МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

Добро пожаловать на наш сайт!

Определение степени родства: Как определить степень родства?

Определение степени родства

Степень родства определяется числом рождений, отделяющих родственников друг от друга. Рождение самого наследодателя в это число не входит (ч. 2 п. 1 ст. 1145 ГК РФ).
До 17 мая 2001 г., т.е. до внесения изменений в ст. 532 ГК РСФСР, проверка степени родства производилась нотариусами без каких-либо особых затруднений. Доказательствами родственных отношений с наследодателем для наследников первой и второй очереди являлись свидетельства органов загса о заключении брака, о рождении и усыновлении. Конечно же, близким родственникам, как правило, значительно проще бывает документально подтвердить степень родства.
С учетом увеличения круга наследников по закону и связанного с ним усложнения сбора необходимых документов, очевидно, следует расширить перечень возможных средств доказывания и подтверждения родственных отношений между наследодателем и наследниками. Так, в качестве документов, подтверждающих родственные отношения с наследодателем, возможно в зависимости от конкретных обстоятельств использовать справки о родственных отношениях, выданные органами загса на основании соответствующих копий актовых записей; аналогичные справки, выданные организациями (по месту работы либо по месту жительства наследодателя или наследников), в которых необходимые сведения имеются; записи в паспортах о супругах; выписки из домовых книг и т.

п. Вместе с тем при использовании документов, лишь косвенно подтверждающих родство, следует, очевидно, применять принцип комплексности оценки: факт родственных отношений должен быть подтвержден не одним документом, а их совокупностью.
При недостаточности доказательств, подтверждающих родственные отношения и их степень, нужно истребовать решение суда об установлении необходимых юридических фактов (факта родственных или брачных отношений, факта регистрации тех или иных событий, факта иждивенчества и т.п.).
Следует порекомендовать нотариусам шире использовать возможность включения в свидетельство о праве на наследство тех наследников, которые не могут подтвердить своих родственных отношений с наследодателем, если при этом есть добровольное согласие наследников (чье родство не вызывает сомнения), подтвердивших свою степень родства.
Представляется возможным и даже необходимым процитировать содержание ст. 211 Свода законов гражданских 1857 г.: «для удобнейшего обозрения линий и степеней родства прилагается особое им расписание» и предоставить вниманию читателей абсолютно современную таблицу <*>, утвержденную в середине XIX в.
законом.

Понятие и сущность родства и свойства. Линии и степени родства

Родство – это кровная связь лиц, происходящих одно от другого или от общего предка.

В зависимости от того, происходят ли лица один от другого или от общего предка, кровные связи (линии родства) могут быть прямыми и боковыми.

Прямая линия родства такая линия, которая основана на происхождении одного лица от другого. Эта линия родства может быть нисходящая – от предков к потомкам (дед- отец- внук) и восходящая – от потомков к предкам (внук- отец- дед).

Боковая линия родства такая линия, которая основана на происхождении нескольких лиц от одного предка (родные братья и сестры).

В свою очередь родные братья и сестры могут быть полнородными, то есть имеющих общих мать и отца, и неполнородные – когда общим родителем является только мать (неполнородные единоутробные) или только отец (неполнородные единокровные). Неполнородные родные братья и сестры обладают теми же юридическими правами и обязанностями по отношению к своим родителям и другим близким родственникам, что и полнородные родные.




Степень родства – это число рождений, связывающих между собой двух лиц, состоящих в родстве, т.е. количество рождений, необходимых для того, чтобы между двумя линиями возникло родство. При подсчете числа рождений прямой линии родства не принимается во внимание рождение предка, а при подсчете числа рождений боковой линии родства не учитывается рождение общего предка.

Свойство – отношения между супругом и близкими родственниками другого супруга.

Свойство возникает по двум направлениям:

1) между одним супругом и родственниками другого супруга;

2) между родственниками обоих супругов.

