Что следует использовать у одних и тех же испытуемых, если при частотном анализе исследуются изменения
Пользователь задал следующий вопрос:

Что следует использовать у одних и тех же испытуемых, если при частотном анализе исследуются изменения «до-после»?

Выберите верный ответ

Точный критерий Фишера

Критерий МакНемара

Критерий Уилкоксона

Критерий хи-квадрат Пирсона с поправкой Йейтса

Затрудняюсь ответить

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:
Для исследования изменений "до-после" у одних и тех же испытуемых следует использовать критерий МакНемара. Критерий МакНемара является статистическим тестом, который используется для проверки гипотезы о согласии двух связанных переменных в условиях пред- и послетестирования (т.е. изменений "до-после" у одних и тех же испытуемых). Этот критерий предназначен для анализа качественных данных, которые могут быть представлены в виде двумерной таблицы 2х2. Для применения критерия МакНемара необходимо составить таблицу сопряженности, где строки соответствуют значением переменной "до" (например, "да" и "нет"), а столбцы - значениям переменной "после" (также "да" и "нет"). В ячейках таблицы указываются частоты наблюдений, то есть количество испытуемых, которые имеют определенные комбинации значений "до" и "после". Затем вычисляется статистика критерия МакНемара, которая представляет собой отношение квадрата разности между согласованными и несогласованными парами значений к сумме согласованных и несогласованных парам значений. Затем эта статистика сравнивается с соответствующими критическими значениями распределения хи-квадрат для заданного уровня значимости. Если вычисленное значение статистики не превышает критического значения, то гипотеза о согласии переменных принимается, иначе - отвергается. Критерий МакНемара позволяет определить, действительно ли произошли изменения "до-после" в выборке испытуемых. Этот критерий имеет ряд преимуществ, таких как возможность использования в случае небольшой выборки и наличие связи между переменными, а также устойчивость к нарушению некоторых условий, например, при смещении эффекта. Однако его применение ограничено только к качественным данным и связанным выборкам. Точный критерий Фишера, критерий Уилкоксона и критерий хи-квадрат Пирсона с поправкой Йейтса используются для анализа различных типов данных и тестирования различных гипотез, но не исследуют изменения "до-после" у одних и тех же испытуемых. Поэтому эти критерии не являются верным ответом в данном контексте. Таким образом, для исследования изменений "до-после" у одних и тех же испытуемых следует использовать критерий МакНемара.

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