07_Έλεγχος_Συχνοτήτων. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Σχετικά έγγραφα
Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

Έλεγχος ανεξαρτησίας μεταξύ δύο ποιοτικών μεταβλητών (Crosstabs - Chi-Square Tests)

Έλεγχος υπόθεσης: διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης της υπόθεσης

09_Μη παραμετρικοί έλεγχοι υποθέσεων. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Έλεγχος καλής προσαρμογής για μια ποιοτική μεταβλητή (Nonparametric Tests Chi-Square)

ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ στο τέλος του εξαμήνου με ΑΝΟΙΧΤΑ βιβλία ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ο καθένας θα πρέπει να έχει το ΔΙΚΟ του βιβλίο ΔΕΝ θα μπορείτε να ανταλλάσετε βιβλία ή να

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Συνάφεια μεταξύ ποιοτικών μεταβλητών. Εκδ. #3,

03 _ Παράμετροι θέσης και διασποράς. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Στατιστικοί έλεγχοι του Χ 2

04_Κανονική Τυπική κατανομή εύρεση εμβαδού. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Τμήμα Επιστήμης Φυσικής Αγωγής & Αθλητισμού. ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ & ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Γ Εξάμηνο

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Έλεγχος Ανεξαρτησίας x2 του Pearson x2 του Pearson

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

5.1 Ο ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV

χ 2 = με β.ε =1 και a=0.05 το κρίσιμο χ 2 =3.841

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

Κεφάλαιο 13. Εισαγωγή στην. Η Ανάλυση ιακύµανσης

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Κεφάλαιο 15 Έλεγχοι χ-τετράγωνο

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE)

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

Μεθοδολογία της Έρευνας και Εφαρμοσμένη Στατιστική

Αναλυτική Στατιστική

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

3.4.2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall

Έλεγχοι Χ 2 (Μέρος 1 ο ) 28/4/2017

Οι παρατηρήσεις του δείγματος, μεγέθους n = 40, δίνονται ομαδοποιημένες κατά συνέπεια ο δειγματικός μέσος υπολογίζεται από τον τύπο:

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

Οι στατιστικοί έλεγχοι x τετράγωνο, t- test, ANOVA & Correlation. Σταμάτης Πουλακιδάκος

6.3 Ο ΑΜΦΙΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

Στατιστική και Θεωρία Πιθανοτήτων (ΓΓ04) ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Εαρινό Εξάμηνο

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7 ο ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. Διάλεξη 8 Εφαρμογές της στατιστικής στην έρευνα - Ι. Υπεύθυνος Καθηγητής Χατζηγεωργιάδης Αντώνης

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

14. Έλεγχος Χ 2 (καλής προσαρμογής, ανεξαρτησίας και ομογένειας)

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

και τυπική απόκλιση σ = 40mg ανά μπανάνα. α) Ποια είναι η πιθανότητα μια μπανάνα να περιέχει i)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ σ. 2 Α. ΕΡΕΥΝΑ ΚΑΙ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ι

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Στατιστική για Οικονομολόγους ΙΙ ΛΥΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ παλαιοτέρων ετών από «ανώνυμο φοιτητή» (Στις ΛΥΣΕΙΣ ενδεχομένως να υπάρχουν λάθη. )

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

05_01_Εκτίμηση παραμέτρων και διαστημάτων. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017

Προσδιοριστικοί όροι και μοναδιαία ρίζα (από κοινού υποθέσεις)

ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ. Πίνακας 9. Ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Στατιστικές Υποθέσεις

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για ανεξάρτητα δείγματα)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ

Δισδιάστατη ανάλυση. Για παράδειγμα, έστω ότι 11 άτομα δήλωσαν ότι είναι άγαμοι (Α), 26 έγγαμοι (Ε), 12 χήροι (Χ) και 9 διαζευγμένοι (Δ).

Ενότητα 3. Έλεγχος υπόθεσης. Σύγκριση μέσων τιμών

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για εξαρτημένα δείγματα)

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Δημήτρης Ι. Οικονομόπουλος Δάσκαλος

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΛΙΜΑΤΙΚΩΝ ΑΛΛΑΓΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΝΗΣΙ ΤΗΣ ΝΑΞΟΥ

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΩΣΤΟΥ ΛΑΘΟΥΣ ΣΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΗΣ Γ ΓΕΝΙΚΗΣ ΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ

Κεφάλαιο 16. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 2. Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ. ιαφορές ή συσχέτιση.