Отношения свойства являются вторичными отношениями брака и в семейном праве юридическими фактами не являются, поэтому эти правоотношения и не урегулированы семейным законодательством. В отношениях свойства состоят «отчим» и «пасынок», по ныне действующему Кодексу регулирование семейных правоотношений между ними законодательством не предусмотрено.

Дети каждого из супругов от других браков являются сводными братьями или сестрами, они не состоят в родстве между собой, поэтому отношения между ними регулируются гражданским законодательством.

Задача №1. Узнайте пол и степень родства / Хабр

В предыдущей подробной

статье

про

Полный геном

мы обещали опубликовать три задачи и подарить тест тому, кто первым решит все три правильно. Заодно в этих задачах мы даем примеры, как можно работать с генетическими данными. Сегодня публикуем первую.



В первой статье мы делились полезной информацией и ссылками, которые пригодятся для работы с биоинформатическими данными. Советуем сначала прочитать ее, если вы пропустили.

Дисклеймер
Работа с генетическими данными проводится на Unix системах (Linux, macOS), так как некоторые команды и ПО недоступны на Windows. Поэтому для пользователей Windows одним из самых простых решений будет арендовать виртуальную машину с Linux.

Все описанные ниже операции выполняются в командной строке — терминале. Перед началом выполнения узнайте, как работать в терминале под управлением вашей ОС и использовать команды, так как некоторые из них могут потенциально навредить ОС и вашим данным.

Необходимое ПО

Мы собрали

образ виртуальной машины

(ВМ) со всем необходимым ПО на Яндекс.Облаке. Зарегистрируйтесь в Яндекс.Облаке, в личном кабинете в разделе Compute Cloud нажмите «Создать ВМ». В качестве публичного образа выберите из каталога «Атлас Анализ Данных 1000 Геномов».

Конфигурация ВМ: 100% 2vCPU, 8GB RAM, 20GB HDD. При создании ВМ необходимо ввести платежные данные, но со счета ничего не спишется. Стартового и дополнительного гранта по кодовому слову достаточно, чтобы работать c ВМ и образом от Атласа до 31 декабря 2019 года бесплатно. Чтобы получить грант на прохождение задач, отправьте службе поддержки Яндекс.Облака кодовое слово «АТЛАС».

Примечание: грант действителен для новых пользователей Яндекс. Облака, которые завели аккаунт с 18 декабря 2019 года или для тех, у кого еще действует пробный период и имеется стартовый грант. Кодовое слово «АТЛАС» действует только один раз.

Предварительно создайте ssh ключ на локальном компьютере, с которого вы планируете подключаться к ВМ:

ssh-keygen -o -t rsa -b 4096 -C "my-local-machine" -f ~/.ssh/yandex-cloud -a 100

Не забудьте скопировать содержимое

~/.ssh/yandex-cloud.pub

файла в соответствующее окно при создании ВМ.

Если вы хотите установить ПО на свой компьютер, ниже есть вся информация по установке. Если вы решили воспользоваться Яндекс.Облаком — создайте ВМ и переходите к следующему разделу.

Plink

Plink — программный пакет для манипуляций с генетическими данными и широкогеномного поиска ассоциаций (GWAS). Его разработал генетик Шон Перселл (Shaun Purcell). С помощью Plink с 2008 года были выполнены сотни GWAS’ов по всему миру, результаты лучших из которых Атлас использует как источник данных для алгоритмов расчета рисков заболеваний.

Plink предлагает набор инструментов для хранения и конвертации данных генотипирования и поиска по ним. Также Plink позволяет производить статистическую обработку, анализ неравновесного сцепления (linkage disequilibrium, LD), анализ идентичности по происхождению (identity by descent, IBD) и по состоянию (identity by state, IBS), популяционную стратификацию и тесты на эпистаз — взаимодействие нескольких генетических вариаций между собой.

IBD и IBS используются для анализа популяционного состава и определения родства.

Пример эпистаза — вариации rs7412 и rs429358 в гене APOE, определенное сочетание вариантов которых резко повышает риск развития болезни Альцгеймера, тогда как каждый вариант по отдельности вносит лишь незначительный вклад в риск.

