Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

МатБот - Coggle Diagram

- - - - Больше 2 выборок?
        
        2 выборки
        
        выборки зависимы или независимы?
        
        Зависимы
        
        данные нормально распределены?
        
        Да
        
        1 more item...
        
        Нет
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        1 more item...
        
        Независимы
        
        данные нормально распределены?
        
        Да
        
        1 more item...
        
        Нет
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        Независимые выборки – несколько совокупностей несвязанных наблюдений. Например, измерения признака Х у мужчин и женщин.
        Зависимые выборки – несколько совокупностей связанных наблюдений. Наблюдения являются связанными в том случае, если являются разными наблюдениями одного и того же объекта. Например: Если в школе на одних и тех же учениках измерили признак Х в сентябре и в мае, а потом сравнили измерения между собой.
        
        Больше 2 выборок
        
        выборки зависимы или независимы?
        
        независимы
        
        данные нормально распределены?
        
        Да
        
        1 more item...
        
        Нет
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        1 more item...
        
        зависимы
        
        данные нормально распределены? (нормально распределена разница между связанными переменными) -- проверить КААААК
        
        Нет
        
        1 more item...
        
        Да
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        1 more item...
        
        Что это?
        
        Независимые выборки – несколько совокупностей несвязанных наблюдений. Например, измерения признака Х у мужчин и женщин.
        Зависимые выборки – несколько совокупностей связанных наблюдений. Наблюдения являются связанными в том случае, если являются разными наблюдениями одного и того же объекта. Например: Если в школе на одних и тех же учениках измерили признак Х в сентябре и в мае, а потом сравнили измерения между собой.
      - Сравнить А и Б по уровню выраженности количественного признака // Выявить различия
      - Проверить связь (корреляцию) А и Б
        
        Переменные метрические или порядковые (не метрические)?
        
        Метрические
        
        Корреляция Пирсона
        
        Порядковые (не метрические)
        
        Корреляция Спирмена, корреляция Кендалла
        
        Что это?
        
        К метрическим относятся интервальные шкалы и шкалы отношений. Они показывают на сколько и во сколько раз одно значение больше другого.
        У метрических переменных можно установить единицу измерения, у не метрических - нет.
        Порядковые переменные позволяют понять, что больше, а что меньше, но не показывают насколько. Например, ученик с оценкой "5" выполнил задание лучше, чем ученик с оценкой "3", но мы не можем сказать, насколько лучше.
      - Что это?
        
        Корреляционны исследования позволяют узнать, есть ли связь между А и Б.
        Экспериментальные исследования позволяют найти взаимосвязи: влияет ли А на Б.
    - - Сколько градаций признака?
        
        Более двух градаций признака
        
        Сравнение с теоретическим распредлением
        
        Критерий Х2 Пирсона
        
        Сравнение 2 эмпирических распределений
        
        Критерий Х2-Пирсона, Анализ таблиц сопряженности
        
        Что это?
        
        Сравнение теоретического распределения с эмпирическим — сравнение полученного распределения с константой (например, сравнение полученного распределения с нормальным).
        Сравнение двух эмпирических распределений — оценка однородности двух выборок (например, сравнения количества поступивших в вузы учеников из школы №1 и школы №2).
        
        2 градации признака
        
        Сравнение 2 эмпирических распределений
        
        Критерий Х-квадрат Пирсона, таблица сопряженности, критерий Мак-Нимора для связанных выборок
        
        Что это?
        
        Сравнение теоретического распределения с эмпирическим — сравнение полученного распределения с константой (например, сравнение полученного распределения с нормальным).
        Сравнение двух эмпирических распределений — оценка однородности двух выборок (например, сравнения количества поступивших в вузы учеников из школы №1 и школы №2).
        
        Сравнение с теоретическим распредлением
        
        Биноминальный критерий
    - - Номинальные переменные обозначают категорию, но не показывают что больше, а что меньше. Например, можно разделить людей по цвету глаз или по полу.
        Порядковые переменные позволяют понять, что больше, а что меньше, но не показывают насколько. Например, ученик с оценкой "5" выполнил задание лучше, чем ученик с оценкой "3", но мы не можем сказать, насколько лучше.
        Исправить:
        Количественные переменные показывают на сколько и во сколько раз одно значение больше другого.
        У количественных переменных можно установить единицу измерения, у качественных - нет.