Стандартные нормальные вероятности
В таблице указаны значения площади под кривой единичного нормального распреде- ления, находящиеся справа от Z. В крайнем левом столбце даны различные z-значения с точ- ностью до одного десятичного знака. Значения вероятностей указаны для различных значе- ний Z, включая второй знак после запятой (указан в верхнем ряду).
Z | 0,00 | 0,01 | 0,02 | 0,03 | 0,04 | 0,05 | 0,06 | 0,07 | 0,08 | 0,09 |
0,0 | 0,5000 | 0,4960 | 0,4920 | 0,4880 | 0,4840 | 0,4801 | 0,4761 | 0,4721 | 0,4681 | 0,4641 |
0,1 | 0,4602 | 0,4562 | 0,4522 | 0,4483 | 0,4404 | 0,4404 | 0,4364 | 0,4325 | 0,4286 | 0,4247 |
0,2 | 0,4207 | 0,4168 | 0,4129 | 0,4090 | 0,4052 | 0,4013 | 0,3974 | 0,3936 | 0,3897 | 0,3859 |
0,3 | 0,3821 | 0,3783 | 0,3745 | 0,3707 | 0,3669 | 0,3632 | 0,3594 | 0,3557 | 0,3520 | 0,3483 |
0,4 | 0,3446 | 0,3409 | 0,3372 | 0,3336 | 0,3300 | 0,3264 | 0,3228 | 0,3192 | 0,3156 | 0,3121 |
0,5 | 0,3085 | 0,3050 | 0,3015 | 0,2981 | 0,2946 | 0,2912 | 0,2877 | 0,2843 | 0,2810 | 0,2776 |
0,6 | 0,2743 | 0,2709 | 0,2676 | 0,2643 | 0,2611 | 0,2578 | 0,2546 | 0,2514 | 0,2483 | 0,2451 |
0,7 | 0,2420 | 0,2389 | 0,2358 | 0,2327 | 0,2296 | 0,2266 | 0,2236 | 0,2206 | 0,2177 | 0,2148 |
0,8 | 0,2119 | 0,2090 | 0,2061 | 0,2033 | 0,2005 | 0,1977 | 0,1949 | 0,1922 | 0,1894 | 0,1867 |
0,9 | 0,1841 | 0,1814 | 0,1718 | 0,1762 | 0,1736 | 0,1711 | 0,1685 | 0,1660 | 0,1635 | 0,1611 |
1,0 | 0,1587 | 0,1562 | 0,1539 | 0,1515 | 0,1492 | 0,1469 | 0,1446 | 0,1423 | 0,1401 | 0,1379 |
1,1 | 0,1357 | 0,1335 | 0,1314 | 0,1292 | 0,1271 | 0,1251 | 0,1230 | 0,1210 | 0,1190 | 0,1170 |
1,2 | 0,1151 | 0,1131 | 0,1112 | 0,1093 | 0,1075 | 0,1056 | 0,1038 | 0,1020 | 0,1003 | 0,0985 |
1,3 | 0,0968 | 0,0951 | 0,0934 | 0,0918 | 0,0901 | 0,0885 | 0,0869 | 0,0853 | 0,0838 | 0,0823 |
1,4 | 0,0808 | 0,0793 | 0,0778 | 0,0764 | 0,0749 | 0,0735 | 0,0721 | 0,0708 | 0,0694 | 0,0681 |
1,5 | 0,0668 | 0,0655 | 0,0643 | 0,0630 | 0,0618 | 0,0606 | 0,0594 | 0,0582 | 0,0571 | 0,0559 |
1,6 | 0,0548 | 0,0537 | 0,0526 | 0,0516 | 0,0505 | 0,0495 | 0,0485 | 0,0475 | 0,0465 | 0,0455 |
1,7 | 0,0446 | 0,0436 | 0,0427 | 0,0418 | 0,0409 | 0,0401 | 0,0392 | 0,0384 | 0,0375 | 0,0367 |
1,8 | 0,0359 | 0,0351 | 0,0344 | 0,0336 | 0,0329 | 0,0322 | 0,0314 | 0,0307 | 0,0301 | 0,0294 |
1,9 | 0,0287 | 0,0281 | 0,0274 | 0,0268 | 0,0262 | 0,0256 | 0,0250 | 0,0244 | 0,0239 | 0,0233 |