Στατιστικοί Ελεγχοι. t - Έλεγχος για τον μέσο μ ενός πληθυσμού. t-έλεγχος για την σύγκριση των μέσων δύο πληθυσμών

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΗΜΟΣΙΩΝ ΚΑΙ Ι ΙΩΤΙΚΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ

3.4.1 Ο Συντελεστής ρ του Spearman

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΔΕΟ 13 ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ 3 η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΘΕΜΑΤΑ

6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Μαθηματικά Και Στατιστική Στη Βιολογία

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

Transcript:

Ν161_(6)_Στατιστική στη Φυσική Αγωγή 07_Έλεγχος_Συχνοτήτων Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.. 1 Σύγκριση παρατηρούμενων συχνοτήτων με τις αντίστοιχες θεωρητικές συχνότητες εωρητικές συχνότητες: - από τη βιβλιογραφία - αναμενόμενες τιμές 1

Ερώτημα: αν οι παρατηρούμενες συχνότητες συμφωνούν (είναι ίδιες) με τις θεωρητικές Μηδενική υπόθεση: Δεν υπάρχουν διαφορές μεταξύ των δύο υπό έλεγχο συχνοτήτων 3 Έλεγχος καλής προσαρμογής (μιάς ποιοτικής μεταβλητής) - κατανομή Όταν ένα δείγμα είναι ταξινομημένο σε κλάσεις και διαθέτουμε την κατανομή συχνοτήτων του, αυτή η κατανομή προέρχεται από μια άλλη γνωστή κατανομή ή κάποια που μπορούμε να την υποθέσουμε; 4

Παράδειγμα: Σε ένα συγκεκριμένο αριθμό αγώνων μπάσκετ καταγράφεται ο αριθμός των φάουλ (ποιοτική μεταβλητή) των παικτών που συμμετέχουν. Έστω ότι συνολικά καταγράφτηκε ο αριθμός των φάουλ 80 παικτών. Στη συνέχεια υπολογίζεται ο αριθμός των παικτών που σημείωσαν από 1 έως 5 φάουλ (κατηγορίες, κλάσεις, τάξεις), δηλαδή υπολογίζεται η συχνότητα με την οποία πραγματοποιούνται 1,, 3, 4 ή 5 φάουλ σε κάθε αγώνα. Αυτή η συχνότητα πραγματοποίησης του αντίστοιχου αριθμού φάουλ, που αποτελεί την «παρατηρούμενη συχνότητα», παρουσιάζεται στον παρακάτω πίνακα. αριθμός φάουλ 1 3 4 5 παρατηρούμενη συχνότητα= αριθμός παικτών που σημείωσαν τον αντίστοιχο αριθμό φάουλ 18 5 10 5 5 υπολογισμός θεωρητικής συχνότητας: ίδια πιθανότητα να σημειωθούν από 1 έως 5 φάουλ άθροισμα πραγματικών τιμών θεωρητική συχνότητα:------------------------------------- σύνολο περιπτώσεων αριθμός φάουλ 1 3 4 5 παρατηρούμενη συχνότητα= αριθμός παικτών που σημείωσαν τον αντίστοιχο αριθμό φάουλ 18 5 10 5 θεωρητική συχνότητα 18 5 10 5 80 16 5 5 6 3

αριθμός φάουλ 1 3 4 5 παρατηρούμενη συχνότητα (Π) 18 5 10 5 θεωρητική συχνότητα () 16 16 16 16 16 Μηδενική υπόθεση: Δεν υπάρχουν διαφορές μεταξύ των δύο υπό έλεγχο συχνοτήτων (οι παρατηρούμενες και οι θεωρητικές συχνότητες είναι ίδιες μεταξύ τους) ο έλεγχος πραγματοποιείται μέσω της χ- κατανομής (Π ) i1 7 i1 (Π ) X Π Π- (Π-) (Π ) 1 18 16 4 0.5 16 6 36.5 3 5 16 9 81 5.065 4 10 16-6 36 5.5 5 5 16-11 11 7.565 i1 (Π ) =17.375 8 4

i1 (Π ) X Π Π- (Π-) (Π ) 1 18 16 4 0.5 16 6 36.5 3 5 16 9 81 5.065 4 10 16-6 36 5.5 5 5 16-11 11 7.565 i1 (Π ) =17.375 9 i1 (Π ) X Π Π- (Π-) (Π ) 1 18 16 4 0.5 16 6 36.5 3 5 16 9 81 5.065 4 10 16-6 36 5.5 5 5 16-11 11 7.565 i1 (Π ) =17.375 10 5

i1 (Π ) X Π Π- (Π-) (Π ) 1 18 16 4 0.5 16 6 36.5 3 5 16 9 81 5.065 4 10 16-6 36 5.5 5 5 16-11 11 7.565 i1 (Π ) =17.375 (Π ) i1 17.375 11 Η τιμή = 17.375 θα πρέπει να συγκριθεί με μία κρίσιμη -τιμή για επίπεδο σημαντικότητας α= 0.05 (1-0.05 = 0.95) και βαθμούς ελευθερίας -1 1 6

επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 1-0.05= 0.95 β.ε.: -1 (όπου = αριθμός κλάσεων) = 5-1= 4 = 17,375 > κρίσιμο=9.49 df \p.005.01.05.05.10.90.95.975.99.995 1.00004.00016.00098.0039.0158.71 3.84 5.0 6.63 7.88.0100.001.0506.106.107 4.61 5.99 7.38 9.1 10.60 3.0717.115.16.35.584 6.5 7.81 9.35 11.34 1.84 4.07.97.484.711 1.064 7.78 9.49 11.14 13.8 14.86 5.41.554.831 1.15 1.61 9.4 11.07 1.83 15.09 16.75.6.676.87 1.4 1.64.0 10.64 1.59 14.45 16.81 18.55 7.989 1.4 1.69.17.83 1.0 14.07 16.01 18.48 0.8 8 1.34 1.65.18.73 3.49 13.36 15.51 17.53 0.09 1.96 9 1.73.09.70 3.33 4.17 14.68 16.9 19.0 1.67 3.59 10.16.56 3.5 3.94 4.87 15.99 18.31 0.48 3.1 5.19 11.60 3.05 3.8 4.57 5.58 17.8 19.68 1.9 4.73 6.76 1 3.07 3.57 4.40 5.3 6.30 18.55 1.03 3.34 6. 8.30 13 3.57 4.11 5.01 5.89 7.04 19.81.36 4.74 7.69 9.8 14 4.07 4.66 5.63 6.57 7.79 1.06 3.68 6.1 9.14 31.3 15 4.6 5.3 6.6 7.6 8.55.31 5 7.49 30.58 3.80 16 5.14 5.81 6.91 7.96 9.31 3.54 6.30 8.85 3.00 34.7 18 6.6 7.01 8.3 9.39 10.86 5.99 8.87 31.53 34.81 37.16 0 7.43 8.6 9.59 10.85 1.44 8.41 31.41 34.17 37.57 40.00 4 9.89 10.86 1.40 13.85 15.66 33.0 36.4 39.36 4.98 45.56 30 13.79 14.95 16.79 18.49 0.60 40.6 43.77 46.98 50.89 53.67 40 0.71.16 4.43 6.51 9.05 51.81 55.76 59.34 63.69 66.77 60 35.53 37.48 40.48 43.19 46.46 74.40 79.08 83.30 88.38 91.95 13 10 83.85 86.9 91.58 95.70 100.6 140.3 146.57 15.1 158.95 163.64 = 17.375 > - κρίσιμο=9.49 απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση H o : οι πραγματικές τιμές δεν διαφέρουν από τις θεωρητικές αποδεχόμαστε την εναλλακτική υπόθεση Η Α : οι πραγματικές τιμές διαφέρουν από τις θεωρητικές Δεν υπάρχει η ίδια πιθανότητα να σημειωθούν από 1 έως 5 φάουλ 14 7

Έλεγχος ανεξαρτησίας (δύο ποιοτικών μεταβλητών) αν δύο ποιοτικά χαρακτηριστικά είναι ανεξάρτητα ή όχι μεταξύ τους Ανεξάρτητα: οι συχνότητες του ενός ΔΕΝ μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο Μη ανεξάρτητα: οι συχνότητες του ενός μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο Μηδενική υπόθεση: Οι συχνότητες του ενός ποιοτικού ο ούχαρακτηριστικού είναι ανεξάρτητες από τις συχνότητες του άλλου ποιοτικού χαρακτηριστικού (οι συχνότητες του ενός ΔΕΝ μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο) 15 Δεδομένα: Πίνακας συνάφειας (συχνοτήτων) (πόσες φορές εμφανίζεται ταυτόχρονα αυτό που αντιστοιχεί στη διασταύρωση της γραμμής και της στήλης) R= γραμμές C= στήλες Πίνακας παρατηρούμενων συχνοτήτων Β1 Β... Βc Σύνολο Α1 N11 N1... N1c N1 Α N1 N... Nc N Α3 N31 N3... N3c N3............ ΑR NR1 NR... NRc NR Σύνολο N1 N... N c N 16 8

