1 7.5. HipotÄzes pÄrbaude vienam vidÄjam, ja ir maza izlase ...
1 7.5. HipotÄzes pÄrbaude vienam vidÄjam, ja ir maza izlase ...
1 7.5. HipotÄzes pÄrbaude vienam vidÄjam, ja ir maza izlase ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Šis algoritms domāts, lai pārbaudītu vai atšė<strong>ir</strong>as divu nelielu izlašu vidējās vērtības.To, protams, var lietot arī pie lielām izlasēm, bet tas nav ērti. Lai pielietotu sekojošoalgoritmu jābūt ievērotiem diviem nosacījumiem – izlasēm jābūt neatkarīgām un abuăenerālkopu (populāciju) sadalījumam jābūt aptuveni normālam.7.4. algoritms.Hipotēzes pārbaude, lai salīdzinātu divu izlašu vidējosNosacījumiIzlasēm jābūt neatkarīgāmAbām ăenerālkopām jābūt ar normālu sadalījumu1. solisNoformulē nulles un alternatīvo hipotēze2. solisNosaka nozīmīguma līmeni (parasti izglītības pētījumos α = 0,05)3. solisIzrēėina vai tabulās atrod kritiskās t vērtības:o <strong>ja</strong> <strong>ir</strong> abpusējā alternatīvā hipotēze, tad kritiskās vērtības <strong>ir</strong> ±t α/2 (<strong>ja</strong> α = 0,05,tad ±t 0,025 );o <strong>ja</strong> <strong>ir</strong> kreisā v<strong>ir</strong>ziena alternatīvā hipotēze, tad kritiskā vērtība <strong>ir</strong> –t α (<strong>ja</strong> α = 0,05,tad –t 0,05 );o <strong>ja</strong> <strong>ir</strong> labā v<strong>ir</strong>ziena alternatīvā hipotēze, tad kritiskā vērtība <strong>ir</strong> t α (<strong>ja</strong> α = 0,05, tadt 0,05 .).Kritiskās t vērtības <strong>ir</strong> atkarības no <strong>izlase</strong>s lieluma. Gan izmatojot tabulas, ganaprēėinot ar MS Excel jālieto lielums “brīvības pakāpju skaits”, to apzīmē ar df. Šajāgadījumā to aprēėina pēc salīdzinoši sarežăītas formulas22 2[( s1/ n1) + ( s2/ n2)]df =,2 2 2 2( s1/ n1) ( s2/ n2)+n −1n −11211
Change language