2,0 | 0,0228 | 0,0222 | 0,0217 | 0,0212 | 0,0207 | 0,0202 | 0,0197 | 0,0192 | 0,0188 | 0,0183 |
2,1 | 0,0179 | 0,0174 | 0,0170 | 0,0166 | 0,0162 | 0,0158 | 0,0154 | 0,0150 | 0,0146 | 0,0143 |
2,2 | 0,0139 | 0,0136 | 0,0132 | 0,0129 | 0,0125 | 0,0122 | 0,0119 | 0,0116 | 0,0113 | 0,0110 |
2,3 | 0,0107 | 0,0104 | 0,0102 | 0,0099 | 0,0096 | 0,0094 | 0,0091 | 0,0089 | 0,0087 | 0,0084 |
2,4 | 0,0082 | 0,0080 | 0,0078 | 0,0075 | 0,0073 | 0,0071 | 0,0069 | 0,0068 | 0,0066 | 0,0064 |
2,5 | 0,0062 | 0,0060 | 0,0059 | 0,0057 | 0,0055 | 0,0054 | 0,0052 | 0,0051 | 0,0049 | 0,0048 |
2,6 | 0,0047 | 0,0045 | 0,0044 | 0,0043 | 0,0041 | 0,0040 | 0,0039 | 0,0038 | 0,0037 | 0,0036 |
2,7 | 0,0035 | 0,0034 | 0,0033 | 0,0032 | 0,0031 | 0,0030 | 0,0029 | 0,0028 | 0,0027 | 0,0026 |
2,8 | 0,0026 | 0,0025 | 0,0024 | 0,0023 | 0,0023 | 0,0022 | 0,0021 | 0,0021 | 0,0020 | 0,0019 |
2,9 | 0,0019 | 0,0018 | 0,0018 | 0,0017 | 0,0016 | 0,0016 | 0,0015 | 0,0015 | 0,0014 | 0,0014 |
3,0 | 0,0013 | 0,0013 | 0,0013 | 0,0012 | 0,0012 | 0,0011 | 0,0011 | 0,0011 | 0,0010 | 0,0010 |
3,1 | 0,0010 | 0,0009 | 0,0009 | 0,0009 | 0,0008 | 0,0008 | 0,0008 | 0,0008 | 0,0007 | 0,0007 |
3,2 | 0,0007 | |||||||||
3,3 | 0,0005 | |||||||||
3,4 | 0,0003 | |||||||||
3,5 | 0,00023 | |||||||||
3,6 | 0,00016 | |||||||||
3,7 | 0,00011 | |||||||||
3,8 | 0,00007 | |||||||||
3,9 | 0,00005 | |||||||||
4,0 | 0,00003 |
Критические значения коэффициентов корреляции (r-Пирсона и r-Спирмена)
N | р-уровень значимости | N | р-уровень значимости | ||||||
0,1 | 0,05 | 0,01 | 0,001 | 0,1 | 0,05 | 0,01 | 0,001 | ||
0,805 | 0,878 | 0,959 | 0,991 | 0,246 | 0,291 | 0,376 | 0,469 | ||
0,729 | 0,811 | 0,917 | 0,974 | 0,243 | 0,288 | 0,372 | 0,465 | ||
0,669 | 0,754 | 0,875 | 0,951 | 0,240 | 0,285 | 0,368 | 0,460 | ||
0,621 | 0,707 | 0,834 | 0,925 | 0,238 | 0,282 | 0,365 | 0,456 | ||
0,582 | 0,666 | 0,798 | 0,898 | 0,235 | 0,279 | 0,361 | 0,451 | ||
0,549 | 0,632 | 0,765 | 0,872 | 0,233 | 0,276 | 0,358 | 0,447 | ||
0,521 | 0,602 | 0,735 | 0,847 | 0,231 | 0,273 | 0,354 | 0,443 | ||
0,497 | 0,576 | 0,708 | 0,823 | 0,228 | 0,271 | 0,351 | 0,439 | ||
0,476 | 0,553 | 0,684 | 0,801 | 0,226 | 0,268 | 0,348 | 0,435 | ||
0,458 | 0,532 | 0,661 | 0,780 | 0,224 | 0,266 | 0,345 | 0,432 | ||
0,441 | 0,514 | 0,641 | 0,760 | 0,222 | 0,263 | 0,341 | 0,428 | ||
