Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Power of test
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The major objective of this study was to investigate the effects of non-normality on Type III error rates for ANOVA F and its commonly recommended para-metric counterparts namely Alexander-Govern test. The major objective of this study was to investigate the effects of non-normality on Type III error rates for ANOVA. Therefore these tests were compared in terms of Type III error rates across the variety of population distributions, mean difference (effect size), and sample sizes
PL
Główny cel tej pracy to zbadanie konsekwencji braku normalności rozkładu dla błędu III rodzaju w teście ANOVA F oraz jego parametrycznym odpowiedniku, mianowicie w teście znanym jako Alexander Govern. Testy zostały porównane pod względem poziomu błędów III rodzaju przez wybór różnych rozkładów zmiennych losowych, o różnych średnich oraz wariancjach (wielkość efektu) oraz różnych (małych) wielkościach próby
RU
Предложенная Пирсоном в 1900 г. статистика χ2xy, является все еще са-мым важным измерителем для обследования независимости характеристик, тем более что она имеет свое расширение для трехразделительных таблиц и выше. Тем не менее возникает вопрос, какой является способность двухраз-делительных таблиц для обнаружения связи между характеристиками, то есть какой является их мощность. Трудно ответить на этот вопрос на основе анализа, поэтому наилучшим способом кажется быть разра-ботка двухразделительных таблиц и определение мощности с использованием моделированных обследований. Для двухразделительной таблицы 2х2 возможным является также определение мощности критерия с использо-ванием анализа и сопоставления полученных результатов с эмпирическими значениями. Представленные в статье результаты позволяют заинтере-сованным читателям выяснить, в какой степени мощность двухраздел-ительных таблиц зависит от численности выборки и силы связи между характеристиками. Целью статьи является предоставление готовой компьютерной импле-ментации для обследования мощности критериев двухразделительных таблиц в виде файла в Интернете. Представленные теория и примеры по-зволяют анализировать мощность критериев с использованием стати-стики χ2 Пирсона, а также моделировать ход функции плотности и фун-кции распределения центрального и нецентрального распределения хи--квадрат.
XX
Zaproponowana przez Pearsona w 1900 r. statystyka χ2xy jest wciąż najważniejszym miernikiem do badania niezależności cech, tym bardziej że ma on swoje rozszerzenia dla tablic trójdzielczych i wyższych. Pojawia się jednak pytanie, jaka jest zdolność tablic dwudzielczych do wykrywania związku między cechami, czyli jaka jest ich moc? Trudno jest odpowiedzieć na to pytanie na podstawie analizy, dlatego najlepszym sposobem wydaje się być generowanie tablic dwudzielczych i określenie mocy poprzez badania symulacyjne. Dla tablicy dwudzielczej 2×2 możliwe jest także wyznaczenie mocy testów na drodze analitycznej i porównanie uzyskanych wyników z wartościami empirycznymi. Przedstawione w pracy wyniki pozwolą czytelnikowi zorientować się, w jakim stopniu moc tablic dwudzielczych zależy od liczebności próby oraz od siły związku między cechami. Celem pracy jest dostarczenie gotowej implementacji komputerowej do badania mocy testów tablic dwudzielczych w formie pliku zamieszczonego w Internecie. Przedstawiona teoria oraz zamieszczone przykłady pozwolą czytelnikom badać moc testów z wykorzystaniem statystyki χ2 Pearsona, a także modelować przebieg funkcji gęstości i dystrybuanty centralnego i niecentralnego rozkładu chi-kwadrat.
EN
Proposed by Pearson in 1900 χ2xy formula is still the most important measure to study the characteristics independence, especially since it has its extension for three variable and higher tables. The question is, what is the ability of two variable tables to detect relationship between features, what is their power. It is difficult to answer this question on the basis of the analysis. The best way seems to be generating two variable tables and determine power through simulation studies. For the 2x2 two variable table is it also possible to designate test power on the analytical way as well as comparison of obtained analytical results with empirical values. The work results will allow the reader to get an idea of the extent to which power of two variable tables depends on the sample size and the strength of the association between features. Aim of this study is to provide a ready computer implementation to test power of two variable tables stated as a set on the Internet. Presented theory and some examples will help readers to explore the test power using Pearson's X2 statistics and model the course of the density function and cumulative distribution central and non-central chi-square distribution.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.