Dərs vəsaitindən

. ( 37^ - 400) - = 21.6

^% 200 600 400

X^ ■ kvadrat” paylanması sərbəstlik dərəcəsi adlanan kəmiyyətlə müəyyən olunan paylanmalardan biridir. Sərbəstlik dərəcəsi anlayışı adı adtında hansısa obyektin vəziyyətini xarakterizə edən və sərbəst surətdə dəyişən parametrlərin miqdarı başa düşülür. Məsələn, əgər bizə 5 ədəd məlumdursa və biz o ədədər üzrə orta qiyməti hesablamışıqsa, sonradan biz 4 ədəd və məlum olan orta qiymət əsasında 5-ci ədədi təyin edə bilərik. Bu halda sərbəstlik dərəcəsi 4-ə bərabər olur, 5-ci ədəd isə təyin olunmaqla konkret qiymət alır. Baxılan halda qalan 4 ədəd sərəbst surətdə variasiya edən ədədlərdir. Söhbət konkret cədvəldən gedirsə kvadrat” meyarı

üzrə yoxlama zamanı sərbəstlik dərəcəsi dedikdə cədvəlin sərbəst surətdə variasiya edən elementlərinin sayı başa düşülür.

Yuxanda nəzərdən keçirdiyimiz nümunədə sərbəstlik dərəcəsi kate- qoriyaların saymdan 1 vahid kiçikdir, daha doğrusu, D = 3-1 = 2, çünki müşahidə olunan hadisələrin cəmi ilə və gözlənilən hadisələrin cəmi arasındakı fərq sıfıra bərabərdir; həm müşahidə olunan, həm də gözlənilən hadisələrin ayn-aynlıqda cəmlənməsi eyni sayda hadisəyə bərabər olma- lıdır; k-1 sayda fərqin verilməsi zamam qalan fərq qeyd olunmuş şəkil alır ki, bu da sərbəstlik dərəcəsinin birinin itirilməsi deməkdir.

Tutaq ki, tədqiqatçı bu yanaşma üçün a=0,05 əhəmiyyətlilik səviy- yəsini seçmişdir. Sərbəstlik dərəcəsinin 2-yə bərabər olduğu və a = 0,05 hal üçün x^ cədvəl qiyməti 5,99-a bərabərdir, x!^ -mn hesablanmış qiyməti onun cədvəl qiymətindən böyük olduğu üçün seçmənin nəticəsi, çətin ki, təsadüfi xarakter daşısın. Deməli, bazar testləşdirməsinin nəticəsi göstərir ki, müəssisənin yeni resept əsasında istehsal etdiyi yuyucu tozların satışı əvvəllər istehsal olunan yuyucu tozların satışından fərqli olacaqdır. Ona

görə də yeni resept əsasında istehsal olunan yuyucu tozun 1:3:2 nisbətində satışı

inkar edilir.

Marketinq tədqiqatlarının aparılması zamanı müşahidə olunan hadisələrin tezliyinin gözlənilən hadisələrin tezliyinə uyğunluğunu yoxlamaqdan ötrü başqa statistik yoxlamalardan da istifadə edilir. Belə statistik yoxlamalardan biri Kolmoqorov-Smimov yoxlamasıdır. Bu yoxlama vasitəsilə, eyni zamanda iki sərbəst seçmənin eyni bir baş məcmudan (və yaxud eyni paylanmaya malik məcmudan) götürüldüyünü yoxlamaq üçün istifadə edilir. Lakin Kolmoqorov-Smimov yoxlamasında təbii sıralanmaya malik nizamlanmış məlumatların verdiyi üstünlüyə əsaslanırlar.

Kolmoqorov-Smimov yoxlamasını tətbiq etmək məqsədilə aşağıdakı nümunəni nəzərdən keçirək. Fərz edək ki, kosmetika istehsalçısı istehsal etdiyi kosmetik əşyanın müxtəlif rənglərinə: çox parlaq, parlaq, orta parlaqlığa malik və tünd rənglərinə istehlakçıların verdikləri reaksiyam öyrənmək məqsədilə marketinq tədqiqatlan aparır. İstehsalçı müəssisə istehsal etdiyi məhsulun hansına istehlakçıların daha çox üstünlük verdiyini dəqiqləşdirmək məqsədilə bu sahədə tədqiqat aparan firmanın xidmətindən istifadə edir. Əgər istehlakçı, istehsal olunan məhsulun hansına üstünlük verirsə, onda müəssisə^ həmin növdən olan məhsulun istehsalma daha çox yer verəcəkdir. Əks halda istehsalçı tərəfindən bazara dörd rəngin hər birindən eyni sayda məhsulun daxil olması planlaşdırıla bilər. Fərz edək ki, 100 nəfərdən ibarət çoxluqda 50 nəfər çox parlaq rəngə, 30 nəfər parlaq rəngə, 15 nəfər orta paqlaqlığa malik rəngə, 5 nəfər isə tünd rəngə üstünlük vermişdir. Sual olunur: alınmış bu nəticələr istehlakçıların rəng baxımmdan hansısa məhsul növünə üstünlük verdiyini göstərirmi ?

Rənglərin keyfiyyəti təbii nizamlılığa malik şəkildə olduğuna görə hipotezi yoxlamaqdan ötrü Kolmoqorov-Smimov yoxlamasından istifadə edilə bilər. Bu yoxlama zamanı müşahidə olunan hadisələrin artan yekunla paylan (xüsusi çəkiləri), eyni zamanda sıfınncı hipotez çərçivəsində nəzərdə tutulan hadisələrin artan yekunla cəmi hadisələrdə paylan (xüsusi çəkiləri) müəyyənləşdirilir. Birinci funksiya müşahidə olunan hadisələrin yığılma paylanmasım əks etdirən funksiya, ikinci funksiya isə sıfınncı hipotezdə nəzərdə tutulan hadisələrin yığılma paylanmasını əks etdirən funksiyadır. Müşahidə olunan hadisələrin və sıfınncı hipotez çərçivəsində nəzərdə tutulan hadisələrin ümumi hadisələrin tərkibində yığılma paylanma aşağıdakı cədvəldə verilmişdir (cədvəl 10.2).

Cədvəldə əks etdirilmiş məlumatlar əsasında müşahidə olunan yığılan tezliklərlə nəzəri yığılan tezliklər arasmdakı kənarlaşmalar nəzərdən keçirilir və onlardan maksimum qiymət alan (maksimum kənarlaşma özünü göstərən) dəqiqləşdirilir. Kənarlaşmanın bu qiyməti yoxlamanm statistikasıdır.

Qeyd edək ki, kosmetika istehsalçısı timsalında nəzərdən keçirilə nümunədə sıfırıncı hipotez kimi baxılan müxtəlif tonlann heç birinə alıcılar tərəfindən üstünlük verilməməsi götürülə bilər.