0,426 | 0,497 | 0,623 | 0,742 | 0,220 | 0,261 | 0,339 | 0,424 | ||
0,412 | 0,482 | 0,606 | 0,725 | 0,218 | 0,259 | 0,336 | 0,421 | ||
0,400 | 0,468 | 0,590 | 0,708 | 0,216 | 0,256 | 0,333 | 0,418 | ||
0,389 | 0,456 | 0,575 | 0,693 | 0,214 | 0,254 | 0,330 | 0,414 | ||
0,378 | 0,444 | 0,561 | 0,679 | 0,213 | 0,252 | 0,327 | 0,411 | ||
0,369 | 0,433 | 0,549 | 0,665 | 0,211 | 0,250 | 0,325 | 0,408 | ||
0,360 | 0,423 | 0,537 | 0,652 | 0,209 | 0,248 | 0,322 | 0,405 | ||
0,352 | 0,413 | 0,526 | 0,640 | 0,207 | 0,246 | 0,320 | 0,402 | ||
0,344 | 0,404 | 0,515 | 0,629 | 0,206 | 0,244 | 0,317 | 0,399 | ||
0,337 | 0,396 | 0,505 | 0,618 | 0,204 | 0,242 | 0,315 | 0,396 | ||
0,330 | 0,388 | 0,496 | 0,607 | 0,203 | 0,240 | 0,313 | 0,393 | ||
0,323 | 0,381 | 0,487 | 0,597 | 0,201 | 0,239 | 0,310 | 0,390 | ||
0,317 | 0,374 | 0,479 | 0,588 | 0,200 | 0,237 | 0,308 | 0,388 | ||
0,311 | 0,367 | 0,471 | 0,579 | 0,198 | 0,235 | 0,306 | 0,385 | ||
0,306 | 0,361 | 0,463 | 0,570 | 0,185 | 0,220 | 0,286 | 0,361 | ||
0,301 | 0,355 | 0,456 | 0,562 | 0,174 | 0,207 | 0,270 | 0,341 | ||
0,296 | 0,349 | 0,449 | 0,554 | 0,165 | 0,197 | 0,256 | 0,324 | ||
0,291 | 0,344 | 0,442 | 0,547 | 0,158 | 0,187 | 0,245 | 0,310 | ||
0,287 | 0,339 | 0,436 | 0,539 | 0,151 | 0,179 | 0,234 | 0,297 | ||
0,283 | 0,334 | 0,430 | 0,532 | 0,145 | 0,172 | 0,225 | 0,285 | ||
0,279 | 0,329 | 0,424 | 0,525 | 0,140 | 0,166 | 0,217 | 0,275 | ||
0,275 | 0,325 | 0,418 | 0,519 | 0,135 | 0,160 | 0,210 | 0,266 | ||
0,271 | 0,320 | 0,413 | 0,513 | 0,117 | 0,139 | 0,182 | 0,231 | ||
0,267 | 0,316 | 0,408 | 0,507 | 0,104 | 0,124 | 0,163 | 0,207 | ||
0,264 | 0,312 | 0,403 | 0,501 | 0,095 | 0,113 | 0,149 | 0,189 | ||
0,260 | 0,308 | 0,398 | 0,495 | 0,088 | 0,105 | 0,138 | 0,175 | ||
0,257 | 0,304 | 0,393 | 0,490 | 0,082 | 0,098 | 0,129 | 0,164 | ||
0,254 | 0,301 | 0,389 | 0,484 | 0,078 | 0,092 | 0,121 | 0,155 | ||
0,251 | 0,297 | 0,384 | 0,479 | 0,074 | 0,088 | 0,115 | 0,147 | ||
0,248 | 0,294 | 0,380 | 0,474 | 0,067 | 0,080 | 0,105 | 0,134 |
Критические значения критерия χ2-Пирсона
|
0,05
Р
0,01
Р
0,05
0,01
Критические значения критерия F-Фишера для проверки ненаправленных альтернатив
Р=0,05
Степени свободы для числителя | |||||||||||||
? | |||||||||||||
