Представьте себе, что у вас есть несколько групп людей, и вы хотите узнать, есть ли разница в каком-то показателе между этими группами. Критерий Краскела-Уоллиса – инструмент, который поможет вам ответить на вопрос: есть ли статистически значимая разница между медианами этих групп? (Медиана – это значение, которое делит все данные на две равные части). Этот критерий не требует нормального распределения данных. Работает с рангами, а не с исходными значениями, что делает его более устойчивым к выбросам (очень большим или очень маленьким значениям). Может сравнивать более двух групп одновременно. Является аналогом однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) для непараметрических данных.

Статистический метод, который позволяет сравнить средние значения нескольких групп, чтобы понять, есть ли между ними значимые различия. Например, можно сравнить эффективность разных методов обучения, влияния разных лекарств на симптомы болезни и т.д. ANOVA помогает понять, влияет ли какой-то один фактор обучения на результат. Например, тип терапии на уровень тревожности: сравниваем эффективность когнитивно-поведенческой терапии, психоанализа и гештальт-терапии.

Статистический метод, который позволяет нам упростить сложные наборы данных, выявляя скрытые структуры или факторы, лежащие в основе наблюдаемых переменных. Это как разложить сложный пазл на более простые части. Например, можно изучать отношение людей к различным социальным явлениям (политика, экономика, культура). Факторный анализ поможет понять, что объединяет эти отношения. Например, может оказаться, что люди, положительно относящиеся к экологическим проблемам, также, как правило, поддерживают социальную справедливость. Это позволит нам выделить общий фактор – "социальная ответственность".

Статистическая мера, которая показывает, насколько согласованы два набора ранговых данных. Представим, что мы оцениваем два новых продукта по пяти критериям. Коэффициент Кендалла поможет нам понять, насколько согласованы оценки экспертов по этим двум продуктам. Если коэффициент близок к 1, значит, эксперты в целом согласны в своих предпочтениях. Значение коэффициента легко понять. Он не сильно чувствителен к выбросам. Используется во многих областях, включая статистику, экономику, социологию и другие.

Статистический метод, который используется для сравнения средних значений двух выборок. Он помогает ответить на вопрос: "Существуют ли статистически значимые различия между средними значениями этих двух групп данных?". Например, между средним ростом мужчин и женщин, средним баллом студентов двух разных групп и т.д. Метод особенно полезен, когда размер выборок невелик. Данные в выборках должны быть распределены приблизительно нормально. Применяется для зависимых и независимых выборок.

Непараметрический статистический метод, который используется для сравнения двух связанных (зависимых) выборок. Он позволяет определить, существует ли статистически значимое различие между двумя группами наблюдений, которые каким-то образом связаны друг с другом. Например, мы сравниваем результаты теста до и после эксперимента. Этот метод можно применять для данных с любым распределением. Но при нормальном распределении данных t-критерий Стьюдента для зависимых выборок может быть более мощным.

Многие статистические методы предполагают, что данные распределены нормально. Если это предположение не выполняется, результаты этих методов могут быть недостоверными. Критерий Шапиро-Уилка – один из наиболее мощных статистических тестов для проверки гипотезы о нормальном распределении выборки. Он позволяет оценить, насколько хорошо эмпирические данные соответствуют теоретическому нормальному распределению.

Это простой и надежный способ проверить, насколько сильно два набора данных связаны между собой. Он особенно полезен в психологии, когда данные могут не соответствовать строгим статистическим требованиям. Критерий непараметрический, то есть не требует нормального распределения данных. Работает с данными, где важен только порядок (больше/меньше). Позволяет понять, есть ли связь между двумя переменными, получить количественную оценку силы связи.

Непараметрический статистический тест, который часто используется в психологии. Он позволяет сравнить две независимые группы по какому-либо количественному признаку. Помогает понять, есть ли различия между двумя группами людей по какому-либо признаку, даже если данные не совсем идеальные. Используется для сравнения двух независимых групп по одной переменной (в отличие от критерия Спирмена, который используется для оценки связи между двумя переменными в одной и той же группе).

Это статистический метод, который используется для измерения линейной связи между двумя переменными. Он показывает, насколько сильно две переменные изменяются вместе (положительно или отрицательно). Измеряет только линейные отношения между переменными. Например, мы хотим узнать, есть ли связь между ростом и весом у людей. В этом случае коэффициент Пирсона поможет нам определить, насколько сильно эти две переменные связаны друг с другом.

Статистический метод, который используется для сравнения дисперсий двух или более групп данных. Это ключевой инструмент в ANOVA для сравнения средних значений в нескольких группах. Он основан на предположении, что данные распределены нормально. Наблюдения в каждой группе должны быть независимы друг от друга. F-тест является мощным инструментом статистического анализа, но его применение требует осторожности и понимания его ограничений.

Также под запрос мы можем реализовать вычисление любых известных науке методов.