Методы математико-статистической обработки данных

На заключительном этапе исследования нами был проведен сравнительный анализ результатов полученных по контрольной и экспериментальной группе, при помощи математико-статистического метода t-критерий Стьюдента. Наиболее часто t-критерии применяются для проверки равенства средних значений в двух выборках.

Все разновидности критерия Стьюдента являются параметрическими и основаны на дополнительном предположении о нормальности выборки данных. Поэтому перед применением критерия Стьюдента рекомендуется выполнить проверку нормальности.

Формула t-критерия Стьюдента для связанных выборок имеет следующий вид:

; df = N-1 [30, с. 39].

Решение любой статистической задачи начинается с постановки гипотез. Выделяют статистические гипотезы: нулевые и альтернативные

Нулевая гипотеза (H0) – это гипотеза об отсутствии различий между какими-либо показателями или о случайности связи между ними. Соответственно, альтернативная гипотеза (H1) – это гипотеза о наличии различий между этими показателями или о достоверности связи между ними.

В нашем случае H0 – это гипотеза об отсутствии различий между контрольной и экспериментальной группами.

Следовательно, H1 – это гипотеза о наличии различий между этими показателями.

Отвергать Н0 и принимать Н1 следует исходя из следующего принципа: если эмпирическое значение критерия (коэффициента) превышает его критическое значение или равно ему, то отвергается Н0 и принимается Н1.

Применение метода параметрического критерия t-Стьюдента имеет некоторые ограничения, а именно: выборка должна иметь нормальное распределение. Понятие нормального распределения применимо только для метрических данных. Нормальное распределение (называемое также распределением Гаусса), характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине – часто. Нормальное распределение возникает, когда данная случайная величина представляет собой сумму большого числа независимых случайных величин, каждая из которых играет в образовании всей суммы незначительную роль.

В нашем случае, данные, полученные в ходе исследования по каждому из измеряемых признаков, имеют нормальное распределение.