Жергілікті экожүйенің организмдерінің саны мен таралуын анықтауда әртүрлі статистикалық әдістерді қолдану. Биология, 11 сынып, дидактикалық материал.

Статистикалық тест түрлері - T-test (Стюдент T-test) және Хи квадрат (χ2).

(Оқытушыға / студенттерге арналған үлгі)

T-тест пен Хи квадраттың арасындағы айырмашылық:

Т-тест

- Бұл сұраққа жауап беруге мүмкіндік береді, бұл екі топ бір-бірінен статистикалық тұрғыдан ерекшелене ме?

- Нөлдік гипотеза: екі топтың құралдарының арасында статистикалық айырмашылық жоқ.

 - Егер сіз t-тест көмегімен нөлдік гипотезаны қабылдамасаңыз, сіз құралдардың статистикалық тұрғыдан ерекшеленетінін айтасыз. Айырмашылық мағыналы.

Хи квадрат

- Екі айнымалының арасында байланыс бар-жоғын тексеруге мүмкіндік береді. БІРАҚ, ол сізге қатынастардың бағыты мен өлшемін білдірмейді.

- Нольдік гипотезасы: екі айнымалының арасында байланыс жоқ.

Хи-квадратпен нөлдік гипотезадан бас тартқан кезде, сіз екі айнымалының арасында байланыс бар деп айтасыз.

Мәтінді оқу

T-test (Студенттің тесті)

Берілген екі үлгінің орташа мәнін салыстыру үшін t-тест қолданылады. Т-тест популяция параметрлері (орташа және стандартты ауытқу) белгісіз болған кезде қолданылады.

T-test-тің үш нұсқасы бар

1. Екі топ үшін орташа салыстыратын t-тест тәуелсіз үлгілері

2. Әр түрлі уақытта бір топтағы құралдарды салыстыратын жұптастырылған t-тест

3. Бір топтың орташа мәнін белгілі орташа мәнге қарсы тексеретін бір t-тест.

Екі популяцияның құралдарын t-тест қолданумен салыстырғанда статистикалық түрде салыстыруға болады. T-test екі шарт орындалған кезде қолданыла алады. Бірінші. деректер қалыпты үлестіруді көрсетуі керек. Демек, бұл көптеген құндылықтар орташа деңгейге жақын болуы керек. Жидек болған кезде. деректер қоңырау тәрізді үлестірімді құрайды.

Екіншіден, әр популяция үшін іріктеу мөлшері кемінде 10 болуы керек. Т-тестілеу кезінде нөлдік гипотезаны бастау керек

Онда бірнеше гипотезалардың түрлері бар:

1 - зерттеу гипотезалары

Оқу нәтижелерін болжау.

• Көбінесе екі немесе одан да көп айнымалылар арасындағы күтілетін қатынастар туралы мәлімдеме.

2 - статистикалық гипотезалар - сіз сынағыңыз келетін мәлімдеме.

Статистикалық гипотезаны тексеру - бұл тәжірибелік мәліметтерді қолдана отырып, статистикалық шешімдер қабылдау әдісі.

Статистикалық гипотезаны тестілеудің мақсаты нөлдік гипотеза бойынша бақыланған нәтижелерді алу мүмкіндігін бағалау болып табылады. Бұл екі негізгі топқа бөлінеді:

                 Нольдік гипотезалары (H₀) - әрқашан - ешқандай айырмашылық жоқ

Егер қатаң дәлел болмаса, нөлдік гипотеза қабылданбайды.

Альтернативті гипотезалар (Ha) - жиналған мәліметтердің екі жиынтығында айтарлықтай айырмашылық болатынын айтады

Мысалы, дәрі-дәрмек компаниясы өмірінің ұзақтығын жақсартатындығын білу үшін қатерлі ісікке қарсы жаңа дәрі-дәрмекті сынағысы келуі мүмкін. Тәжірибеде әрқашан бақылау тобы болады (плацебо берілген топ немесе «қант таблеткасы» бар топ). Бақылау тобында орташа өмір сүру ұзақтығы +5 жыл, ал жаңа препаратты қабылдаған топтың өмір сүру ұзақтығы +6 жыл болуы мүмкін. Препарат жұмыс істеуі мүмкін сияқты. Бірақ бұл қателікке байланысты болуы мүмкін. Мұны тексеру үшін зерттеушілер студенттердің тестін пайдаланып, нәтижелер бүкіл халық үшін қайталанатындығын біледі.

- Жапырақтардың солтүстікке қарайтын беткейлері оңтүстікке қарайтын беткейлерден айтарлықтай ерекшелене ме?

