. Dacă acest lucru nu este executat, puteți utiliza unul dintre criteriile alternative non-parametrice (a se vedea capitolul statistica non-parametrică).
În Sistemul Statistica ^ -Criteria pentru eșantioane dependente, acesta poate fi calculat pentru liste de variabile și vizualizate mai târziu ca matrice. Datele pierdute sunt procesate fie în pereche, fie pe linie.
În același timp, sunt posibile apariția unor rezultate semnificative "pur". Dacă aveți multe experimente independente, atunci "pur accidental" poate găsi unul sau mai multe experimente, ale căror rezultate sunt semnificative.
După cum sa menționat deja, o comparație a mediilor în mai mult de două grupuri se efectuează utilizând o analiză de dispersie (abrevierea în limba engleză - ANOVA).
Dacă există mai mult de două "eșantioane dependente" (de exemplu, înainte de tratament, după tratament-1 și postura-2), puteți utiliza o analiză de dispersie cu măsurători repetate. Re-măsurările în analiza dispersiei pot fi considerate o generalizare a criteriului F pentru eșantioane dependente, ceea ce permite creșterea sensibilității analizei.
De exemplu, o analiză de dispersie vă permite să monitorizați simultan nu numai nivelul de bază al variabilei dependente, ci și alți factori și să includeți în planul experimentului mai mult de o variabilă dependentă.
Următoarea admitere pentru a combina rezultatele mai multor criterii T-EB este interesantă. Această tehnică poate fi, de asemenea, utilizată pentru a combina rezultatele altor criterii (a se vedea: Directorul privind statisticile aplicate / editat de E. Lloyd și W. Leremman, T. 1. M.: Finanțe și statistici, 1989. P. 274). Pentru noi, acest exemplu este, de asemenea, interesant pentru faptul că putem demonstra noile caracteristici ale Statisticii.
Exemplul 1.
Să presupunem că utilizați experimente independente, ați obținut nivelurile de semnificație A (1), A (2) ... A (m). Să presupunem că aceste nivele nu sunt suficient de convingătoare. Dacă nivelurile de semnificație sunt neconcludente, atunci ar putea avea sens să combine datele și să le considere ca rezultat al unui singur experiment.
Cu ipoteza zero, nivelurile de importanță considerate ca variabile aleatorii au o distribuție uniformă. În consecință, valoarea
L \u003d -2 × (LN (A (L)) + LN (A (2)) + ... + LN (A (M))
are o distribuție chi-pătrată cu numărul de grade de libertate de 2m.
De exemplu, în cazul în care s-au obținut nivele insuficient convingătoare de 0,047, 0,054, 0,042 în testat pentru rezistență la beton, nivelul de semnificație al experimentului combinat este de 0,005547 și ipoteza ineficienței aditivului este respinsă în mod clar.
Pentru a înțelege acest lucru, folosim mijloacele sistemului Statistică. Mai întâi, calculați valoarea L, de exemplu, prin setarea formulei din foaia de calcul.
Creați un fișier și în prima linie Introduceți înregistrarea:
Variable variabilă conține valoarea L calculată cu formula.
Apoi deschideți calculatorul probabilistic al sistemului Statistica, selectați distribuția chi-pătrată în el, introduceți numărul de grade de libertate B și introduceți suma de 18.29 în câmpul Chi-pătrat.
Ca rezultat în domeniu r. Am primit 0,005547.
Astfel, a fost obținut un nivel combinat de semnificație a trei criterii T (comparați cu rezultatele prezentate în directorul de statistici aplicate, editat de E. Lloyd și W. Leremmanna, t. 1. M.: Finanțe și statistici, 1989. . 275). Acesta este un nivel clar de semnificație, astfel încât ipoteza zero este respinsă.
Exemplul 2.
Aici vom lucra cu fișierul Intemet2000.Sta. De asemenea, puteți utiliza fișierul ad.study.sta din folderul Exemple.
Fișierul Intemet2000.Sta conține rezultatele unui sondaj al mai multor utilizatori cu privire la percepția lor despre site-urile ennui și portofel.
Acest tip de date este ușor de obținut cu ajutorul internetului. Puteți, de exemplu, să postați un chestionar al site-ului, care va fi completat de vizitatori.
În acest exemplu de model, utilizatorii au evaluat site-uri în diferite scale (completitudine, performanță tehnologică, informativitate, design etc.) în fiecare scale, respondenții au dat un site de evaluare de-a lungul unei scale de decade-taur, de la 0 la 9 puncte.
Întrebarea este interesantă: percepția site-urilor de către bărbați și femei?
