Стр. 21 - 2

сам* “есть ли связь между факторами?” и “адекватна ли построенная мо­
дель?” Но при этом, в случае отвержения нулевой гипотезы на уровне
/><0 05, мы в ряде случаев приводили фактически достигаемый уровень
значимости Л поскольку это более информативно характеризует создан­
ную модель и облегчает ее сравнение с другой моделью. Кроме того, при
использовании F-критерия Фишера мы принимали во внимание не только
уровень Р < 0,05, но и Р < 0,1.
Мы не одиноки в том, что использовали не только общепринятый
критический уровень Р < 0,05, но и вышли за эту границу (Р <0,1). Так, в
работе [59] при построении многофакторных регрессионных моделей для
случая ответственных исследований был установлен критический уро­
вень значимости F<0,05 при использовании F-критерия Фишера и /-
критерия Стьюдента, а в случае поисковых исследований использовался
уровень значимости Р < 0,30, что, по мнению авторов, является достаточ­
ным.
Выбросы в данных - это резко выделяющиеся наблюдения, "выпа­
дающие" из выборки. Выбросы называют также аномальными, нетипич­
ными или грубыми наблюдениями, ошибками, промахами, засорениями и
т. д. При рассмотрении полученного нами в эксперименте цифрового ма­
териала оказалось, что для некоторых наших выборок актуальна проблема
выбросов.
По поводу правомерности отбраковки выбросов статистическими
методами в литературе, как легко догадаться, нет единого мнения. Боль­
шая часть авторов допускают отбрасывание (игнорирование) резко выде­
ляющихся наблюдений и приводят для этого разнообразные методы (см.
[26]), однако у сторонников отбраковки выбросов нет единства во взгля­
дах и методах. Но не это главное.
Решающим аргументом против отбраковки подозрительных наблюде­
ний статистическими методами является для нас то, что в основе исполь­
зуемых для этого методов, как правило, лежит предположение о том, что
генеральная совокупность, из которой взята данная выборка, распределя­
ется по нормальному или другому известному исследователю закону. На
практике, как известно, эта предпосылка далеко не всегда выполняется.
Исходя из всего вышесказанного, в настоящей работе не производилась
отбраковка подозрительных наблюдений статистическими методами. Мы
старались проводить математическое моделирование на реальном экспе­
риментальном материале со всеми его неоднородностями, а не “улучшать”
его. В таких условиях выводы о возможностях применения используемых
нами методов моделирования будут более скромными (поскольку адекват­
ных моделей будет меньше), но зато более надежными.
21