Степени свободы для знаменателя | 17,443 | 16,044 | 15,439 | 15,101 | 14,885 | 14,735 | 14,624 | 14,540 | 14,419 | 14,337 | 14,124 | 13,903 | |
10,007 | 8,434 | 7,764 | 7,388 | 7,146 | 6,978 | 6,853 | 6,757 | 6,619 | 6,525 | 6,278 | 6,017 | ||
8,073 | 6,542 | 5,890 | 5,523 | 5,285 | 5,119 | 4,995 | 4,899 | 4,761 | 4,666 | 4,415 | 4,144 | ||
6,937 | 5,456 | 4,826 | 4,468 | 4,236 | 4,072 | 3,950 | 3,855 | 3,717 | 3,621 | 3,365 | 3,081 | ||
6,724 | 5,256 | 4,630 | 4,275 | 4,044 | 3,881 | 3,759 | 3,664 | 3,526 | 3,430 | 3,173 | 2,884 | ||
6,554 | 5,096 | 4,474 | 4,121 | 3,891 | 3,728 | 3,607 | 3,512 | 3,374 | 3,277 | 3,019 | 2,726 | ||
6,414 | 4,965 | 4,347 | 3,996 | 3,767 | 3,604 | 3,483 | 3,388 | 3,250 | 3,153 | 2,893 | 2,597 | ||
6,298 | 4,857 | 4,242 | 3,892 | 3,663 | 3,501 | 3,380 | 3,285 | 3,147 | 3,050 | 2,789 | 2,489 | ||
6,200 | 4,765 | 4,153 | 3,804 | 3,576 | 3,415 | 3,293 | 3,199 | 3,060 | 2,963 | 2,701 | 2,397 | ||
6,115 | 4,687 | 4,077 | 3,729 | 3,502 | 3,341 | 3,219 | 3,125 | 2,986 | 2,889 | 2,625 | 2,318 | ||
5,978 | 4,560 | 3,954 | 3,608 | 3,382 | 3,221 | 3,100 | 3,005 | 2,866 | 2,769 | 2,503 | 2,189 | ||
5,871 | 4,461 | 3,859 | 3,515 | 3,289 | 3,128 | 3,007 | 2,913 | 2,774 | 2,676 | 2,408 | 2,087 | ||
5,568 | 4,182 | 3,589 | 3,250 | 3,026 | 2,867 | 2,746 | 2,651 | 2,511 | 2,412 | 2,136 | 1,789 | ||
5,424 | 4,051 | 3,463 | 3,126 | 2,904 | 2,744 | 2,624 | 2,529 | 2,388 | 2,288 | 2,007 | 1,639 | ||
5,340 | 3,975 | 3,390 | 3,054 | 2,833 | 2,674 | 2,553 | 2,458 | 2,317 | 2,216 | 1,931 | 1,548 | ||
5,247 | 3,890 | 3,309 | 2,975 | 2,754 | 2,595 | 2,474 | 2,379 | 2,237 | 2,136 | 1,846 | 1,438 | ||
5,179 | 3,828 | 3,250 | 2,917 | 2,696 | 2,537 | 2,417 | 2,321 | 2,179 | 2,077 | 1,784 | 1,351 | ||
5,100 | 3,758 | 3,182 | 2,850 | 2,630 | 2,472 | 2,351 | 2,256 | 2,113 | 2,010 | 1,712 | 1,233 | ||
∞ | 5,027 | 3,692 | 3,119 | 2,788 | 2,569 | 2,411 | 2,290 | 2,194 | 2,051 | 1,947 | 1,643 |
Р=0,01
Степени свободы для числителя | |||||||||||||
? | |||||||||||||
Степени свободы для знаменателя | 55,552 | 49,800 | 47,468 | 46,195 | 45,391 | 44,838 | 44,434 | 44,125 | 43,685 | 43,387 | 42,623 | 41,833 | |
22,875 | 18,314 | 16,530 | 15,556 | 14,939 | 14,513 | 14,200 | 13,961 | 13,618 | 13,385 | 12,780 | 12,147 | ||
16,235 | 12,404 | 10,883 | 10,050 | 9,552 | 9,155 | 8,885 | 8,678 | 8,380 | 8,176 | 7,645 | 7,079 | ||