 - Құрамында кофеин бар сусын ішкен студенттердің реакция уақыты, су ішкен студенттерден айтарлықтай өзгеше ме?

 Сигнильділік деңгейі Бос гипотеза әрдайым берілген сигналдылық деңгейіне тексеріледі. Сигналдың 5% деңгейі сынаманың орташа мәні 0,05-тен кем екенін тексеру үшін тексеріп жатырмыз. Егер ықтималдылық аз болса, біз балама гипотезаның пайдасына нөлдік гипотезадан бас тартамыз. 1% сигнильді қуат деңгейі 0,01 ықтималдығына ауысады.

By rejecting the Ho гиптоезаны қабылдамасаңыз Haгипотезаны қабылдайсы

есте сақтаңыз

t-тестілеу үшін мәліметтер қажет

Қалыпты үлестен шығу (қоңырау тәрізді спрэд; көптеген мәндер орташа мәнге жақын)

Үлгі өлшемі кемінде 10 болуы керек (әр популяция үшін)

Сондай-ақ, сіз бейнені көре аласыз https://www.youtube.com/watch?v=fKZA5waOJ0U&feature=emb_logo

Хи-квадрат (χ2).

Хи квадрат сәйкестіктің жарамдылығын сынау үшін бақылау (эксперименттік) және күтілетін (теориялық) шаманың арасындағы айырмашылық бар-жоғын анықтау үшін қолданылады.

• Хи квадраттық тесттің өте аз статистикалық мәні сіздің бақыланған мәліметтер сіздің күтілетін мәліметтерге өте жақсы сәйкес келетіндігін білдіреді. Басқаша айтқанда, қарым-қатынас бар.

• Хи-квадраттық тесттің өте үлкен статистикалық мәліметі мәліметтердің сәйкес келмейтіндігін білдіреді. Басқаша айтқанда, ешқандай байланыс жоқ.

Хи-квадраттық тесттің статистикалық мәнін есептеу үшін пайдаланылатын формула келесідей:

Мұнда:  ∑ = Сум  ;  O = Бақылайтын жиілік  ;  E = Күтілетін жиілік

Хи квадрат P-құндылық.

Хи квадраттық тест сізге p-мәнін береді. P-мәні сізге тест нәтижелері маңызды ма, жоқ па, соны айтады. Чи квадраттық тест жасау және p мәнін алу үшін сізге екі ақпарат қажет:

1. Еркіндік дәрежелері. Бұл минус 1 санаттарының саны.

2. Альфа деңгейі (α). Мұны сіз немесе зерттеуші таңдайды. Кәдімгі альфа деңгейі - 0,05 (5%), бірақ сізде 0,01 немесе 0,10 сияқты басқа деңгейлер болуы мүмкін.

p мәні сыни мәнге ұқсас екенін ескеріңіз. Егер t сынағының мәні немесе X2 мәні сыни мәннен төмен болса, біз ACCEPT Ho гипотезасын алсақ, онда айтарлықтай айырмашылықтар болмайды.

ЕСКЕРТУ

егер сіз критикалық мән (CV) аз болса, онда t мәні Hо қабылдайды

егер сіз критикалық мән (CV) үлкен болса, онда t мәні Hо-ны қабылдамайды

• P-мәні> 0,05, Ho таңдаңыз (бос гипотеза)

P-мәні <0,05, нөлдік гипотезаны қабылдамай, Hа (балама гипотеза) таңдаңыз

«Егер p мәні төмен болса, нөл болуы керек. Егер p жоғары болса, нөл ұшуы керек.»

P ≤ болса, нөлді қабылдамаңыз. Альтернативті гипотезаны қабылдаңыз.

Қолданады

Хи-квадраттық үлестірімнің статистикада көптеген қолданысы бар, соның ішінде:

• популяцияның стандартты ауытқудан қалыпты үлестірімнің стандартты ауытқуының сенімділік аралығын бағалау.

• сапалық айнымалыларды жіктеудің екі критерийінің тәуелсіздігі.

• Категориялық айнымалылар арасындағы қатынастар (болжау кестелері).

• Негізгі үлестірім қалыпты болған кезде дисперсияны зерттеу.

Күтілетін және бақыланатын жиіліктер арасындағы айырмашылықты тексеру (бір жақты кестелер). Хи-квадраттық тест (жарамдылық тестінің жақсылығы).

https://ib.bioninja.com.au/standard-level/topic-4-ecology/41-species-communities-and/chi-squared-test.html

https://towardsdatascience.com/statistical-tests-when-to-use-which-704557554740

https://medstatistic.ru/theory.html

http://www.biostathandbook.com/chiind.html