 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
Поскольку стандартное отклонение всегда соответствует одному и тому же проценту
результатов, укладывающихся в его пределах вокруг средней, можно утверждать, что при любой форме
кривой нормального распределения та доля ее площади, которая ограничена (с обеих сторон)
стандартным отклонением, всегда одинакова и соответствует одной и той же доле всей популяции. Это
можно проверить на тех наших выборках, для которых распределение близко к нормальному, — на
данных о фоне для контрольной и опытной групп.
Итак, ознакомившись с описательной статистикой, мы узнали, как можно представить
графически и оценить количественно степень разброса данных в том или ином распределении. Тем
самым мы смогли понять, чем различаются в нашем опыте распределения для контрольной группы до и
после воздействия. Однако можно ли о чем-то судить по этой разнице — отражает ли она
действительность или же это просто артефакт, связанный со слишком малым объемом выборки? Тот же
вопрос (только еще острее) встает и в отношении экспериментальной группы, подвергнутой
воздействию независимой переменной. В этой группе стандартное отклонение для фона и после
воздействия тоже различается примерно на 1 (3,14 и 4,04 соответственно). Однако здесь особенно
велика разница между средними — 15,2 и 11,3. На основании чего можно было бы утверждать, что эта
разность средних действительно достоверна, т. е. достаточно велика, чтобы можно было с
уверенностью объяснить ее влиянием независимой переменной, а не простой случайностью? В какой
степени можно опираться на эти результаты и распространять их на всю популяцию, из которой взята
выборка, т. е. утверждать, что потребление марихуаны и в самом деле обычно ведет к нарушению
глазодвигательной координации?
На все эти вопросы и пытается дать ответ индуктивная статистика.
Индуктивная статистика
Задачи индуктивной статистики заключаются в том, чтобы определять, насколько вероятно, что
две выборки принадлежат к одной популяции.
Давайте наложим друг на друга, с одной стороны, две кривые — до и после воздействия — для
контрольной группы и, с другой стороны, две аналогичные кривые для опытной группы. При этом
масштаб кривых должен быть одинаковым.
