Трифонов Е.В.
Антропология:   дух - душа - тело - среда человека,

или  Пневмапсихосоматология человека

Русско-англо-русская энциклопедия, 18-е изд., 2015

π

ψ

σ

Общий предметный алфавитный указатель

Психология Соматология Математика Физика Химия Наука            Общая   лексика
А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ ПОРЯДКОВЫХ ПЕРЕМЕННЫХ
statistical procedures for nominal variables ]

     Основные статистические процедуры и статистики, используемые при анализе выборки, составленной значениями порядковыми переменными перечислены в таблице.

Статистические процедуры Cтатистики

 А  Оценка распределения.

 1.  Медиана.
 2.  Интерквартильный размах.

 Б  Построение и исследование
      многомерных таблиц - кросс-табуляция.
     Анализ распределений значений переменных.
     Оценка отношений переменных.

 3.  Симметричные меры связи (ассоциации):
      –  коэффициент ранговой корреляции Спирмана, rs
          (Spearman's Rank Order Correlation);
      –  коэффициент ранговой корреляции Кендалла τb (Kendal's Tau-b); τb
      –  коэффициент ранговой корреляции Кендалла τc (Stuart's tau-c
          or Kendall-Stuart tau-c, τc);
      –  коэффициент гамма Гудмана и Крускала для связанных выборок,
          (Goodman and Kruskal's gamma, γ).
      –  коэффициент линейно-линейной ассоциации Мантела-Хенцеля
          (linear-by-linear association, Mantel-Haenszel statistic).
 4.  Направленные (несимметричные) меры связи(ассоциации):
      –  модифицированный коэффициент гамма Сомерса, D (Somers' D).

 В  Процедуры
      непараметрической
      статистики.

 1.   Непараметрические критерии:
      –  Критерии Колмогорова и Смирнова (Kolmogorov-Smirnov)
      –  Критерий знаков для связанных выборок (Sign)
      –  Критерий Вилкоксона для связанных выборок (Wilcoxen, W)
      –  Kendall coefficient of concordance, W;
      –  Критерий Фридмана Friedman two-way anova
      –  Двухвыборочный критерий Манна-Уитни (Mann-Whitney U
      –  Wald-Wolfowitz;
      –  Одномерный дисперсионный анализ Краскэла-Уоллиса (Kruskal-Wallis.


Примечание.
Статистические процедуры и статистики для порядковых переменных поддерживаются статистическими программами
SPSS (URL: http://www.spssscience.com/spss11) и
STATISTICA (URL: http://www.statsoftinc.com/textbook/stathome.html).

     Литература
 1.  Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М., Изд. АН СССР, 1988.
 2.  Agresti, Alan. Introduction to categorical data analysis. NY: John Wiley and Sons, 1996.
 3.  Bishop, Y. M. M., Feinberg, S. E., & Holland, P. W. Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. Cambridge,
      MA: MIT Press, 1975.
 4.  Garson, G. David. PA 765 Statnotes: An Online Textbook. (URL: http://www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/statnote.htm)
 5.  Goodman, Leo A. and W. H. Kruskal (1954, 1959, 1963, 1972). Measures for association for cross-classification, I, II, III
      and IV. Journal of the American Statistical Association. 1954, 49: 732-764, 1959, 54: 123-163, 1963, 58: 310-364,
      and 1972, 67: 415-421 (the uncertainty coefficient).
 6.  Haberman, S. J. Analysis of qualitative data: Vol 1 Introductory topics, New York: Academic Press, 1978.
 7.  Hinkle, D. E., Wiersma, W., & Jurs, S. G. Applied statistics for the behavioral sciences (3rd ed.).
       Boston: Houghton Mifflin, 1994.
 8.  Liebetrau, Albert M. Measures of association. Newbury Park, CA: Sage Publications. Quantitative Applications
      in the Social Sciences, 1983, Series No. 32.

Google

В отдельном окне: 

     
«Я    У Ч Е Н Ы Й    И Л И . . .    Н Е Д О У Ч К А ?»
    Т Е С Т    В А Ш Е Г О    И Н Т Е Л Л Е К Т А

Предпосылка:
Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности.
Реальность:
Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями.
Необходимое условие:
Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием... ...
о ц е н и т е   с а м о с т о я т е л ь н о:
—  с т е п е н ь  р а з в и т и я   с о в р е м е н н о й   н а у к и,
—  о б ъ е м   В а ш и х   з н а н и й   и
—  В а ш   и н т е л л е к т !


Любые реальности, как физические, так и психические, являются по своей сущности вероятностными.  Формулирование этого фундаментального положения – одно из главных достижений науки 20-го века.  Инструментом эффективного познания вероятностных сущностей и явлений служит вероятностная методология (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2014, …).  Использование вероятностной методологии позволило открыть и сформулировать важнейший для психофизиологии принцип: генеральной стратегией управления всеми психофизическими структурами и функциями является прогнозирование (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2012, …).  Непризнание этих фактов по незнанию – заблуждение и признак научной некомпетентности.  Сознательное отвержение или замалчивание этих фактов – признак недобросовестности и откровенная ложь.


     ♥  Ошибка?  Щелкни здесь и исправь ее!                                 Поиск на сайте                              E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru

π

ψ

σ

Санкт-Петербург, Россия, 1996-2015

Copyright © 1996-, Трифонов Е.В.

Разрешается некоммерческое цитирование материалов данной энциклопедии при условии
полного указания источника заимствования: имени автора, названия и WEB-адреcа данной энциклопедии


 
Всего посетителей = Altogether Visitors :  
Посетителей раздела «Математика» = Visitors of section «Mathematics» :