Скачайте стабильную версию Plink с официального сайта.

BCFtools

BCFtools — набор утилит для манипулирования генетическими данными в формате VCF и его бинарном аналоге BCF. Список возможных применений пакета BCFtools включает аннотацию, фильтрацию, слияние и разделение VCF/BCF файлов, нахождение их пересечения, индексирование, выборочный поиск, сортировку, подсчет статистики и т. п.

Для установки выполните:

git clone git://github.com/samtools/htslib.git
git clone git://github.com/samtools/bcftools.git
cd bcftools
# The following is optional:
# autoheader && autoconf && ./configure --enable-libgsl --enable-perl-filters
make

Подробнее процесс установки описан

здесь

.

KING

Пакет KING (Kinship-based INference for Gwas) используется в популяционных исследованиях при работе с данными полногеномного поиска ассоциаций для определения родственных связей в исследуемых данных. В этой задаче KING поможет определить степень родства нескольких образцов из проекта «1000 Геномов».

Скачать можно

здесь

. Для решения задач пригодится руководство к KING по

ссылке

.

Почти все ошибки, которые могут возникнуть в процессе работы с инструментами, описаны на Stackoverflow или его биоинформатическом аналоге — Biostars.

Используемые данные

Для руководства мы используем открытые данные

проекта

«1000 Геномов». Для анализа мы выбрали 10 образцов с информацией о генотипах около 85 миллионов вариаций, полученных путем анализа данных NGS с выравниванием на версию референсного генома GRCh47. Родственные связи и популяции образцов указаны на Рисунке 1.


Рисунок 1. Родословная используемых в VCF образцов. Квадрат соответствует мужскому полу, круг — женскому. Пунктирная линия означает неустановленное родство второго порядка.

Взять на заметку

Формат VCF позволяет хранить информацию о поле человека в виде одного числа, если эта информация была известна при генерации VCF. Выглядит это так: поле GT (genotype, генотип) для записей с Х хромосомы содержит одно численное значение, которое соответствует одной аллели, для мужчин и два — для женщин. Если информация о биологическом поле секвенируемого образца отсутствует, то поле GT будет по умолчанию содержать два числовых значения (выделены красным на рисунке 2).

В используемых в данном руководстве VCF файлах Y-хромосома исключена, но и наличие хромосомы Y в VCF файле далеко не всегда говорит о том, что она действительно есть у секвенируемого образца. Это происходит из-за псевдоаутосомных регионов (PARs), которые идентичны для Х и Y хромосом и расположены на их концах.

Разные хромосомы в норме не имеют длинных идентичных (гомологичных) участков, однако хромосомы Х и Y обладают такими участками длиной по несколько миллионов пар оснований в самом начале (PAR1) и конце (PAR2). Поэтому при анализе данных NGS у мужчин в PAR регионах обнаруживаются два аллеля (по одному с каждой половой хромосомы), а у женщин могут появиться генотипы в PAR регионах Y хромосомы, хотя на самом деле это генотипы с их X-хромосомы.


Рисунок 2. VCF файл с генотипами с Х хромосомы мужчины из региона PAR1 (первые две записи) и непсевдоаутосомного региона (последние две записи).

Образовательный блок
Генетический пол — это набор половых хромосом, соответствующих проявлению первичных и вторичных половых признаков по мужскому или женскому типу. В норме мужчины имеют одну хромосому Х и одну хромосому Y, в то время как женщины имеют две хромосомы X.  При различных нарушениях образования половых клеток, яйцеклеток и сперматозоидов, у родителей может родиться ребенок с отличным набором половых хромосом, что часто приводит к нарушениям развития первичных и вторичных половых признаков.

Две самых частых хромосомных половых аномалии — это синдром Тёрнера (набор хромосом X0, то есть всего одна X-хромосома) и синдром Клайнфельтера (набор хромосом XXY).

