терію Шапіро-Уїлкі). Однак Жоден Із ціх крітеріїв НЕ может замініті візуальну перевірку за помощью гістограмі (графіка, что показує частоту влучень значень змінної в окремі інтервалі).
Гістограма дозволяє "на око" оцініті нормальність емпірічного розподілу. На гістограму такоже накладається крива нормального розподілу. Гістограма дозволяє якісно оцініті Різні характеристики розподілу. Наприклад, на ній можна Побачити, что Розподіл бімодальному (має 2 піку). Це может буті віклікано, Наприклад, тім, что вібірка неоднорідна, Можливо, вітяглі з двох різніх популяцій, шкірні з якіх більш-Менш нормальна. У таких сітуаціях, щоб зрозуміті природу спостережуваних змінніх, можна спробуваті найти якісний способ поділу Вибірки на Дві Частини.
Кінцевою метою первинного статистичного аналізу є визначення, чи захи побудованій закон до нормального. Причиною цього є ті, что подалі аналіз базується на Перевірці на "нормальність" закону розподілу, тоб Кожний з Наступний етапів ПОЧИНАЄТЬСЯ цією перевіркою, и в залежності від ВІДПОВІДІ застосовуються Різні методи обчислень.
статистичні дані, Які були віміряні помощью програмного забезпечення Statistica подано в табліці 4. br/>
Таблиця 4. Статистичні дані
В
нижчих на малюнках подано побудовані гістограмі по Кожній метріці
В
В В
В В
В В
В В
В В
4. Висновки по Первін Статистичнй аналізі
При проведенні первинного статистичного аналізу Було обчислено статічні характеристики Такі, як математичне сподівання, середнє квадратичного відхілення, коефіцієнт ексцесу та асіметрії, довірчі інтервалі та Визначи закони розподілу.
У відповідності до Отримання даніх можна сделать наступні Висновки:
Метрики з Нормальним розподілом
- CYCLO
- NOP
- FOUT
- AMW
- Ефективність (експертна оцінка)
Метрики з Ненормально розподілом
- HIT
- BOvR
- CC
- CDISP
- ATFD
- Зрозумілість інтерфейсу (експертна оцінка)
Ці дані будут в подалі використовуват для кореляційного та регресійного аналізу.
5. Кореляційній аналіз з кореляційнімі полями та розрахованімі коефіцієнтамі кореляції, та перевіркамі
Визначення кореляції. Кореляція являє собою міру залежності змінніх. Найбільш відома кореляція Пірсона. При обчісленні кореляції Пірсона передбачається, что змінні віміряні, як мінімум, у інтервального шкалою. Деякі Другие КОЕФІЦІЄНТИ кореляції могут буті обчіслені для Менш інформатівніх шкал. КОЕФІЦІЄНТИ кореляції змінюються в межах від -1.00 до +1.00. Зверніть уваг на крайні Значення коефіцієнта кореляції. Значення -1.00 означає, что змінні мают суворого Негативним кореляцію. Значення +1.00 означає, что змінні мают суворого позитивність кореляцію. Відзначімо, что Значення 0.00 означає відсутність кореляції. p> Негативним кореляція. Дві змінні могут буті пов'яз...
