Слайд 2Назначение критерия
Критерий применяется в случае, когда стоит задача сравнить средние показатели двух
![Назначение критерия Критерий применяется в случае, когда стоит задача сравнить средние показатели двух распределений.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-1.jpg)
распределений.
Слайд 3Ограничения критерия
Распределения должны быть нормальными.
n≥2
![Ограничения критерия Распределения должны быть нормальными. n≥2](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-2.jpg)
Слайд 4Эмпирическое значение критерия вычисляется по формуле:
│Xср1-Хср2│
t = ---------------
√m12+ m22
m -
![Эмпирическое значение критерия вычисляется по формуле: │Xср1-Хср2│ t = --------------- √m12+ m22](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-3.jpg)
ошибка среднего,
Хср - средние арифметическое значение,
n – объем соответствующей выборки.
Слайд 5Среднее арифметическое значение
Это сумма всех значений выборки, поделенная на количество этих
![Среднее арифметическое значение Это сумма всех значений выборки, поделенная на количество этих](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-4.jpg)
значений.
Обозначается Хср и вычисляется по формуле:
хi- i-е значение выборки;
i – порядковый номер значения в выборке;
n – объем выборки.
Слайд 6Пример нахождения среднего арифметического значения
![Пример нахождения среднего арифметического значения](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-5.jpg)
Слайд 7формула для случая, когда значения повторяются.
yi – i-я варианта выборки,
fi – частота
![формула для случая, когда значения повторяются. yi – i-я варианта выборки, fi](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-6.jpg)
i-й варианты,
k – количество вариант.
Слайд 8Дисперсия
мера разброса данных вокруг среднего арифметического значения. Обозначается S2x и вычисляется по
![Дисперсия мера разброса данных вокруг среднего арифметического значения. Обозначается S2x и вычисляется по формуле:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-7.jpg)
формуле:
Слайд 9Стандартное отклонение
данная мера тесно связана с дисперсией, так как является квадратным корнем
![Стандартное отклонение данная мера тесно связана с дисперсией, так как является квадратным](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-8.jpg)
из нее. Обозначается σ и вычисляется по формуле:
Слайд 10Пример расчета по t- критерию
Различаются ли по средним значениям
студенты с низким
![Пример расчета по t- критерию Различаются ли по средним значениям студенты с](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-9.jpg)
и высоким учебным
стрессом по ситуативной тревожности,
измеренной по методике Спилберга.
Слайд 13Значение критерия
│40,1-43,2│
t = --------------- = 1,05
√4,76+3,92
![Значение критерия │40,1-43,2│ t = --------------- = 1,05 √4,76+3,92](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-12.jpg)
Слайд 14Гипотезы
Н1: Студенты с высоким учебным стрессом по среднему значению ситуативной тревожности значимо
![Гипотезы Н1: Студенты с высоким учебным стрессом по среднему значению ситуативной тревожности](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1056899/slide-13.jpg)
превосходят студентов с низким учебным стрессом
Н0: Студенты с высоким и низким учебным стрессом по среднему значению ситуативной тревожности статистически не различаются