Foto0491

Tabela 4. Algorytm obliczenia siły związku

SZKOŁA (skala nominalna)	OCENA (skala rangowa) ~~—
	dst	db	bdb
WSOWZ, WSOWP	6	28	15
POZOSTAŁE	14	25	5 1
Współczynnik siły związku V Cramera ■* 0,35; wartość testu chi^2 « 10.89; (wyniki obliczeń Drzv użyciu p £ 0.05 (dla obliczonej wartości testu) proeramu statystycznego) Stad też przyjmujemy obliczony współczynnik siły związku za istotny.
Dokładny tok obliczeń	fci wyników: jatrywanych zmiennych (Ho); itiędzy zmiennymi (Ht); cji testu istotności. Dobór testu zależy od utytej skali pomiarowej, iści próby; np. dla skali nominalnej - test chi^2 (x^2), dla skali rango-lacji rangowej Spearmana. tu: x^2obi = 10,89; wobody; tu: df = 2; df = [(w-1 )(k-l)] lośd, etyli prawdopodobieństwa popełnienia błędu przyjęcia nie-nrzyjmuje się p = 0,05 lub p = 0,01); tu: przyjęto p = 0,05; u danego testu wartości krytycznej; ; 2) = 5,99; wej i przyjęcie hipotezy alternatywnej, jeśli ; df), odrzucono hipotezę zerową i przyjęto hipotezę alternatywną rodzajem ukończonych przez studentów szkół wojskowych a wytyka ogólna. w byłaby mniejsza od x^2 (p; df) — odczytanej z tabeli, wówczas nie nia hipotezy zerowej Ho-
Analiza istotności współzależno. 1.    Przyjęcie hipotez •    zerowej o niezależności roz •    alternatywnej o zależności n 2.    Weryfikacja hipotez 2.1.    Obliczenie wartości funk rodzaju hipotezy, wielko wej - współczynnik korć 2.2.    Obliczenie liczby stopni 2.3.    Ustalenie poziomu istotr właściwej hipotezy (najczęściej 2.4 Ustalenie z tabeli rozkład tu.x^2(p;df)“X^2(0,05 2.5. Odrzucenie hipotezy zero Xd* >x^2(p;df)-Tu: Ponieważ: x^2obL > X^2 (P H| o zależności między nikami z przedmiotu ta Jeżeli obliczona wartość %\ ma podstaw do odrzucę

Do wstępnej analizy danych, szczególnie jakościowych (skala nominalna), z powodzeniem można stosować tabele liczebności (rys. 5). Pozwalają one na grupowanie danych według przyjętych kategorii dla ich uporządkowania i znalezienia różnic. Uporządkowane dane mogą być przedstawione za pomocą histogramu. Tablice liczebności informują, jak często pojawiają się określone warianty analizowanej cechy w zbiorze danych.

Bardzo ważnym zagadnieniem podczas analiz statystycznych są testy statystyczne, będące opartymi na próbie i rachunku prawdopodobieństwa procedurami przeznaczonymi do weryfikacji hipotez statystycznych. Prawdziwość hipotez jest weryfikowana na podstawie wyników próby losowej. Hipotezy statystyczne dzieli się na; parametryczne - związane z parametrami statystycznymi populacji; nieparametryczne | dotyczące postaci rozkładu cech lub losowości próby.

j PODST. j STATYST.	Łiozność - * : -	IggSg	Procent	Skonał. Procent
dużo	u	14	23,72881	23,7288
średnio	23	37	38,98305	62,7119 5
	^22 J	59	1 37,28814	100,0000 ]
BD	0	59	0,00000	100,0000 i

zmienne

'^ROK.STU	(dane stały)			BBB|
' PODST. STATYST.	■SU	Skonał, i Liczność	Procent .	Skomuł. Procent
BRSH	13	^13	22,03390	22,0339
drugi	22	35	37,28814	59,3220 j
trzeci	L ^6	41	10,16949	69,4915 j
oziirarty	18	59 ,	30,50847	100,0000 |
BD	0	59	' oToooor	100,0000 ]

Rys. 5. Tabele liczebności (opracowano wykorzystując program STATISTICA)

Do weryfikacji hipotez statystycznych stosowane są testy parametryczne, natomiast podczas weryfikacji hipotez nieparametrycznych stosuje się testy nieparametryczne (rys. 6).

Testy te pozwalają podjąć decyzję o odrzuceniu lub przyjęciu postawionej hipotezy. Proces weryfikacji hipotez statystycznych obejmuje następujące przedsięwzięcia¹⁴³:

a)    określenie hipotezy zerowej HO i hipotezy alternatywnej HI;

b)    dobranie, odpowiednio do postawionej hipotezy zerowej, testu oraz obliczenie jego wartości na podstawie danych z próby;

c)    wybór (przyjęcie) odpowiedniego poziomu istotności;

d)    przy ustalonym poziomie istotności określenie obszarów akceptacji i odrzu* cenią hipotezy MO oraz podjęcie decyzji ojej odrzuceniu lub nie.

M« Walcsink, op.clt.; A. Stunlsz, op. cii.