Критерий Фишера для выявления различий следует использовать в случае если ...

• выборки неравны по величине, а распределение отличается от нормального
• необходимо оценить сдвиг значений признака при многократных замерах на одной и той же выборке, взятой из нормально распределенной
• генеральной совокупности сравниваются величины выборочных дисперсий двух рядов
• данных, распределенных по нормальному закону
• необходимо оценить сдвиг значений признака, измеренного в шкале интервалов

Другие предметы Колледж Критерий Фишера и его применение в статистике качественные методы анализа количественные методы анализа психологические данные критерий Фишера выборочные дисперсии нормальное распределение статистический анализ методы статистики оценка значений признака анализ данных в психологии Новый

Критерий Фишера, также известный как F-критерий, используется для проверки гипотезы о равенстве дисперсий двух или более выборок. Он особенно полезен в случаях, когда мы хотим узнать, различаются ли дисперсии двух выборок, взятых из нормально распределенных генеральных совокупностей.

Теперь давайте разберем, в каких случаях мы можем использовать критерий Фишера:

• Выборки должны быть нормально распределены: Критерий Фишера предполагает, что данные в выборках имеют нормальное распределение. Это важно, так как сам критерий основан на свойствах нормального распределения.
• Сравниваются величины выборочных дисперсий: Критерий Фишера используется для сравнения дисперсий двух выборок. Мы рассчитываем отношение двух выборочных дисперсий и проверяем, является ли это отношение статистически значимым.
• Выборки могут быть разного размера: Критерий Фишера может применяться даже если выборки имеют разную величину. Однако, в этом случае важно учитывать, что это может повлиять на мощность теста.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: сравниваются величины выборочных дисперсий двух рядов данных, распределенных по нормальному закону.

Важно помнить, что перед применением критерия Фишера необходимо проверить, действительно ли данные соответствуют нормальному распределению, а также убедиться, что выборки независимы друг от друга.