Bărbații pot da estimări mai mari sau reduse în unele scale comparativ cu femeile.
Pentru a rezolva această sarcină, puteți utiliza criteriile T pentru eșantioane independente. Podele variabile de șlefuire pauză datele în două grupuri. Selectarea bărbaților și a femeilor va fi comparată în raport cu estimările lor medii pentru fiecare scară. Reveniți la panoul de pornire și faceți clic pe procedura T-Criterys pentru eșantioane independente pentru a deschide caseta de dialog T -Criteries pentru eșantioane independente (grupuri).
Faceți clic pe buton VariabilePentru a deschide caseta de dialog standard pentru a selecta variabilele. Aici puteți alege și independența (gruparea) și variabilele dependente.
Pentru exemplul nostru, selectați variabila de gen ca variabilă independentă și variabile de la 3 la 25 (care conțin răspunsuri) ca variabile dependente.
Clic O.K În această casetă de dialog pentru a reveni la caseta de dialog, unde apare alegerea dvs.
Din caseta de dialog T-Criteriul pentru eșantioane independente (grupuri) Disponibil și multe alte proceduri.
Clic O.K Pentru a afișa tabelul de rezultate.
Cea mai rapidă modalitate de a explora tabelul este de a vedea cea de-a cincea coloană (de la nivelurile P) și determinarea valorilor P este mai mică decât nivelul stabilit de semnificație 0,05.
Pentru majoritatea variabilelor dependente, mediu în două grupuri (bărbați și femei - femele) sunt foarte aproape.
Singura variabilă pentru care criteriul F corespunde nivelului stabilit de semnificație este de 0,05, este măsurator 7, pentru că nivelurile P este 0.0087. Conform coloanelor care conțin valorile medii (a se vedea primele difuzoare), pentru bărbați, această variabilă are valori medii semnificativ mari - în scala de măsurare selectată pentru bărbații este de 5,46 și pentru femei - 3.63. În același timp, este imposibil să se excludă probabilitatea ca podeaua să fie absentă și sa dovedit doar ca urmare a unei coincidență aleatorie (vezi mai jos), deși pare puțin probabilă.
Programul implicit pentru aceste tabele de rezultate este o diagramă de domeniu. Pentru a construi această diagramă, faceți clic dreapta oriunde în șirul corespunzător variabila dependentă (de exemplu, în medie pentru măsurarea 7).
În meniul contextual care se deschide, selectați Grafică de construcție Diagrama de aplicare Din submeniu Grafice statistice rapide. Apoi, selectați opțiunea Media / st .. / st.. fereastră. Diagrama de aplicare și apăsați pe O.K. Pentru a construi un program.
Diferența dintre media pe grafic arată mai semnificativă și nu poate fi explicată numai pe baza variabilității datelor sursă.
Cu toate acestea, graficul este vizibil pentru o altă diferență neașteptată. Dispersia pentru un grup de femei este mult mai multă dispersie pentru un grup de bărbați (uitați la dreptunghiuri, care descriu abaterile standard egale cu pătratul rădăcină de la variație).
Dacă dispersiile din cele două grupuri diferă semnificativ, una dintre cerințele pentru utilizarea unui criteriu G este perturbată, iar diferența medie ar trebui considerată în mod deosebit cu atenție.
În plus, dispersia este de obicei corelată cu o valoare medie, adică cu cât este mai mare, cu atât dispersia este mai mare.
Cu toate acestea, în acest caz, se observă ceva opus. Într-o astfel de situație, un cercetător experimentat ar sugera că distribuția variabilei de măsurare 7 nu poate fi normală (pentru bărbați, femei sau pentru cei și alții).
Prin urmare, considerăm criteriile diferenței de dispersie pentru a verifica dacă diferența observată asupra graficului este într-adevăr demn.
Să ne întoarcem la tabelul de rezultate și să-l relaxăm, vom vedea rezultatele criteriului F. Valoarea criteriului F corespunde într-adevăr nivelul specificat de semnificație de 0,05, ceea ce înseamnă o diferență semnificativă în dispersiile variabile ale consumului 7 în grupuri de bărbați și femei - femele.
Cu toate acestea, semnificația diferenței observate de dispersie este aproape de nivelul limitei de semnificație (nivelurile P-a este de 0,029).
Majoritatea cercetatorilor ar lua în considerare un fapt insuficient pentru a recunoaște criteriul T nevalid al diferenței medii, care oferă un nivel ridicat de semnificație pentru această diferență (P - 0,0087).
