F-კრიტერიუმი (ფიშერის)

Fisher’s F-Test

პარამეტრული კრიტერიუმი გამოიყენება ორი შერჩევის დისპერსიების შესადარებლად. ნულოვანი ჰიპოთეზა გულისხმობს, რომ ნორმალური პოპულაციის შერჩევების დისპერსიები ტოლია. კრიტერიუმის მნიშვნელობა გამოითვლება ფორმულით: F=S12S22 სადაც S12 და S22 შესწორებული დისპერსიებია და მრიცხველში უნდა ჩავსვათ სიდიდით უფრო დიდი რიცხვი. თუ F-ის გამოთვლილი მნიშვნელობა მეტია კრიტიკულ მნიშვნელობაზე, ითვლება, რომ დისპერსიები მნიშვნელოვნად განსხვავდებიან ერთმანეთისგან. ფიშერის კრიტერიუმის კრიტიკული მნიშვნელობები მოიძებნება სპეციალურ ცხრილში მნიშვნელოვნების α დონის, მრიცხველის n1-1 თავისუფლების ხარისხის და მნიშვნელის n2-1 თავისუფლების ხარისხის მითითებით (იხ. ცხრილი F განაწილების კრიტიკული მნიშვნელობები).

მაგალითი: იზომებოდა მდგრადობა სტრესის მიმართ მასწავლებლებსა და მენეჯერებში. მასწავლებლების მონაცემების დისპერსიამ შეადგინა 6.17 (n1=32), მენეჯერების კი - 4.41 (n2=33). α=0.05 დონეზე შეიძლება ჩაითვალოს თუ არა, რომ დისპერსიები მნიშვნელოვნად არ განსხვავდებიან. F=S12S22=1.4.  F-ის კრიტიკული მნიშვნელობა, F(0.05;31;32)=2 ამიტომ, ნულოვან ჰიპოთეზას დისპერსიების ტოლობის შესახებ ვერ უარვყოფთ.

 

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა

კატეგორია: 
ავტორები: