T-критерий СТЬЮДЕНТА и тест ЛЕВЕНА STATISTICA #03` | СТАТИСТИКА STATISTICA update

T критерий Стьюдента и тест ЛЕВЕНА STATISTICA. Как рассчитать t-критерий Стьюдента и для независимых выборок и тест Левена в программе STATISTICA.
t-критерий Стьюдента - это общее название для методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), которые основаны на распределении Стьюдента. Применение t-критерия связано с проверкой равенства средних значений в двух выборках данных.
T-критерий разработан Уильямом Госсетом для оценки качества пива Гиннесс. В связи с обязательствами перед компанией, статья Госсета вышла в 1908 году в журнале «Биометрика» под псевдонимом «Student» (Студент).
Тест Левена необходим для проверки однородности (гомогенности дисперсии). Тестом Левена определяется возможность применения критерия Стьюдента.
Для применения t-критерия Стьюдента необходимо, чтобы данные (по подгруппам) имели нормальное распределение. В случае применения двухвыборочного критерия для независимых выборок также необходимо соблюдение условия равенства дисперсий.
СТАТИСТИКА STATISTICA

[@КристинаДевятова-й2л]

Очень доходчиво и понятно! спасибо вам огромное! Пишу магистерскую диссертацию по вашим лекциям!

[@voodoo3265]

хочу сказать спасибо автору канала, я наконец то разобрался и готов к экзамену)

[@statistica8687]

Успешной сдачи!

[@ЮраИгнатович-х7и]

no of indep vars >=(n-1) cannot invert corr matrix подскажите пожалуйста как исправить эту ошибку

[@Волга-з2ж]

Здравствуйте! У Вас нет видео о кластерном анализе? Не могу больше никого слушать)

[@statistica8687]

Здравствуйте, в планах есть, а так нет)

[@morgnermeisner7794]

Здравствуйте! Подскажите пожалуйста, Вы делаете работы на заказ в программе статистика?

[@statistica8687]

Здравствуйте, делаю. Напишите на эл. почту: [e-mail]

[@КристинаДевятова-й2л]

Хочу еще уточнить, а где посмотреть доходчиво про множественную корреляцию и про расчеты частных и получастных корреляций?

[@statistica8687]

На канале есть несколько видео на эту тему, в частности: kzbin.info/www/bejne/eYDddqaDpMh4qas

[@statistica8687]

T-критерий СТЬЮДЕНТА STATISTICA и тест ЛЕВЕНА #03` | СТАТИСТИКА STATISTICA

[@ВладиславГорохов-п5х]

У вас очень хороший и нужный канал. Почему вы так редко публикуете видео. Очень бы хотелось подборки видео для начинающих и продвинутых. Спасибо

[@statistica8687]

Спасибо! Две причины: другие дела и лень)

[@КсенияАнтонова-х5ю]

Спасибо Вам за труд, посмотрела все видео, рекомендую коллегам. Ёмко, наглядно, просто, профессионально.

[@statistica8687]

Благодарю за отзыв!

[@ОлесяКормилец]

Здравствуйте! Авторам огромное спасибо! А нет ли у вас подробного разбора анализа главных компонент, корреспондентного анализа, мультивариантного дискриминантного анализа и кластерного? Или возможно есть ссылки на другие каналы?

[@statistica8687]

Здравствуйте! К сожалению пока нет

[@ОлесяКормилец]

@@statistica8687 а планируете?

[@Волга-з2ж]

Здравствуйте еще раз! А Вы в R не работаете?)

[@statistica8687]

Здравствуйте, в R я в начале пути, поэтому можно сказать, нет

[@alexeyvikhrov3491]

Благодарю Вас за ценную информацию на канале! Скажите, пожалуйста, каким образом можно интерпретировать ситуацию, когда в подобном расчете уровень статистической значимости критерия Левена p>0,05, в то время как уровень статистической значимости критерия Фишера p

[@statistica8687]

Левен - это про дисперсию количественных подгрупп, а Фишер это про сравнение номинальных подгрупп (2 на 2), поэтому не понятно на каких данных они могут встретиться?

[@alexeyvikhrov3491]

​@@statistica8687 Спасибо за ответ. Наша задача подобна Вашей - понять, существенно ли различаются результаты анкетирования, проведенного год назад и сейчас. В данном видео тест Левена имеет p=0,55, F-тест имеет p=0,26. У нас тест Левена имеет p=0,10, F-тест имеет p=0,02.

[@statistica8687]

Теперь, понял. Подумал о критерии углового преобразования Фишера. По Вашему вопросу. Я бы придерживался теста Левена. Например, Халафян пишет, что он более "устойчивый", нежели F-критерий.

[@alexeyvikhrov3491]

@@statistica8687 Понял, огромное Вам спасибо!