12,827 | 9,427 | 8,081 | 7,343 | 6,872 | 6,545 | 6,303 | 6,116 | 5,847 | 5,661 | 5,173 | 4,641 | ||
12,226 | 8,912 | 7,600 | 6,881 | 6,422 | 6,102 | 5,865 | 5,682 | 5,418 | 5,236 | 4,756 | 4,228 | ||
11,754 | 8,510 | 7,226 | 6,521 | 6,071 | 5,757 | 5,524 | 5,345 | 5,085 | 4,906 | 4,431 | 3,907 | ||
11,374 | 8,186 | 6,926 | 6,233 | 5,791 | 5,482 | 5,253 | 5,076 | 4,820 | 4,643 | 4,173 | 3,649 | ||
11,060 | 7,922 | 6,680 | 5,998 | 5,562 | 5,257 | 5,031 | 4,857 | 4,603 | 4,428 | 3,961 | 3,439 | ||
10,798 | 7,701 | 6,476 | 5,803 | 5,372 | 5,071 | 4,847 | 4,674 | 4,424 | 4,250 | 3,786 | 3,263 | ||
10,576 | 7,514 | 6,303 | 5,638 | 5,212 | 4,913 | 4,692 | 4,521 | 4,272 | 4,099 | 3,638 | 3,114 | ||
10,218 | 7,215 | 6,028 | 5,375 | 4,956 | 4,663 | 4,445 | 4,276 | 4,030 | 3,860 | 3,402 | 2,876 | ||
9,944 | 6,987 | 5,818 | 5,174 | 4,762 | 4,472 | 4,257 | 4,090 | 3,847 | 3,678 | 3,222 | 2,693 | ||
9,180 | 6,355 | 5,239 | 4,623 | 4,228 | 3,949 | 3,742 | 3,580 | 3,344 | 3,179 | 2,727 | 2,179 | ||
8,828 | 6,066 | 4,976 | 4,374 | 3,986 | 3,713 | 3,509 | 3,350 | 3,117 | 2,953 | 2,502 | 1,935 | ||
8,626 | 5,902 | 4,826 | 4,232 | 3,849 | 3,579 | 3,376 | 3,219 | 2,988 | 2,825 | 2,373 | 1,790 | ||
8,403 | 5,720 | 4,661 | 4,076 | 3,698 | 3,431 | 3,232 | 3,076 | 2,846 | 2,684 | 2,231 | 1,622 | ||
8,241 | 5,589 | 4,452 | 3,963 | 3,589 | 3,325 | 3,127 | 2,972 | 2,744 | 2,583 | 2,128 | 1,490 | ||
8,057 | 5,441 | 4,408 | 3,837 | 3,467 | 3,206 | 3,010 | 2,856 | 2,629 | 2,468 | 2,012 | 1,320 | ||
∞ | 7,886 | 5,304 | 4,284 | 3,720 | 3,355 | 3,096 | 2,901 | 2,749 | 2,523 | 2,363 | 1,903 |
Критические значения критерия t-Стьюдента
(для проверки ненаправленных альтернатив - двусторонний критерий)
df | р-уровень значимости | df | р-уровень значимости | ||||||
0,1 | 0,05 | 0,01 | 0,001 | 0,1 | 0,05 | 0,01 | 0,001 | ||
6,314 | 12,70 | 63,65 | 636,61 | 1,679 | 2,013 | 2,687 | 3,515 | ||
2,920 | 4,303 | 9,925 | 31,602 | 1,678 | 2,012 | 2,685 | 3,510 | ||
2,353 | 3,182 | 5,841 | 12,923 | 1,677 | 2,011 | 2,682 | 3,505 | ||
2,132 | 2,776 | 4,604 | 8,610 | 1,677 | 2,010 | 2,680 | 3,500 | ||
2,015 | 2,571 | 4,032 | 6,869 | 1,676 | 2,009 | 2,678 | 3,496 | ||
1,943 | 2,447 | 3,707 | 5,959 | 1,675 | 2,008 | 2,676 | 3,492 | ||
1,895 | 2,365 | 3,499 | 5,408 | 1,675 | 2,007 | 2,674 | 3,488 | ||
1,860 | 2,306 | 3,355 | 5,041 | 1,674 | 2,006 | 2,672 | 3,484 | ||
