Как построить график распределения

Каждый исследователь знает: для того, чтобы его работа приобрела статус научной, от него требуется качественная и количественная обработка результатов с применением математических методов. С их помощью вы получите ряд цифр и статистически значимых гипотез. Если кроме этого вы хотите наглядно представить полученные вами данные, обратите внимание на то, как строить графики распределения признака.

Вам понадобится

• карандаш, линейка, калькулятор

Инструкция

1. Распределение признака указывает, какое значение встречается чаще всего. Поэтому задача сравнения по распределению в уровне признака состоит в том, чтобы сопоставить классы (полученные данные) испытуемых по их частоте.
2. Выделяют два типа задач:
   - выявление различий между двумя эмпирическими распределениями;
   - выявление различий между эмпирическим и теоретическим распределениями.В первом случае мы будем сравнивать ответы или данные двух выборок, полученных в ходе собственного исследования. Например, успеваемость по результатам летней сессии студентов биологов и физиков. Во втором случае мы сопоставляем полученные опытным путем результаты с уже имеющимися нормами в литературных источниках. Например, можно посмотреть, будут ли проявляться различия по анатомо-физиологическим параметрам между современными подростками и составленными несколько десятилетий назад по их ровесникам нормами.
3. График распределения признака строится с помощью оси Х, на которой в ранжированном порядке отмечаются полученные значения, и оси Y, которая показывает частоту встречаемости этих значений. Сам же график будет представлять собой кривую распределения. Его необходимо будет проверить на нормальность распределения.
4. Распределение признака считается нормальным, если А=Е=0, где А – это асимметрия распределения, а Е – эксцесс.
5. Для составления графика распределения признака и его проверки на нормальность мы можем применить метод Н.А. Плохинского. Он состоит из трех этапов:- Вычисляем А асимметрию (А=(∑〖(xi-〖xср.)〗^3〗)/〖nS^3) и Е эксцесс (Е=(∑〖(xi-〖xср.)^4-3)/〖nS〗^4), где Хi – каждое конкретное значение признака, Хср. – среднее значение признака, n – объем выборки, S - стандартное отклонение.- Рассчитываем ошибки репрезентативности, то есть отклонения выборки от генеральной совокупности ((Ma=√(6/n)), (Me = 2√(6/n)).- Если одновременно выполняется неравенство (|A|)/Ma < 3, (|Е|)/Ma < 3, то график распределение признака не отличается от нормального.
6. Как правило, на практике асимметрия и эксцесс стремятся к нулю.