Comparații multiple
Când efectuați comparații de mediu în trei și mai multe grupuri, puteți utiliza mai multe proceduri de comparare. Termenul în sine comparații multiple înseamnă pur și simplu comparații multiple.
Problema este după cum urmează: Avem n\u003e 2 grupuri de date independente și dorim să comparăm modul lor inteligent mediu. Să presupunem că am aplicat criteriile F și am respins ipoteza: "Media tuturor grupurilor este egală." Dorința noastră naturală este de a găsi grupuri omogene, mediile sunt egale unul cu celălalt.
Desigur, putem compara grupurile folosind criteriile T și găsim grupuri uniforme prin mai multe comparații. Dar se dovedește, este dificil să se calculeze eroarea procedurii efectuate sau, așa cum se arată un criteriu compozit, care pleacă de la un anumit nivel de semnificație al fiecărui criteriu T.
Subtilitatea este că multe grupuri cu un criteriu T sunt comparate cu criteriul T, puteți detecta în mod aleatoriu efectul. Imaginați-vă că în clinica 1000 ați efectuat un nou test de medicamente, comparativ cu un grup de pacienți care au primit un medicament în fiecare clinică cu un grup de pacienți cu placebo. Desigur, o clinică pur și o clinică poate fi găsită, unde veți găsi efectul. Cu toate acestea, cu un grad ridicat de probabilitate, acesta poate fi un efect de artă.
Pentru a vă proteja de astfel de accidente, sunt utilizate criterii speciale pentru mai multe comparații sau mai multe comparații.
În sistemul Statistici, procedurile de comparare multiple sunt implementate în modul Statistici de bază și tabele în dialog
Descrierea procedurilor multiple de comparare poate fi găsită, de exemplu, în cartea: Kendayal M. J. și Statuart A. Concluzii statistice și conexiuni. M.: ȘTIINȚIE, 1973. P. 71-79.
Rețineți că cele mai generale metode de comparație ale mai multor grupuri sunt implementate în analiza de dispersie generală a modulului.
Analiza dispersiei unice poate fi efectuată în modul Statistici de bază și tabele.
Analiza dispersiei unice și o comparație posteriori a mediului
Deci, dacă doriți să avansați în studiul diferențelor în mai multe grupuri, atunci trebuie efectuată o analiză suplimentară în gruparea și analiza dispersiei unice (ANOVA). Lucrăm cu date care se află în fișierul adstudy.sta (dosarul exemplelor).
Faceți următoarele setări pentru noi.
Inițial, într-un mod standard, selectați variabile de grupare și dependente în fișierul de date.
Apoi selectați codurile pentru gruparea variabilelor. Utilizarea acestor coduri de observare în fișier sunt împărțite în mai multe grupuri, a căror comparație vom conduce.
După ce variabilele sunt selectate pentru analiză și codurile variabile ale grupului sunt definite, apăsați butonul. O.K Și rulați procedura de calcul.
În fereastra care apare, puteți vizualiza în mod cuprinzător rezultatele analizei.
Uită-te cu atenție pe caseta de dialog. Rezultatele pot fi afișate ca tabele și grafice. De exemplu, puteți verifica importanța diferențelor în mediu utilizând procedura. Analiza dispersiei.
Faceți clic pe buton Analiza dispersiei.Și veți vedea rezultatele analizei de dispersie unică pentru fiecare variabilă dependentă.
Rețineți că în tabelul de analiză a dispersiei, deja avem de-a face cu F-Criter.
După cum rezultă din rezultate, pentru măsurari 5 variabile, măsurarea 7 și măsurarea 9 analiza dispersiei unice a dat rezultate semnificative din punct de vedere statistic la nivel<0,05.
Aceste rezultate arată că diferența dintre media semnificativă. Deci, cu ajutorul criteriului F (acest criteriu rezumă criteriul T cu privire la numărul de grupuri mai mult de două) respingem ipoteza cu privire la omogenitatea grupurilor comparate.
Reveniți la caseta de dialog Rezultate și faceți clic pe Împotriva comparațiilor mediului Pentru a evalua importanța diferențelor dintre grupurile specifice medii. În primul rând, trebuie să selectați variabila dependentă. În acest exemplu, selectați variabila de măsurare 7.
După ce faceți clic pe O.K În fereastra de selecție variabilă, pe ecran apare o casetă de dialog. O comparație posteriori a mediului.
În această fereastră puteți alege câteva criterii posteriori.
Alegem, de exemplu, criteriul celei mai mici diferențe semnificative (NZR).