1,833 | 2,262 | 3,250 | 4,781 | 1,674 | 2,005 | 2,670 | 3,480 | ||
1,812 | 2,228 | 3,169 | 4,587 | 1,673 | 2,004 | 2,668 | 3,476 | ||
1,796 | 2,201 | 3,106 | 4,437 | 1,673 | 2,003 | 2,667 | 3,473 | ||
1,782 | 2,179 | 3,055 | 4,318 | 1,672 | 2,002 | 2,665 | 3,470 | ||
1,771 | 2,160 | 3,012 | 4,221 | 1,672 | 2,002 | 2,663 | 3,466 | ||
1,761 | 2,145 | 2,977 | 4,140 | 1,671 | 2,001 | 2,662 | 3,463 | ||
1,753 | 2,131 | 2,947 | 4,073 | 1,671 | 2,000 | 2,660 | 3,460 | ||
1,746 | 2,120 | 2,921 | 4,015 | 1,670 | 2,000 | 2,659 | 3,457 | ||
1,740 | 2,110 | 2,898 | 3,965 | 1,670 | 1,999 | 2,657 | 3,454 | ||
1,734 | 2,101 | 2,878 | 3,922 | 1,669 | 1,998 | 2,656 | 3,452 | ||
1,729 | 2,093 | 2,861 | 3,883 | 1,669 | 1,998 | 2,655 | 3,449 | ||
1,725 | 2,086 | 2,845 | 3,850 | 1,669 | 1,997 | 2,654 | 3,447 | ||
1,721 | 2,080 | 2,831 | 3,819 | 1,668 | 1,997 | 2,652 | 3,444 | ||
1,717 | 2,074 | 2,819 | 3,792 | 1,668 | 1,996 | 2,651 | 3,442 | ||
1,714 | 2,069 | 2,807 | 3,768 | 1,668 | 1,995 | 2,650 | 3,439 | ||
1,711 | 2,064 | 2,797 | 3,745 | 1,667 | 1,995 | 2,649 | 3,437 | ||
1,708 | 2,060 | 2,787 | 3,725 | 1,667 | 1,994 | 2,648 | 3,435 | ||
1,706 | 2,056 | 2,779 | 3,707 | 1,667 | 1,994 | 2,647 | 3,433 | ||
1,703 | 2,052 | 2,771 | 3,690 | 1,666 | 1,993 | 2,646 | 3,431 | ||
1,701 | 2,049 | 2,763 | 3,674 | 1,666 | 1,993 | 2,645 | 3,429 | ||
1,699 | 2,045 | 2,756 | 3,659 | 1,666 | 1,993 | 2,644 | 3,427 | ||
1,697 | 2,042 | 2,750 | 3,646 | 1,665 | 1,992 | 2,643 | 3,425 | ||
1,696 | 2,040 | 2,744 | 3,633 | 1,665 | 1,992 | 2,642 | 3,423 | ||
1,694 | 2,037 | 2,738 | 3,622 | 1,665 | 1,991 | 2,640 | 3,420 | ||
1,692 | 2,035 | 2,733 | 3,611 | 1,664 | 1,990 | 2,639 | 3,418 | ||
1,691 | 2,032 | 2,728 | 3,601 | 1,664 | 1,990 | 2,639 | 3,416 | ||
1,690 | 2,030 | 2,724 | 3,591 | 1,662 | 1,987 | 2,632 | 3,402 | ||
1,688 | 2,028 | 2,719 | 3,582 | 1,660 | 1,984 | 2,626 | 3,390 | ||
1,687 | 2,026 | 2,715 | 3,574 | 1,659 | 1,982 | 2,621 | 3,381 | ||
1,686 | 2,024 | 2,712 | 3,566 | 1,658 | 1,980 | 2,617 | 3,373 | ||
1,685 | 2,023 | 2,708 | 3,558 | 1,657 | 1,978 | 2,614 | 3,367 | ||
1,684 | 2,021 | 2,704 | 3,551 | 1,656 | 1,977 | 2,611 | 3,361 | ||
1,683 | 2,020 | 2,701 | 3,544 | 1,655 | 1,976 | 2,609 | 3,357 | ||
1,682 | 2,018 | 2,698 | 3,538 | 1,653 | 1,972 | 2,601 | 3,340 | ||
