Где R – количество строк в таблице, C – количество столбцов.

В нашем случае только один столбец (имеются в виду исходные эмпирические частоты) и три строки (категории), поэтому формула изменяется – исключаем столбцы.

n = (R - 1) = 3-1 = 2

Для вероятности ошибки p≤0,05 и n = 2 критическое значение χ2 = 5,99.

Полученное эмпирическое значение больше критического – различия частот достоверны (χ2= 9,64; p≤0,05).

Как видим, расчет критерия очень прост и не занимает много времени. Практическая ценность критерия хи-квадрат огромна. Этот метод оказывается наиболее ценным при анализе ответов на вопросы анкет.

Разберем более сложный пример.

К примеру, психолог хочет узнать, действительно ли то, что учителя более предвзято относятся к мальчикам, чем к девочкам. Т.е. более склонны хвалить девочек. Для этого психологом были проанализированы характеристики учеников, написанные учителями, на предмет частоты встречаемости трех слов: "активный", "старательный", "дисциплинированный", синонимы слов так же подсчитывались. Данные о частоте встречаемости слов были занесены в таблицу:

 

	"Активный"	"Старательный"	"Дисциплинированный"
Мальчики	10	5	6
Девочки	6	12	9

 

Для обработки полученных данных используем критерий хи-квадрат.

Для этого построим таблицу распределения эмпирических частот, т.е. тех частот, которые мы наблюдаем:

 

	"Активный"	"Старательный"	"Дисциплинированный"	Итого:
Мальчики	10	5	6	21
Девочки	6	12	9	27
Итого:	16	17	15	s=48

 

Теоретически, мы ожидаем, что частоты распределятся равновероятно, т.е. частота распределится пропорционально между мальчиками и девочками. Построим таблицу теоретических частот. Для этого умножим сумму по строке на сумму по столбцу и разделим получившееся число на общую сумму (s).

 

	"Активный"	"Старательный"	"Дисциплинированный"	Итого:
Мальчики	(21 * 16)/48 = 7	(21 * 17)/48 = 7.44	(21 * 15)/48 = 6.56	21
Девочки	(27 * 16)/48 = 9	(27 * 17)/48 = 9.56	(27 * 15)/48 = 8.44	27
Итого:	16	17	15	s=48

 

Итоговая таблица для вычислений будет выглядеть так:

 

Категория 1	Категория 2	Эмпирич. (Э)	Теоретич. (Т)	(Э - Т)² / Т
Мальчики	"Активный"	10	7	1,28
	"Старательный"	5	7,74	0,8
	"Дисциплинированный"	6	6,56	0,47
Девочки	"Активный"	6	9	1
	"Старательный"	12	9,56	0,62
	"Дисциплинированный"	9	8,44	0,04
				Сумма: 4,21

 

χ2 = ∑(Э - Т)² / Т

 

n = (R - 1), где R – количество строк в таблице.

В нашем случае хи-квадрат = 4,21; n = 2.

По таблице критических значений критерия находим: при n = 2 и уровне ошибки 0,05 критическое значение χ2 = 5,99.

Полученное значение меньше критического, а значит принимается нулевая гипотеза.

Вывод: учителя не придают значение полу ребенка при написании ему характеристики.

 

Приложение

Критические точки распределения χ2

 

Таблица 1

 

Заключение

 

Студенты почти всех специальностей изучают в конце курса высшей математики раздел "теория вероятностей и математическая статистика", реально они знакомятся лишь с некоторыми основными понятиями и результатами, которых явно не достаточно для практической работы. С некоторыми математическими методами исследования студенты встречаются в специальных курсах (например, таких, как "Прогнозирование и технико-экономическое планирование", "Технико-экономический анализ", "Контроль качества продукции", "Маркетинг", "Контроллинг", "Математические методы прогнозирования", "Статистика" и др. – в случае студентов экономических специальностей), однако изложение в большинстве случаев носит весьма сокращенный и рецептурный характер. В результате знаний у специалистов по прикладной статистике недостаточно.

Поэтому большое значение имеет курс "Прикладная статистика" в технических вузах, а в экономических вузах – курса "Эконометрика", поскольку эконометрика – это, как известно, статистический анализ конкретных экономических данных.

Теория вероятности и математическая статистика дают фундаментальные знания для прикладной статистики и эконометрики.