критерий статистический

— показатели, сочетающие в себе методы расчета, теоретическую модель распределения и правила принятия решения о правдоподобности нулевой или одной из альтернативных гипотез. Обычно делятся на параметрические, в коих предполагается обязательным наличие гипотезы о форме распределения результатов в генеральной совокупности, и непараметрические, кои критерии такого предположения не требуют. Критерии статистические применяются для проверки гипотез:

1) о принадлежности выборки генеральной совокупности;

2) о достоверности (или отсутствии) различий между выборочными средними арифметическими, дисперсиями (см. анализ дисперсионный);

3) о связи между изучаемыми признаками;

4) о достоверности влияния (см. валидность). Как теоретические модели чаще других применяются распределения Стьюдента и F — критерий Фишера, основанные на так называемом распределении нормальном. Критерий Стьюдента применяется в основном для статистического сравнения средних арифметических выборок небольшого размера: проверяются гипотезы связи, различий нормальности распределения. F – критерий позволяет оценить отношение двух дисперсий (например, межгрупповой к внутригрупповой) в экспериментальных задачах. Чем больше получаемое при этом F — отношение, тем больше вероятность достоверного влияния экспериментальных факторов. Из непараметрических критериев широко применяются критерии Колмогорова — Смирнова, Уилкоксона, критерий знаков и пр. Они применяются для быстрой оценки достоверности различий в группах контрольной и экспериментальной. Корреляции ранговые, согласно Спирмену и Кендаллу, применяются для оценки связи между изучаемыми признаками, представленными в порядковой шкале. Но критерии непараметрические менее чувствительны к различиям, чем параметрические. Поэтому там, где возможно, целесообразно использовать критерии параметрические.