Β1 Β... Βc Σύνολο Α1 N11 N1... N1c N1 Α N1 N... Nc N Α3 N31 N3... N3c N3............ ΑR NR1 NR... NRc NR Σύνολο N1 N... N c N Καθορισμός θεωρητικών συχνοτήτων Πιθανότητα εμφάνισης οποιουδήποτε στοιχείου N - με το χαρακτηριστικό Α i. i Αν Αi ανεξάρτητο του Βi τότε η πιθανότητα N.. N ταυτόχρονης εμφάνισης Αi και Βi.i και με το χαρακτηριστικό B i N.. Ni. N. i NN i.. i N.. N.. N.. 17 ο έλεγχος πραγματοποιείται μέσω της - κατανομής (Π ) i1 για προεπιλεγμένο επίπεδο σημαντικότητας α: (1-α) και βαθμούς ελευθερίας: (R-1)X(C-1) 18 9

παράδειγμα: Ένας ερευνητής καταγράφει ένα δείγμα 100 κολυμβητών σε δύο ποιοτικές μεταβλητές. Η πρώτη ποιοτική μεταβλητή αναφέρεται στο είδος της ξηρής προπόνησης που εκτελούν οι κολυμβητές και διαχωρίζεται σε τρεις κατηγορίες: Α1= «ξηρή προπόνηση μόνο όομε λάστιχα», Α= «ξηρή προπόνηση μόνο με βάρη», Α3= «ξηρή προπόνηση και με λάστιχα και με βάρη». Η δεύτερη ποιοτική μεταβλητή αναφέρεται στην συμμετοχή των κολυμβητών σε αγώνες: B1= «σε προημιτελικές σειρές», Β= «σε ημιτελικές σειρές», Β3 = «σε τελικές σειρές». Το ερώτημα που τίθεται είναι κατά πόσο το είδος της ξηρής προπόνησης που εκτελούν οι κολυμβητές επηρεάζει ή όχι τη συμμετοχή τους σε «προημιτελικές», «ημιτελικές» ή «τελικές» σειρές αγώνων, αν δηλαδή οι δύο ποιοτικές μεταβλητές είναι ανεξάρτητες μεταξύ τους ή όχι. 19 παρατηρούμενες συχνότητες Α1 Α Α3 Σύνολο Β1 0 0 10 50 Β 5 5 15 5 Β3 5 5 15 5 Σύνολο 30 30 40 100 εωρητικές συχνότητες Α1 Α Α3 Σύνολο Β1 (50 Χ30)/100=15 (50Χ30)/100=15 (50Χ40)/100=0 50 Β (5Χ30)/100=7.5 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ40)/100=10 5 Β3 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ40)/100=10 5 Σύνολο 30 30 40 100 0 10

παρατηρούμενες συχνότητες Α1 Α Α3 Σύνολο Β1 0 0 10 50 Β 5 5 15 5 Β3 5 5 15 5 Σύνολο 30 30 40 100 εωρητικές συχνότητες Α1 Α Α3 Σύνολο Β1 (50 Χ30)/100=15 (50Χ30)/100=15 (50Χ40)/100=0 50 Β (5Χ30)/100=7.5 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ40)/100=10 5 Β3 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ30)/100=7.5 (5Χ40)/100=10 5 Σύνολο 30 30 40 100 1 Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) ( ) 0 15 5 5 1.66 0 15 5 5 1.66 10 0-10 100 5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 i ( 1 =16.64 11

i1 (Π ) Υπολογισμός -τιμής Π Π- (Π-) ( ) 0 15 5 5 1.66 0 15 5 5 1.66 10 0-10 100 5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 i ( 1 =16.64 3 Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) ( ) 0 15 5 5 1.66 0 15 5 5 1.66 10 0-10 100 5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 i ( 1 =16.64 4 1

i1 (Π ) Υπολογισμός -τιμής Π Π- (Π-) ( ) 0 15 5 5 1.66 0 15 5 5 1.66 10 0-10 100 5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 5 7.5 -.5 6.5 0.83 5 7.5 -.5 6.5 0.83 15 10 5 5.5 i ( 1 =16.64 5 Η τιμή = 16.64 θα πρέπει να συγκριθεί με μία κρίσιμη -τιμή για επίπεδο σημαντικότητας α= 0.05 (1-0.05 = 0.95) και βαθμούς ελευθερίας (R-1)X(C-1)= (3-1)Χ(3-1)= 4 6 13

επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 1-0.05= 0.95 β.ε.: (R-1)X(C-1)= (3-1)Χ(3-1)= 4 = 16.64 > κρίσιμο=9.49 df \p.005.01.05.05.10.90.95.975.99.995 1.00004.00016.00098.0039.0158.71 3.84 5.0 6.63 7.88.0100.001.0506.106.107 4.61 5.99 7.38 9.1 10.60 3.0717.115.16.35.584 6.5 7.81 9.35 11.34 1.84 4.07.97.484.711 1.064 7.78 9.49 11.14 13.8 14.86 5.41.554.831 1.15 1.61 9.4 11.07 1.83 15.09 16.75.6.676.87 1.4 1.64.0 10.64 1.59 14.45 16.81 18.55 7.989 1.4 1.69.17.83 1.0 14.07 16.01 18.48 0.8 8 1.34 1.65.18.73 3.49 13.36 15.51 17.53 0.09 1.96 9 1.73.09.70 3.33 4.17 14.68 16.9 19.0 1.67 3.59 10.16.56 3.5 3.94 4.87 15.99 18.31 0.48 3.1 5.19 11.60 3.05 3.8 4.57 5.58 17.8 19.68 1.9 4.73 6.76 1 3.07 3.57 4.40 5.3 6.30 18.55 1.03 3.34 6. 8.30 13 3.57 4.11 5.01 5.89 7.04 19.81.36 4.74 7.69 9.8 14 4.07 4.66 5.63 6.57 7.79 1.06 3.68 6.1 9.14 31.3 15 4.6 5.3 6.6 7.6 8.55.31 5 7.49 30.58 3.80 16 5.14 5.81 6.91 7.96 9.31 3.54 6.30 8.85 3.00 34.7 18 6.6 7.01 8.3 9.39 10.86 5.99 8.87 31.53 34.81 37.16 0 7.43 8.6 9.59 10.85 1.44 8.41 31.41 34.17 37.57 40.00 4 9.89 10.86 1.40 13.85 15.66 33.0 36.4 39.36 4.98 45.56 30 13.79 14.95 16.79 18.49 0.60 40.6 43.77 46.98 50.89 53.67 40 0.71.16 4.43 6.51 9.05 51.81 55.76 59.34 63.69 66.77 60 35.53 37.48 40.48 43.19 46.46 74.40 79.08 83.30 88.38 91.95 7 10 83.85 86.9 91.58 95.70 100.6 140.3 146.57 15.1 158.95 163.64 = 16.64 > - κρίσιμο=9.49 απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση H o : Οι συχνότητες του ενός ποιοτικού χαρακτηριστικού είναι ανεξάρτητες από τις συχνότητες του άλλου ποιοτικού χαρακτηριστικού (οι συχνότητες του ενός ΔΕΝ μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο) αποδεχόμαστε την εναλλακτική υπόθεση Η Α : Οι συχνότητες του ενός ποιοτικού χαρακτηριστικού δεν είναι ανεξάρτητες από τις συχνότητες του άλλου ποιοτικού χαρακτηριστικού (οι συχνότητες του ενός μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο) 8 14

Παράδειγμα: (έλεγχος της επίδρασης δύο ποιοτικών μεταβλητών): η επίδραση της προθέρμανσης στην εμφάνιση τραυματισμών παρατηρούμενες συχνότητες προθέρμανση απουσία Σύνολο προθέρμανσης τραυματισμοί 5 15 0 απουσία 5 5 30 τραυματισμών Σύνολο 30 0 50 Να εξεταστεί σε επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 αν η διεξαγωγή της προθέρμανσης και η εμφάνιση τραυματισμών είναι ανεξάρτητες μεταξύ τους 9 παρατηρούμενες συχνότητες προθέρμανση απουσία Σύνολο προθέρμανσης τραυματισμοί 5 15 0 απουσία 5 5 30 τραυματισμών Σύνολο 30 0 50 εωρητικές συχνότητες προθέρμανση απουσία προθέρμανσης Σύνολο τραυματισμοί μ (0Χ30)/50=1 (0Χ0)/50=8 0 απουσία (30Χ30)/50=18 (30Χ0)/50=1 30 τραυματισμών Σύνολο 30 0 50 30 15

Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) (Π ) 5 1-7 49 (49/1)= 4.08 15 8 7 49 (49/8)=6.15 5 18 7 49 (49/18)=.7 5 1-7 49 (49/1)=4.08 i1 (Π ) =17,005 31 Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) (Π ) 5 1-7 49 (49/1)= 4.08 15 8 7 49 (49/8)=6.15 5 18 7 49 (49/18)=.7 5 1-7 49 (49/1)=4.08 i1 (Π ) =17,005 3 16

Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) (Π ) 5 1-7 49 (49/1)= 4.08 15 8 7 49 (49/8)=6.15 5 18 7 49 (49/18)=.7 5 1-7 49 (49/1)=4.08 i1 (Π ) =17,005 33 Υπολογισμός -τιμής i1 (Π ) Π Π- (Π-) (Π ) 5 1-7 49 (49/1)= 4.08 15 8 7 49 (49/8)=6.15 5 18 7 49 (49/18)=.7 5 1-7 49 (49/1)=4.08 i1 (Π ) =17,005 34 17

Η τιμή = 17.005 θα πρέπει να συγκριθεί με μία κρίσιμη -τιμή για επίπεδο σημαντικότητας α= 0.05 (1-0.05 = 0.95) και βαθμούς ελευθερίας (R-1)X(C-1)= (-1)Χ(-1)= 1 35 επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 1-0.05= 0.95 β.ε.: (R-1)X(C-1)= (-1)Χ(-1)= 1 = 17.005 > κρίσιμο=3.84 df \p.005.01.05.05.10.90.95.975.99.995 1.00004.00016.00098.0039.0158.71 3.84 5.0 6.63 7.88.0100.001.0506.106.107 4.61 5.99 7.38 9.1 10.60 3.0717.115.16.35.584 6.5 7.81 9.35 11.34 1.84 4.07.97.484.711 1.064 7.78 9.49 11.14 13.8 14.86 5.41.554.831 1.15 1.61 9.4 11.07 1.83 15.09 16.75.6.676.87 1.4 1.64.0 10.64 1.59 14.45 16.81 18.55 7.989 1.4 1.69.17.83 1.0 14.07 16.01 18.48 0.8 8 1.34 1.65.18.73 3.49 13.36 15.51 17.53 0.09 1.96 9 1.73.09.70 3.33 4.17 14.68 16.9 19.0 1.67 3.59 10.16.56 3.5 3.94 4.87 15.99 18.31 0.48 3.1 5.19 11.60 3.05 3.8 4.57 5.58 17.8 19.68 1.9 4.73 6.76 1 3.07 3.57 4.40 5.3 6.30 18.55 1.03 3.34 6. 8.30 13 3.57 4.11 5.01 5.89 7.04 19.81.36 4.74 7.69 9.8 14 4.07 4.66 5.63 6.57 7.79 1.06 3.68 6.1 9.14 31.3 15 4.6 5.3 6.6 7.6 8.55.31 5 7.49 30.58 3.80 16 5.14 5.81 6.91 7.96 9.31 3.54 6.30 8.85 3.00 34.7 18 6.6 7.01 8.3 9.39 10.86 5.99 8.87 31.53 34.81 37.16 0 7.43 8.6 9.59 10.85 1.44 8.41 31.41 34.17 37.57 40.00 4 9.89 10.86 1.40 13.85 15.66 33.0 36.4 39.36 4.98 45.56 30 13.79 14.95 16.79 18.49 0.60 40.6 43.77 46.98 50.89 53.67 40 0.71.16 4.43 6.51 9.05 51.81 55.76 59.34 63.69 66.77 60 35.53 37.48 40.48 43.19 46.46 74.40 79.08 83.30 88.38 91.95 36 10 83.85 86.9 91.58 95.70 100.6 140.3 146.57 15.1 158.95 163.64 18

απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση = 17.005 > - κρίσιμο=3.84 H o : Οι συχνότητες του ενός ποιοτικού χαρακτηριστικού είναι ανεξάρτητες από τις συχνότητες του άλλου ποιοτικού χαρακτηριστικού (οι συχνότητες του ενός ΔΕΝ μεταβάλλονται σε σχέση με το άλλο) αποδεχόμαστε την εναλλακτική υπόθεση Η Α : Οι συχνότητες του ενός ποιοτικού χαρακτηριστικού δεν είναι ανεξάρτητες από τις συχνότητες του άλλου ποιοτικού χαρακτηριστικού 37 (η συχνότητα των τραυματισμών μεταβάλλεται σε σχέση με την προθέρμανση) 38 19