Критерий φ* – угловое преобразование Фишера (критерий Фишера)

Назначение и описание критерия Фишера

Критерий Фишера предназначен для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта.

Критерий оценивает достоверность различий между процентными долями двух выборок, в которых зарегистрирован интересующий нас эффект.

Суть углового преобразования Фишера состоит в переводе процентных долей в величины центрального угла , который измеряется в радианах. Большей процентной доле будет соответствовать больший угол φ, а меньшей доле - меньший угол, но соотношения здесь не линейные: φ = 2*arcsin(), где P - процентная доля, выраженная в долях единицы.

При увеличении расхождения между углами φ1 и φ2 и увеличения численности выборок значение критерия возрастает. Чем больше величина φ*, тем более вероятно, что различия достоверны.

Гипотезы критерия Фишера

H₀: Доля лиц, у которых проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 не больше, чем в выборке 2.

H₁: Доля лиц, у которых проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 больше, чем в выборке 2.

Ограничения критерия Фишера

1. Ни одна из сопоставляемых долей не должна быть равной нулю. Формально нет препятствий для применения метода φ в случаях, когда доля наблюдений в одной из выборок равна 0. Однако в этих случаях результат может оказаться неоправданно завышенным (Гублер Е.В., 1978, с. 86).

2. Верхний предел в критерии φ отсутствует - выборки могут быть сколь угодно большими.

Нижний предел - 2 наблюдения в одной из выборок. Однако должны соблюдаться следующие соотношения в численности двух выборок:

а) если в одной выборке всего 2 наблюдения, то во второй должно быть не менее 30: n₁=2 -> n₂≥30;
б) если в одной из выборок всего 3 наблюдения, то во второй должно быть не менее 7: n₁=3 -> n₂≥7;
в) если в одной из выборок всего 4 наблюдения, то во второй должно быть не менее 5: n₁=4 -> n₂≥5;
г) при n₁, n₂≥5 возможны любые сопоставления.

В принципе возможно и сопоставление выборок, не отвечающих этому условию, например, с соотношением n₁=2, n₂=15 но в этих случаях не удастся выявить достоверных различий (а настоящий скрипт для автоматического расчета выдаст ошибку).

Внимание! Представленный скрипт автоматического расчета чувствителен к ограничениям критерия.

Автоматический расчет углового преобразования

Группы	"Есть эффект": задача решена	"Нет эффекта": задача не решена
	Количество испытуемых	Количество испытуемых
1 группа
2 группа
РЕКОМЕНДУЕМ ПРОЧИТАТЬ "Ругаться нельзя мириться. Как прекращать и предотвращать конфликты" Плохие отношения делают нас несчастными. Наша самооценка во многом зависит от взаимоотношений с другими людьми. Очень неприятно спорить или враждовать с близкими. Но даже конфликты с теми, кто нам безразличен, съедают нас изнутри и лишают жизненной энергии и радости. Если вы с кем-то не ладите, у меня есть отличная новость: я научу вас устанавливать с этим человеком хорошие отношения. Неважно, кем он вам доводится — супругом, братом, сестрой, отцом, матерью, соседом, другом или плохо знакомым соседом. Я научу вас, как трансформировать раздражение и обиду в дружелюбие и доверие. Это произойдет гораздо быстрее, чем вы думаете, иногда для этого нужно всего несколько минут.

Купить книгу «Методы математической обработки в психологии»

Книга представляет собой практическое руководство для исследователей, поставивших целью статистически обосновать свои научные и практические выводы. Принцип отбора методов — ясность и простота. Методы рассматриваются на реальных примерах и сопровождаются алгоритмами и графическими иллюстрациями. Все они могут быть использованы для быстрой обработки данных. Руководство предназначено для психологов и специалистов в области социологии, педагогики, медицины, биологии, экономики.

Купить книгу >>>