Аллель — один или более нуклеотид, который находится в какой-либо позиции генома и имеет альтернативный вариант. Понятие используют при описании генотипов. Различают референсные аллели и альтернативные. Все они хранятся в VCF файле в полях REF и ALT, соответственно.


Определяем пол


Для пользователей Яндекс.Облака

Все данные для выполнения руководства и самостоятельных заданий хранятся на Яндекс.Облаке с использованием структуры, изображенной ниже. Папка

Tutorial

содержит VCF файл, необходимый для выполнения руководства, папка

Test

 — для выполнения самостоятельных заданий. В папке

Technical

содержится два файла со списком идентификаторов генетических вариаций:

rsids_for_subsetting.txt

используется в руководстве и заданиях для самостоятельного выполнения,

external_interpretation_rsids.txt

может понадобиться в будущем при приобретении полногеномного секвенирования в Атлас для загрузки данных генотипирования в сторонние сервисы. Папка

Tools

содержит помимо прочего два скрипта, используемые в заданиях 2 и 3.

home
└── ubuntu
    ├── Data
    │   ├── Test
    │   │   ├── CEI.1kg.2019.test.vcf.gz
    │   │   └── CEI.1kg.2019.test.vcf.gz.tbi
    │   └── Tutorial
    │       ├── CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz
    │       └── CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz.tbi
    ├── Technical
    │   ├── external_interpretation_rsids.txt
    │   └── rsids_for_subsetting.txt
    └── Tools
        ├── convert_plink_delimiter.sh
        └── create_23andme.sh

В каталоге

/home

на ВМ Яндекс. Облака будет создана папка, название которой соответствует имени пользователя, указанному на этапе создания ВМ. Скопируйте всё из каталога

/home/ubuntu

в свой каталог через следующие команды:

cd ~
cp -r /home/ubuntu/* ./


Для остальных

При работе на личном ПК скачать необходимые файлы для выполнения первой задачи вы можете по 

ссылке

. В скачиваемом архиве поддерживается структура хранения файлов, аналогичная используемой на Яндекс.Облаке:

home
└── ubuntu
    ├── Data
    │   ├── Test
    │   │   ├── CEI.1kg.2019.test.vcf.gz
    │   │   └── CEI.1kg.2019.test.vcf.gz.tbi
    │   └── Tutorial
    │       ├── CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz
    │       └── CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz.tbi
    ├── Technical
    │   ├── external_interpretation_rsids.txt
    │   └── rsids_for_subsetting.txt
    └── Tools
        ├── convert_plink_delimiter.sh
        └── create_23andme.sh

Распакуйте

atlas_wgs_contest. tar.gz

архив командой


tar -xvzf atlas_wgs_contest.tar.gz

VCF файлы для выполнения заданий в неархивированном виде занимают около 19 гигабайт каждый, поэтому для экономии места мы рекомендуем работать только с архивами. Все перечисленные выше программы уже умеют работать со сжатыми данными VCF. Дополнительно ничего делать не нужно.

Чтобы определить пол субъекта, нужно посмотреть на генотипы на Х хромосоме и исключить регионы PAR1 и PAR2, расположенные в ее начале и конце. Это интервалы позиций 60001–2699520 и 154931044–155260560 в GRCh47 версии генома. Если генотип будет содержать одно численное обозначение — это мужской биологический пол, иначе — женский. Нужно иметь в виду, что обозначение пола в VCF файле зависит от наличия информации о биологическом поле при генерации VCF, поэтому использовать данный подход можно не всегда.

Используйте следующую команду для каждого из образцов в датасете. Подставьте идентификатор образца после аргумента -s:

(/Data/Tutotrial/CEI. 1kg.2019.demo.vcf.gz):
# перейдите в нужную вам директорию
bcftools view -O v -H -s HG00731 -r chrX:2699521-154931043 CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz | head

При выполнении команд вы увидите часть содержимого VCF файла для указанного идентификатора образца. Параметр

-r chrX:2699521-154931043

 в BCFtools ограничивает просмотр содержимого файла до региона хромосомы Х с позиции 2699521 до позиции 154931043 (регион non-PAR на Рисунке 3). Эти границы исключают ненужные в данном случае псевдоаутосомные регионы (PAR1 и PAR2). По численным значениям в поле GT определите пол каждого образца.


