Statistica - zweryfikuj hipotezę

[stormshadow]

Witam, muszę na przykładzie zadania https://wrzucplik.pl/pokaz/1938621---yszz.html otworzyć je w ten sam sposob w programie statistica z zadanymi wartosciami https://wrzucplik.pl/pokaz/1938622---oulx.html.

Analizowany jest indeks uszkodzenia płuc w grupie palaczy i niepalących (kontrola). Otrzymane wyniki są zapisane w zmiennej Wskaźnik. Na poziomie 0,05 zweryfikuj hipotezę, że średni poziom indeksu dla obu metod różni się istotnie.
Nie wiem w jaki sposob w programie Statistica wykonac: sprawdzenie założenie normalności tworząc odpowiednie wykresy z wartością p. na podstawie wyzej wrzucone zadania.

[grdv10]

Nie znam programu Statistica. Jednak bez problemu można to wykonać w programie R, który stosuję.

1. Założenie normalności weryfikujemy najlepszym jak dotąd znanym testem Shapiro-Wilka. Na obu grupach: kontrolnej i palaczy.
2. Wykonujemy test równości dla dwóch wartości średnich w próbach niezależnych o rozkładach normalnych cechy.

Od stosowanego programu to zupełnie nie zależy. Można to nawet zrobić na kartce papieru. A wykresy... nie za bardzo są potrzebne.

To są potrzebne dane.

palacze<-c(16.6,13.9,11.3,26.5,17.4,15.3,15.8,12.3,18.6,12.0,24.1,16.5,21.8,16.3,23.4,18.8,19.1,20.4,17.5,18.6)
kontrola<-c(12.1,6.0,10.8,11.0,7.7,17.9,8.5,13.0,20.9,12.0,8.0,14.1,9.6,18.5,14.9,16.2,12.9,21.0)

Wykonujemy na nich test normalności Shapiro-Wilka

print(shapiro.test(palacze))

Shapiro-Wilk normality test

data: palacze
W = 0.9702, p-value = 0.7592

Wysoka p-wartość rzędu 76% świadczy, że rozkład cechy u palaczy można uznać za normalny.

print(shapiro.test(kontrola))

Shapiro-Wilk normality test

data: kontrola
W = 0.95952, p-value = 0.5924

Wynik j.w.

Następnie wykonujemy test równości wartości średnich w obu grupach traktowanych jako niezależne.

print(t.test(palacze,kontrola))

Welch Two Sample t-test

data: palacze and kontrola
t = 3.4188, df = 34.502, p-value = 0.001631
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
1.927508 7.570270
sample estimates:
mean of x mean of y
17.81000 13.06111

p-wartość na poziomie ok. 0.002=0.2% mówi nam, że dla wyższych poziomów istotności poziomów należy odrzucić hipotezę o równości średnich w obu grupach. Mamy też dodatkowo wyznaczony 95-procentowy przedział ufności dla różnicy średnich.

Ostateczny wniosek - różnica średnich poziomów indeksu uszkodzenia płuc w obu grupach jest istotna.