критерий тенденций Джонкира(общая характеристика, ограничения, примеры использования)

Реферат на тему «Критерий тенденций Джонкира (общая характеристика, ограничения, примеры использования)»   Оглавление Введение 3 1. Общая характеристика критерия Джонкира 4 2. Ограничения критерия Джонкира 7 3. Примеры использования критерия Джонкира 8 Заключение 12 Список литературы 13   Введение Актуальность. Часто в процессе подготовки исследования становится известно, что имеющиеся группы результатов упорядочены по возрастанию влияния фактора. В таких случаях целесообразно использовать критерий Джонкира. Интерпретация полученных результатов будет зависеть от принципа формирования исследуемых образцов. Этот критерий ориентирован на выявление тенденций в измеряемой характеристике при сравнении от трех до шести выборок. Количество элементов в каждом образце должно быть одинаковым. Если количество элементов в каждой выборке различно, то необходимо случайным образом выровнять выборки, в то время как часть информации неизбежно будет потеряна.

---

Онлайн-калькулятор поможет рассчитать стоимость выполнения чертежей в Ростове для вашей студенческой работы.

---

. Если потеря информации кажется слишком расточительной, то следует использовать вышеуказанный критерий Н - Крускала-Уоллиса, хотя в этом случае не удастся выдвинуть гипотезу о наличии или отсутствии желаемых тенденций. Цель – изучить основные положения критерия Джонкира. Задачи: 1. Провести общую характеристику критерия Джонкира; 2. Рассмотреть ограничения критерия Джонкира; 3. Привести примеры использования критерия Джонкира. Работа состоит из оглавления, введения, 3 глав, заключения и списка литературы.  

Критерий S позволяет проверить достоверность тенденции изменения количественного признака при переходе от одного независимого образца к другому, если их общее количество составляет не менее трех. Фактически 5-кригериум позволяет выявить наличие согласованного изменения качественных и количественных или двух количественных показателей, характеризующих независимые выборки. Метод позволяет ответить на вопрос: надежен ли фиксированный рост знака или он не превышает случайного разброса значений в выборках. Идея метода состоит в том, чтобы рассчитать для каждого отдельного индикатора количество индикаторов, расположенных в столбцах справа от него и превышающих его по величине. Чтобы использовать критерий, должны быть выполнены следующие условия:  Измерение можно проводить по шкале порядка, интервалов и соотношений;  Образцы должны быть независимыми;  Количество элементов в каждом образце должно быть одинаковым. Если это не так, то необходимо случайным образом выровнять выборки;  Нижний предел применимости критерия: не менее трех образцов и не менее двух элементов в каждом наблюдении. Верхний предел определяется таблицей. В ходе написания работы мы достигли поставленной цели.

1. Барра Ж. Р. Основные понятия математической статистики / Ж.Р. Барра. – М.: Мир, 2014. – 295с. 2. Бочаров П.П. Математическая статистика: учеб, пособие для вузов / П.П. Бочаров, А.В. Печенкин – М.: Изд-во ун-та Дружбы народов, 2014. – 196с. 3. Булатова Е.Г. Методы исследований в социальных и гуманитарных науках: учеб, пособие / Е.Г. Булатова – Ижевск: Изд-во Ижевск, гос. техн. ун-та, 2018. – 361с. 4. Гершунский Б.С. Дидактическая прогностика / Б.С. Гершунский, Я. Пруха – Киев, 2019. – 245с. 5. Гласс Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж. Гласс, Дж. Стэнли – М.: Прогресс, 2016. – 335с. 6. Дубров А.М. Многомерные статистические методы: учебник / А.М. Дубров, В.С. Мхчитарян, Л.И. Трошин – М.: Финансы и статистика, 2015. – 386с. 7. Климова Т. Е. Методы корреляционного анализа в педагогике / Т. Е. Климова – Магнитогорск: Магнитогор. гос. ун-т, 2016. – 279с.