O testowaniu istotności różnic w strukturach populacji na podstawie prób o małych liczebnościach
DOI:
https://doi.org/10.15678/ZNUEK.2023.1001.0308Słowa kluczowe:
wnioskowanie statystyczne, metody permutacyjne, porównywanie struktur, wskaźnik podobieństwa strukturAbstrakt
Cel: W artykule rozważano zagadnienie istotności różnic w strukturach dwóch populacji lub większej ich liczby. W literaturze przedmiotu prezentowane są różne mierniki podobieństwa struktur, ale zasadniczo nie przedstawia się testów statystycznych pozwalających potwierdzić statystyczną istotność różnic w badanych strukturach. Celem artykułu jest przedstawienie propozycji testu statystycznego pozwalającego na potwierdzenie występowania istotnych różnic w strukturach na podstawie danych zawartych w tablicach wielodzielczych.
Metodyka badań: Studia literatury. Przedstawiono propozycję testu statystycznego opartego na idei testu dokładnego Fishera.
Wyniki badań: Zastosowanie proponowanego testu przedstawiono na przykładzie wyników badań własnych dotyczących udziału w życiu kulturalnym aktywnych uczestników portali internetowych bezpośrednio przed wystąpieniem pandemii COVID-19 oraz w trakcie jej trwania.
Wnioski: Zaproponowana metoda pozwala na testowanie istotności różnic w strukturach dwóch populacji lub większej ich liczby. Możliwe jest wnioskowanie nawet na podstawie prób o niewielkich liczebnościach.
Wkład w rozwój dyscypliny: W badaniach ekonomicznych bardzo często występuje porównywanie struktur w populacjach. W artykule przedstawiona została propozycja testu statystycznego dla wskaźnika podobieństwa struktur.
Pobrania
Bibliografia
Batóg B., Wawrzyniak K. (2018), Badanie dynamiki struktur przestrzennych dla wybranych zmiennych charakteryzujących rynek pracy w województwie zachodniopomorskim, „Studia i Prace WNEiZ”, vol. 54, https://doi.org/10.18276/sip.2018.54/1-04.
Berry K., Johnston J.E., Mielke P.W. Jr. (2014), A Chronicle of Permutation Statistical Methods: 1920–2000, and Beyond, Springer, Cham.
Domański C. (1979), Statystyczne testy nieparametryczne, PWE, Warszawa.
Fisher R.A. (1935), The Design of Experiments, Hafner Press, New York.
Good P. (2006), Resampling Methods: A Practical Guide to Data Analysis, 3rd ed., Birkhäuser, Boston.
Kończak G. (2016), Testy permutacyjne: Teoria i zastosowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
Kukuła K. (1986), Przegląd wybranych miar zgodności struktur, „Przegląd Statystyczny”, vol. 33(4).
Polko D., Kończak G. (2016), On Using Permutation Tests in the Data Homogeneity Analysis (w:) Knowledge–Economy–Society. Selected Challenges for Statistics in Contemporary Management Sciences, Foundation of the Cracow University of Economics, Cracow.
Rao C.R. (1973), Linear Statistical Inference and Its Application, 2d ed, Wiley, New York.
Salsburg D. (2001), The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century, W.H. Freeman, New York.
Sheskin D. (2004), Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, 3rd ed., Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.
Sokołowski A. (1993), Propozycja testu podobieństwa struktur, „Przegląd Statystyczny”, vol. 40, nr 3–4.
Walesiak M. (1984), Pojęcie, klasyfikacja i wskaźniki podobieństwa struktur gospodarczych, „Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu”, nr 285.
Yates F. (1934), Contingency Tables Involving Small Numbers and the χ2 Test, „Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society”, vol. 1(2).
Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2002), Metody statystyczne: Zadania i sprawdziany, PWE, Warszawa.
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Licencja
Prawa autorskie (c) 2023 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie / Cracow Review of Economics and Management
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
