Сравнивая 2-е статистические совокупности, которые не подчиняются нормальному закону распределения,
Пользователь задал следующий вопрос:

Сравнивая 2-е статистические совокупности, которые не подчиняются нормальному закону распределения, экспериментатор получил значение критерия знаков Zф=14,5. Табличное значение критерия знаков Zтаб=14,5. Какой вывод должен сделать экспериментатор?

Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку "репорт" внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.
текстовая нейросеть отвечает:
Критерий знаков (знаковый критерий, Wilcoxon signed-rank test) – это непараметрический статистический тест, который используется для сравнения двух связанных выборок или наблюдений. Основная идея критерия заключается в следующем: 1. Сравниваются две связанные выборки (или пары наблюдений). 2. Разности между значениями выборок ранжируются по их абсолютным значениям. 3. Ранги с одинаковыми знаками суммируются для вычисления статистического критерия. В данном случае экспериментатор получил значение критерия знаков Zф = 14,5, а табличное значение критерия знаков Zтаб = 14,5. При сравнении этих значений можно сделать следующие выводы: 1. Значение критерия знаков Zф существенно превышает табличное значение Zтаб. Это означает, что статистические различия между двумя совокупностями (выборками) являются статистически значимыми. 2. В данном случае, так как значения Zф и Zтаб равны, различие между двумя совокупностями (выборками) является статистически значимым на уровне значимости 0,05 (пороговое значение). 3. В отличие от параметрических тестов, критерий знаков не требует нормальности распределения. Это означает, что он может быть применен к любым данным, включая данные с асимметричным или нестандартным распределением. Таким образом, экспериментатор может сделать вывод о статистически значимом различии между двумя совокупностями (выборками), которые не подчиняются нормальному закону распределения. Это различие может быть интерпретировано как наличие статистически значимого влияния или эффекта в сравниваемых совокупностях.

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться
Войдите через Google в 1 клик

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет

(c) Текстовая нейросеть 2023. Все права защищены. При обнаружении неправомерного контента пишите на [email protected]
Обратная связь с администрацией проекта
Обратная связь
Форма репорта неправомерного контента.
Форма репорта

Хотите задать любой вопрос нейросети?

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет