Q-критерий Кохрена
Шаблон:Значения Q-критерий Кохрена (Шаблон:Lang-en) — непараметрический статистический тест, используемый для проверки того, оказывают ли два или более воздействий одинаковый эффект на Шаблон:Не переведено 3. При этом отклик группы может принимать только 2 возможных значения (обозначаемых как 0 и 1)[1][2][3][4]. Критерий получил название по имени Шаблон:Не переведено 3. Не следует путать Q-критерий Кохрена с G-критерием Кохрена. При использовании Q-критерия предполагается, что результат воздействия описывается только двумя типами (например, успех/неудача, 1/0) и существуют более чем 2 группы одинакового размера. Критерий определяет, является ли доля успеха одинаковой в разных группах. Часто он используется для определения того, получают ли разные наблюдатели одного и того же явления схожий результат (вариабельность субъективной экспертной оценки)[5].
Условия проведения экспериментов
Предполагается, что имеют место k > 2 экспериментальных воздействий и что наблюдения сгруппированы в b Шаблон:Не переведено 3
| Воздействие 1 | Воздействие 2 | Воздействие k | ||
|---|---|---|---|---|
| Блок 1 | X11 | X12 | X1k | |
| Блок 2 | X21 | X22 | X2k | |
| Блок 3 | X31 | X32 | X3k | |
| Группа b | Xb1 | Xb2 | Xbk |
Описание
Q-критерий Кохрена:
- Нулевая гипотеза (H0): воздействия имеют одинаковый эффект.
- Альтернативная гипотеза (Ha): существует разница в эффективности различных воздействий.
Статистика Q-критерия Кохрена:
- ,
где
- k — число воздействий,
- X• j — сумма по столбцу для j-го воздействий,
- b — число групп,
- Xi • — сумма по строке для i-й группы,
- N — общая сумма.
Критическая область
Для уровня значимости α, критическая область:
где Χ21 − α,k − 1 — (1 − α)-квантиль распределения хи-квадрат с k − 1 степенями свободы. Нулевая гипотеза отклоняется, если статистика находится в критической области. Если по Q-критерию отвергается нулевая гипотеза об одинаковом эффекте воздействий, могут быть осуществлены попарные множественные сравнения с применением Q-критерия Кохрена для оценки двух интересующих воздействий.
Примерное распределение статистики T может быть рассчитано для малого количества исследуемых объектов. Это позволяет примерно оценить критическую область. Первый алгоритм был предложен в 1975 году Патилем[6], второй — Фами и Белетуалем[7] в 2017 году.
Допущения
Q-критерий Кохрена применим при применении следующих допущений:
- должно быть исследовано большое количество объектов, b должно быть большим.
- группы должны быть выбраны случайно из всего возможного набора групп.
- воздействие на группы может быть описано дихотомической переменной, которая принимает только 2 возможных значения (например, «0» или «1»)
Сопутствующие критерии
- Критерий Фридмана или Шаблон:Не переведено 3 могут быть использованы в случаях, когда отклик принимает не 2 значения, а несколько возможных или любое значение в некотором интервале.
- Когда речь идёт ровно о двух воздействиях, Q-критерий Кохрена эквивалентен Шаблон:Не переведено 3, который, в свою очередь, эквивалентен критерию знаков.
Ссылки
Примечания
- ↑ Шаблон:Cite web
- ↑ Шаблон:Статья Шаблон:Ref-en
- ↑ Шаблон:КнигаШаблон:Ref-en
- ↑ National Institute of Standards and Technology. Cochran Test Шаблон:WaybackШаблон:Ref-en
- ↑ Шаблон:Книга Шаблон:Ref-en
- ↑ Шаблон:СтатьяШаблон:Ref-en
- ↑ Шаблон:СтатьяШаблон:Ref-en