Cara merencanakan distribusi

Setiap peneliti tahu: agar karyanya menjadi ilmiah, itu membutuhkan pemrosesan kualitatif dan kuantitatif dari hasil menggunakan metode matematika. Dengan bantuan mereka, Anda akan mendapatkan serangkaian angka dan hipotesis signifikan secara statistik. Jika, selain itu, Anda ingin memvisualisasikan data yang telah Anda terima, perhatikan cara memplot distribusi karakteristik.

Anda akan membutuhkannya

pensil, penggaris, kalkulator

Instruksi manual

1

Distribusi sifat menunjukkan nilai mana yang paling umum. Oleh karena itu, tugas membandingkan distribusi pada tingkat atribut adalah membandingkan kelas (data yang diperoleh) dari subyek sesuai dengan frekuensinya.

2

Ada dua jenis tugas:

- identifikasi perbedaan antara dua distribusi empiris;

- identifikasi perbedaan antara distribusi empiris dan teoritis.Dalam kasus pertama, kami akan membandingkan jawaban atau data dari dua sampel yang diperoleh dalam perjalanan penelitian kami sendiri. Misalnya, kinerja pada hasil sesi musim panas siswa ahli biologi dan fisika. Dalam kasus kedua, kami membandingkan hasil yang diperoleh secara empiris dengan norma-norma yang ada dalam sumber-sumber sastra. Misalnya, Anda dapat melihat apakah perbedaan dalam parameter anatomi dan fisiologis antara remaja modern dan norma yang disusun beberapa dekade lalu oleh rekan-rekan mereka akan terwujud.

3

Grafik distribusi karakteristik dibangun menggunakan sumbu X, di mana nilai-nilai yang diperoleh diberi peringkat, dan sumbu Y, yang menunjukkan frekuensi kemunculan nilai-nilai ini. Grafik itu sendiri akan menjadi kurva distribusi. Ini perlu diperiksa untuk distribusi normal.

4

Distribusi tanda dianggap normal jika A = E = 0, di mana A adalah asimetri dari distribusi, dan E adalah kelebihannya.

5

Untuk menggambar grafik distribusi karakteristik dan memeriksa normalitasnya, kita dapat menerapkan metode N.A. Plokhinsky. Ini terdiri dari tiga tahap: - Hitung asimetri A (A = (∑ 〖(xi- 〖xav.)〗 ^ 3〗) / 〖nS ^ 3) dan kelebihan E (E = ((xi- 〖xav.) ^ 4-3) / 〖nS〗 ^ 4), di mana Xi adalah masing-masing nilai spesifik dari atribut, Xav. Apakah nilai rata-rata sifat, n adalah ukuran sampel, S adalah standar deviasi - Kami menghitung kesalahan keterwakilan, yaitu, penyimpangan sampel dari populasi umum ((Ma = √ (6 / n)), (Me = 2√ (6 / n)).- Jika ketidaksamaan (| A |) / Ma <3, (| E |) / Ma <3 berlaku secara bersamaan, maka grafik distribusi karakteristik tidak berbeda dari yang normal.

6

Sebagai aturan, dalam praktiknya, asimetri dan kurtosis cenderung nol.

Perhatikan

Skor mentah dari nilai karakteristik juga dapat diterjemahkan ke dalam estimasi standar, dengan bantuan yang mana kurva distribusi normal standar dibangun.

Jenis Distribusi