Cтраница 1
Критерий Вилкоксона нулевую гипотезу немедленно отвергает. Для того чтобы применить табл. 10, нужно х и у поменять местами; в этом случае количество инверсий станет равным нулю. Так как эта вероятность меньше чем 0 025, то, согласно одностороннему критерию с ft - 0 025 или согласно двустороннему критерию с 2) 9 0 05, нулевую гипотезу следует отвергнуть. [1]
Критерий Вилкоксона Т позволяет установить различие средних выборок, но не улавливает различия в дисперсиях при одинаковых средних значениях. [2]
Критерий Вилкоксона применяется для проверки гипотезы о принадлежности сравниваемых независимых выборок, к одной и той же генеральной совокупности, когда данные представлены в порядковой или ранговой шкале. [3]
Испдльзуя критерий Вилкоксона, при уровне значимости 0 1 проверить нулевую гипотезу об одинаковой производительности обеих смен, приняв в качестве конкурирующей гипотезу: производительность труда смен различна. [4]
Используя критерий Вилкоксона, при уровне значимости 0 1 проверить нулевую гипотезу об одинаковой 1роизводительности обеих смен, приняв в качестве кон-сурирующей гипотезу: производительность труда смен зазлична. [5]
Используя критерий Вилкоксона, при уровне значимости 0 1 проверить нулевую гипотезу об одинаковой производительности обеих смен, приняв в качестве конкурирующей гипотезу: производительность труда смен различна. [6]
Согласно критерию Вилкоксона, нулевая гипотеза отвергается, коль скоро количество инверсий U превосходит границу Up. Указанное правило представляет собсй односторонний критерий. [7]
Большим преимуществом критерия Вилкоксона является, конечно, возможность его применения в случае распределений, отличных от нормального. К тому же он требует значительно меньших вычислений, чем критерий Стьюдента. При больших g и h потеря мощности будет совсем незначительной и полностью окупается этими двумя преимуществами. [8]
Процедура применения критерия Вилкоксона следующая. [9]
При двустороннем варианте критерия Вилкоксона нулевая гипотеза отвергается не только тогда, когда количество инверсий превосходит границу U, но также и тогда, когда эту же границу превосходит количество gh - U обратных инверсий. [10]
При этом могут использоваться критерии Вилкоксона или Андерсона. Если проверка подтвердит однородность выборок, то это означает, что статистические данные можно объединить в единую обобщенную выборку для дальнейшей совместной обработки. [11]
Это значит, что критерий Вилкоксона, как и критерий знаков, чувствителен главным образом к сдвигам распределений одно относительно другого. [12]
При вычислении наблюдаемого значения критерия Вилкоксона учесть, что ранги совпадающих вариант различных выборок равны среднему арифметическому порядковых номеров вариант в общем вариационном ряде, составленном из вариант обеих выборок. [13]
При вычислении наблюдаемого значения критерия Вилкоксона учесть, что ранги совпадающих вариант р а з л и ч - 1ых выборок равны среднему арифметическому порядковых юмеров вариант в общем вариационном ряде, составленном из ва-ианг обеих выборок. [14]
При вычислении наблюдаемого значения критерия Вилкоксона учесть, что ранги совпадающих вариант различных выборок равны среднему арифметическому порядковых номеров вариант в общем вариационном ряде, составленном из вариант обеих выборок. [15]