Руководства по основам статистики
Ключевые идеи, необходимые для правильного чтения и представления результатов, — с числовыми примерами, которые можно повторить в калькуляторах.
Стандартное отклонение: выборка (n−1) и генеральная совокупность (n)
Почему выборочное стандартное отклонение делят на n−1? Поправка Бесселя, STDEV.S и STDEV.P в Excel и ручной расчёт на примере.
G02Квартили, IQR и выбросы: почему разные методы дают разные значения
Почему квартили в Excel QUARTILE.INC, QUARTILE.EXC и по Тьюки различаются; IQR, правило 1.5×IQR для выбросов и как читать ящик с усами.
G03Нормальное распределение и z-оценка: накопленная вероятность и балл для верхних x%
Свойства нормального распределения, стандартизация через z-оценку, правило 68–95–99.7, накопленная вероятность и балл для верхних 10%.
G04Как правильно интерпретировать p-значение: определение и 5 частых заблуждений
Точное определение p-значения, 5 частых заблуждений (это не вероятность истинности нулевой гипотезы), уровень значимости, размер эффекта.
G05Что на самом деле означает 95% доверительный интервал и как его вычислить
Правильная интерпретация 95% доверительного интервала, выбор между z и t, интервалы для среднего и доли, отличие Вальда от Уилсона.
G06Расчёт объёма выборки для опроса по погрешности и доверительной вероятности
Формула n = z²·p(1−p)/E², почему берут p=0.5, поправка на конечную совокупность, таблица объёмов выборки и учёт доли ответов.
G07Какой статистический критерий выбрать: руководство по ситуациям
Таблица выбора по типу данных, числу групп и связанности: t-критерий, хи-квадрат, корреляция или непараметрика; проверка допущений.
G08Корреляция и регрессия: r Пирсона, ρ Спирмена и интерпретация наклона
Отличие r Пирсона от ранговой корреляции Спирмена, коэффициент детерминации r², наклон регрессии, корреляция и причинность, выбросы.