Criteriul NZR este echivalent cu criteriul T pentru eșantioane independente bazate pe n grupuri comparabile.
criteriul T pentru eșantioane independente arată (verificați statistica A!) Că există o diferență semnificativă între răspunsurile bărbaților și răspunsurile femeilor - femelele pentru variabila de măsurare.
Folosind procedura Gruparea și un singur factor ANOVA, Vedem (vezi tabelul de rezultate) că diferența semnificativă este disponibilă numai pentru persoanele care aleg sucul.
Reprezentarea grafică a rezultatelor. Diferențele de mijloc pot fi văzute pe diagramele disponibile în caseta de dialog. Statisticile și corelațiile descriptive intragive - rezultatele.
De exemplu, pentru a compara distribuțiile variabilelor selectate în interiorul grupurilor, faceți clic pe butonul Categorizat Domeniu Diagrams și selectați opțiunea. Median / trimestru / Glis Din caseta de dialog Domeniul de aplicare Diagrama.
După ce faceți clic pe O.K.Statistica va construi o cascadă de diagrame de aplicare.
Din grafic, se poate vedea, -Ce între grupul de sex feminin - sucul și grupul de sex masculin - sucul există o diferență explicită.
Acest tip de analiză cu o grupare și comparație complicată în mod constant în grupurile rezultate, în special frecvent utilizate în studiile de masă, pot fi implementate cu succes în Statistica.
Următorul tip de valori relative este valoarea relativă de comparație sau modul în care este numită rata de comparare relativă. Conform statutului său, cantitatea de comparație ocupă cel mai probabil locul al cincilea dintre toate valorile relative, după ce și. Dar la frecvența de utilizare, poate primul. În plus, în această parte vom lua în considerare alte două valori relative care pot fi, de asemenea, utilizate în scopuri analitice.
Valoarea comparației relativă
Faptul este că valoarea relativă de comparație este comparată cu un indicator cu altul. Obținem că indicatorul de comparație este această valoare relativă în sine. Ceea ce este valorile relative și modul în care se calculează poate fi vizualizat.
Valoarea comparației relativă caracterizează
Dimensiunile comparative ale diferitelor obiecte sau valori absolute, dar atribuite aceluiași fenomen. De exemplu, un pachet de lapte de 1 litru într-un magazin costă 50 de ruble, iar în alte 60 de ruble, atunci putem compara costurile lor și dezvăluie de câte ori este mai scump decât celălalt. 60: 50 \u003d 1.2. Adică, pachetul de lapte din al doilea magazin este de 1,2 ori mai scump.
Un astfel de efect simplu și valorile relative de comparare sunt calculate, iar procesul de calcul nu poate consta dintr-o acțiune, ci imediat de la mai multe. Dacă mai multe obiecte vor fi utilizate ca valori comparative, iar baza de comparație va fi în mod natural singură.
Având în vedere cele de mai sus pentru a determina cantitatea relativă de comparație (OVSR) poate fi utilizată în conformitate cu următoarea formulă
În acest caz, ca în orice valoare relativă din numărator (de sus) există o valoare comparabilă și în denominatorul (de mai jos) valoarea de bază. Valoarea de bază poate varia în funcție de sarcina și obiectivele calculului. De exemplu, are date despre producerea de carne în regiunea Moscovei, regiunea Tula, regiunea Bryansk, regiunea Smolensk. Dacă luați zona Moscovei pentru baza de comparație, apoi toate datele din alte zone Vom împărți datele din regiunea Moscovei. Dacă luăm baza de comparație a lui Tula, deci, prin urmare, datele din toate celelalte domenii împărtășim datele din regiunea Tula.
Exemplu. Există date condiționate privind producția de lapte în patru zone. Calculați rata de comparare relativă luând datele din regiunea Moscovei la baza comparației și apoi datele din regiunea Tula.
Sunt posibile alte opțiuni, de exemplu 3 cu 1 și așa mai departe.
Valoarea relativă a intensității dezvoltării
Amploarea indicațiilor de intensitate
Gradul de dezvoltare a unor indicatori în unele medii. Metoda de calculare a intensității intensității clasice este similară cu calculul valorii comparației.
Adesea, amploarea intensității este calculată în procente, ppm.
De obicei, utilizat în statisticile populației pentru a caracteriza indicatorii demografici. De exemplu, nivelurile nașterii.
Numărul de născuți în oraș sa ridicat la 15 persoane pe mii de lucruri vii. Acesta este un exemplu de amploarea intensității dezvoltării.
În plus, această metodă de calcul este, de asemenea, utilizată în economia organizației. Indicator de fonduri care caracterizează valoarea activelor fixe pe angajat pe angajat.
Pentru a reveni la lista de prelegeri.