1,681 | 2,017 | 2,695 | 3,532 | 1,651 | 1,969 | 2,596 | 3,330 | ||
1,680 | 2,015 | 2,692 | 3,526 | 1,650 | 1,968 | 2,592 | 3,323 | ||
1,679 | 2,014 | 2,690 | 3,520 | 1,649 | 1,967 | 2,590 | 3,319 |
Критические значения критерия U-Манна-Уитни (для поверки ненаправленных альтернатив)
|
Критические значения критерия G-знаков (для проверки ненаправленных альтернатив)
Критические значения критерия Н-Краскала-Уоллеса для трех выборок численностью n<5
(для проверки ненаправленных альтернатив)
Критические значения критерия χ2-Фридмана для трех выборок численностью n<10 (для проверки ненаправленных альтернатив)
Критические значения критерия χ2-Фридмана для четырех выборок численностью n<5 (для проверки ненаправленных альтернатив)
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
Альтернативная гипотеза (Н1) –статистическая гипотеза, принимающаяся при от- клонении Н0 и содержащая утверждение о наличии связи.
Асимметрия– степень отклонения графика распределения частот от симметричного вида относительно среднего значения.
Вторичная обработка данных –этап обработки данных, завершающий анализ дан- ных и подготавливающий их к синтезированию знаний на стадиях интерпретации и выводов. Заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки.
Выборка –ограниченная по численности группа объектов (в психологии – испытуе- мых, респондентов), специально выбираемая из генеральной совокупности для изучения её свойств.
Генеральная совокупность –все множество объектов, в отношении которого фор- мулируется исследовательская гипотеза.
Гистограмма накопленных частот– столбиковая диаграмма, где высота каждого столбика пропорциональна частоте, накопленной к данному значению.
Гистограмма распределения частот –столбиковая диаграмма, каждый столбец ко- торой опирается на конкретное значение признака или разрядный интервал (для сгруппиро- ванных частот). Высота столбика пропорциональна частоте встречаемости соответствующе- го значения.
Данные в статистике– основные элементы, подлежащие анализу; любая информа- ция, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки.
Дисперсия (Д) –(от лат. рассыпанный) – мера изменчивости для метрических дан- ных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их арифмети- ческого среднего.
Зависимая переменная –переменная, изменяющаяся под влиянием независимых пе- ременных.
