Как считать критерий Стьюдента статистической значимости разности средних двух выборок. I. Проверка нормальности
Критерий Стьюдента статистической значимости разности средних двух выборок, предложенный Р. Фишером в 1925 г., до сих пор является одним из самых востребованных методов статистического анализа. За почти столетие его использо- вания сложилась устойчивая система рекомендаций и условий его применения...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук»
2025-03-01
|
| Series: | Письма в Вавиловский журнал генетики и селекции |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://pismavavilov.ru/wp-content/uploads/2025/03/008-Pisma-VJ_Efimov.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Критерий Стьюдента статистической значимости разности средних двух выборок, предложенный Р. Фишером в
1925 г., до сих пор является одним из самых востребованных методов статистического анализа. За почти столетие его использо-
вания сложилась устойчивая система рекомендаций и условий его применения, которая изложена в учебниках и руководствах
по статистической обработке данных. Как правило, настоятельно требуется предварительная проверка нормальности распределения исходных выборок и равенства их дисперсий. В случае ненормальности рекомендуется использовать непараметрические методы, например критерий Манна–Уитни. В работе представлена более современная точка зрения на эту проблему,
обусловленная несколькими взаимосвязанными причинами. Во-первых, за прошедшее столетие накоплен значительный практический опыт применения t-критерия Стьюдента, который заставляет сильно сомневаться в обязательности проверки нормальности и равенства дисперсий, а также применения ранговых критериев в случае отсутствия нормальности. Во-вторых, теория тоже не стояла на месте. Появились расчет критерия Стьюдента через точечноисериальный коэффициент корреляции и
альтернативы методам «нормальной теории» в виде свободных от распределения процедур. В-третьих, кардинально выросли
вычислительные возможности, позволяющие без дополнительных предположений моделировать в компьютере генеральные
распределения исходных выборок и по ним оценивать требуемые p-value |
|---|---|
| ISSN: | 2686-8482 |