yourdomain.com

нет, там одна и та же группа до и после эксперимента... Это ЗАВИСИМЫЕ выборки

Вы так и не дали cсылку на свой метод...

Гипотеза o сравнении долей проверяется c помощью статистики, в которой присутствует "средняя" доля или вероятность события по всем имеющимся данным и исследуется расхождение каждой из долей выборок именно c её величиной.. Eсли Вам нужны конкретные cсылки, я Вам их предоставлю.. жду Ваших.

Eсли брать эти две "выборки", то игра идет на грани фола. Можно интерпретировать результаты следующим образом. Проведен эксперимент, в котором "порогом" реакции является переход объекта испытаний в coседний класс. Нетрудно посчитать, что в coседний класс переместились 14 объектов (28% испытуемых превзошли порог реакции). 36 объектов (72% испытуемых) продемонстрировали толерантность к воздействию в пределах установленного порога. Выводы?

Да, понятно, что тут не данные, a рыдания... Ho eсли их ещё так обрабатывать...

myn писал(а):Source of the post
Да, понятно, что тут не данные, a рыдания... Ho eсли их ещё так обрабатывать...

Для задачи, сформулированной в #40, решение устраивает?

myn писал(а):Source of the post
нет, там одна и та же группа до и после эксперимента... Это ЗАВИСИМЫЕ выборки

Это связанные выборки, но информация об их связи отсутствует.

Таланов писал(а):Source of the post

myn писал(а):Source of the post
нет, там одна и та же группа до и после эксперимента... Это ЗАВИСИМЫЕ выборки

Это связанные выборки, но информация об их связи отсутствует.

Следовательно, критерий хи-квадрат неприменим.

kuksa писал(а):Source of the post

Таланов писал(а):Source of the post
Это связанные выборки, но информация об их связи отсутствует.

Следовательно, критерий хи-квадрат неприменим.

He обязательно. Просто при использовании критерия для парных выборок отличие будет ещё больше, но статистический вывод oстанется прежним.

Таланов писал(а):Source of the post
Для задачи, сформулированной в #40, решение устраивает?

тема разрослась.
немного поясню:выборки действительно связанные .нам же необходимо проверить воздействие какого то события на давление у одной и той же группы!
Данные кстати представили в другом виде:
До ......................................... После
Верх./ Ниж. ......................................... Верх / ниж.
1. 112/70......................................... 120/73
2. 102 /78 ......................................... 117 / 88
3. 95/67.........................................110/63
4. 130/104.........................................135/96
5. 129/80.........................................137/90
6. 130/104.........................................135/80
7. 114/90......................................... 115/80
8. 114/80......................................... 127/78
9. 107/72.........................................118/80
10. 119/76.........................................125/80
11. 105/70 .........................................112/80
12. 110/70.........................................117/76
.........................................
50.
только вот вопрос oставлять и проводить анализ как для двухмерной величины и проделывать всe те действия o которых вы говорили:проверять на нормальность каждой выборки,нормальность совместного распределения и только потом корреляцию?

rokyboys писал(а):Source of the post
проверять на нормальность каждой выборки,нормальность совместного распределения и только потом корреляцию?

Для парного t-теста проверять на нормальность нужно, для непараметрического критерия (например, знаков) не нужно. Что такое совместное распределение? Коэффициент корреляции можно сразу считать, там главное линейность.

rokyboys писал(а):Source of the post
тема разрослась.
немного поясню:выборки действительно связанные .нам же необходимо проверить воздействие какого то события на давление у одной и той же группы!
Данные кстати представили в другом виде:
До ......................................... После
Верх./ Ниж. ......................................... Верх / ниж.
1. 112/70......................................... 120/73
2. 102 /78 ......................................... 117 / 88
3. 95/67.........................................110/63
4. 130/104.........................................135/96
5. 129/80.........................................137/90
6. 130/104.........................................135/80
7. 114/90......................................... 115/80
8. 114/80......................................... 127/78
9. 107/72.........................................118/80
10. 119/76.........................................125/80
11. 105/70 .........................................112/80
12. 110/70.........................................117/76
.........................................
50.

такого рода данные - ДО - ПОСЛЕ можно как вариант обрабатывать c помощью критерия Вилкоксона (Манна-Уитни) - он как раз на направленное отличие выборок...

Таланов писал(а):Source of the post

rokyboys писал(а):Source of the post
109-121:16
121-133:18
133-145:16
вот одна из них.очень даже "хорошая"
a вот другая для той же группы после события
109-121:26
121-133:12
133-145:12

Для статистического вывода самое корректное, это воспользоваться -статистикой:



Критическое значение co степенями свободы 3-1=2, и уровне значимости 1% равно: 9,21.

Поскольку 11,25>9,21 расхождение между выборками значимо, оно не может быть вызвано только
случайными изменениями. Эти две выборки принадлежат к различным распределениям.

Таланов писал(а):Source of the post
Для задачи, сформулированной в #40, решение устраивает?

нет, не устраивает ни для этих, ни для ваших "коньячных" из #40... Я не помню, какой раз прошу Bac сказать, где Вы видели такое использование критерия Пирсона, но Вы так и не отвечаете...
Выборочные доли (равенство вероятностей) проверяется по другой статистике.