Зависимые выборки –выборки, в которых каждому испытуемому одной выборки поставлен в соответствие по определенному критерию испытуемый из другой выборки. За- висимые выборки предполагают попарный отбор испытуемых в сравниваемые выборки, а независимые выборки – независимый отбор испытуемых.
Значительные данные– данные, вносящие весомый вклад в решение проблемы, но недостаточные для её решения без привлечения других сведений.
Интервальная шкала– шкала, классифицирующая по принципу «больше на опреде- ленное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Измерение в этой шкале предполагает возможность применения единицы измерения (метрики).
Интервальные данные– данные, которые позволяют метрически оценить выражен- ность признака и ответить на вопрос: «насколько» у одного объекта этот признак выражен
больше или меньше, чем у другого. Разница измеряемого признака (на шкале) представляет- ся как некоторая сумма объективно равных интервалов.
Качественная обработка данных –способ предварительного проникновения в сущ- ность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.
Качественные данные(классификаторные, номинативные) – сведения, на основании которых изучаемый объект (или его состояние) можно отнести к какому-либо множеству (классу) сходных объектов; указывают только на наличие или отсутствие какого-либо при- знака, по которому объект можно отнести к тому или иному классу.
Квантиль –точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю сово- купность упорядоченных измерений на две группы с известным соотношением их численно- сти.
Квартиль –3 точки – значения признака (Р25, Р50, Р75), которые делят упорядоченное (по возрастанию) множество наблюдений на 4 равные по численности части.
Количественная обработка данных –манипуляции с измененными характеристика- ми изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами.
Корреляционная матрица –результат вычисления корреляций одного типа для каж- дой пары из множества Р переменных, измеренных в количественной шкале на одной выборке.
Корреляционная плеяда –фигура, состоящая из вершин и соединяющих их линий. Вершины соответствуют признакам и обозначаются обычно цифрами – номерами перемен- ных. Линии соответствуют статистически достоверным связям и графически выражают знак, а иногда и р-уровень значимости связи.
Корреляционный анализ –проверка гипотез о связях между переменными с исполь- зованием коэффициентов корреляции.
Коэффициент корреляции –двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных принимающая значения в диапазоне от -1 до +1.
Коэффициент корреляции r-Пирсона– коэффициент, применяющийся для изучения взаимосвязи двух метрических переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Коэффициент корреляции r-Спирмена –коэффициент, применяющийся для изуче- ния взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Коэффициент корреляции τ-Кендалла –коэффициент, применяющийся для изуче- ния взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Критерия t-Стьюдента– параметрический критерий сравнения средних значений двух выборок по признаку, измеренному в метрической шкале.
Критерий F-Фишера –параметрический метод сравнения дисперсий двух выборок по признаку, измеренному в метрической шкале.
Критерий G-знаков –аналог непараметрического критерия Т-Вилкоксона.
Критерий Н-Краскала-Уоллеса –непараметрический критерий сравнения более двух независимых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий Т-Вилкоксона –непараметрический метод сравнения двух зависимых вы- борок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий U-Манна-Уитни –непараметрический критерий сравнения двух незави- симых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий χ2- Фридмана –непараметрический критерий сравнения более двух зави- симых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Левосторонняя (положительная) асимметрия –распределение данных, при кото- ром чаще встречаются значения меньше среднего.
Медиана (Ме) –значение, которое делит упорядоченное (ранжированное) множество данных пополам так, что одна половина всех значений оказывается меньше медианы, а дру- гая больше.
Меры изменчивости– статистические показатели, характеризующие различия меж- ду отдельными значениями выборки и позволяющие судить о степени однородности полу- ченного множества, о его компактности, а косвенно – и о надежности полученных данных и вытекающих из них результатов.
Многомерный АNОVА (МАNОVА)– метод сравнения более двух выборок по при- знаку, измеренному в метрической шкале, применяющийся, когда зависимая переменная яв- ляется многомерной, представляет собой несколько (множество) измерений изучаемого яв- ления (свойства).