Рисунок 3. Расположение псевдоаутосомных регионов PAR1 и PAR2 на половых хромосомах.

Посмотреть список всех идентификаторов образцов в VCF файле можно на Рисунке 1 или в последней строке шапки VCF файла. Они будут перечислены после наименования колонки FORMAT:

#CHROM	POS	ID	REF	ALT	QUAL	FILTER	INFO	FORMAT	HG00731	HG00732	HG02026	HG02025	HG02250	HG02373	HG00733	HG02024	HG02377	HG02381

Истинный пол данных образцов также указан на Рисунке 1.

Определяем родство

Для определения родства нам нужно попарно сравнить генетические данные всех образцов. Делать это по полному геному сложно: VCF файл в таком случае занимает десятки гигабайт. Используемый нами VCF занимает всего около 2 гигабайт, но мы все равно отфильтруем его по списку идентификаторов генетических вариаций (rsIDs), генотипируемых на чипах от компании Illumina: GSA v1, GSA v2, HumanOmniExpress v1.0, HumanOmniExpress v1.3, InfiniumExome v1.1 и InfiniumOmniExpressExome v1.4. Это наиболее популярные чипы в коммерческом генотипировании.

Мы собрали список всех идентификаторов генетических вариаций с этих чипов в отдельный файл со списком rsIDs. Он содержит 1,4 миллиона идентификаторов. Для фильтрации VCF файла выполните следующую команду:

bcftools view -O z -i '[email protected]_for_subsetting.txt' CEI.1kg.2019.demo.vcf.gz > CEI.1kg.2019.demo.subset.vcf.gz

При каждом использовании BCFtools и других пакетов для работы с VCF файлами в шапку файла добавляется история предыдущих команд.

). Шапка удаляется для того, чтобы сравнивать целостность только самих генетических данных, а не метаданных о том, какие инструменты и когда были использованы для работы с этим VCF файлом.

В случае совпадения хеш-суммы можно двигаться дальше и конвертировать VCF во внутренний формат Plink (по умолчанию формат Plink — это три файла с расширениями bed, bim и fam). В этих файлах остается только генотип, хромосома, позиция и некоторые другие данные, а остальное — отсеивается. С таким форматом гораздо проще работать и решать различные задачи, не требующие дополнительной информации из VCF. Например проводить GWAS.

# Перейдите в нужную директорию
plink --vcf CEI.1kg.2019.demo.subset.vcf.gz --make-bed --out CEI.1kg.2019.demo.subset

Эта команда создаст в папке три файла:


CEI.1kg.2019.demo.subset.bed
CEI.1kg.2019.demo.subset.bim
CEI.1kg.2019.demo.subset.fam

Определить попарное родство можно для всех 10 образцов. Используем следующую команду для анализа Plink файлов:

king -b CEI.1kg.2019.demo.subset.bed --kinship --prefix CEI.1kg.2019.demo.subset.kinship_analysis

Просмотрите файл

CEI.1kg.2019.demo.subset.kinship_analysis.kin0

и обратите внимание на колонку Kinship, в которой содержатся kinship коэффициенты для пар образцов, указанных соответственно в ID1 и ID2.

Сравните полученные вами коэффициенты в файле CEI.1kg.2019.demo.subset.kinship_analysis.kin0 для всех пар образцов с родословной, представленной на Рисунке 1 (пунктирная линия соответствует родству второго порядка, однако точные данные о родстве отсутствуют, т.е. это могут быть двоюродные брат и сестра, тетя/племянник или дядя/племянница). Попробуйте самостоятельно сделать вывод о том, какие значения kinship коэффициентов могут соответствовать родству первого и второго порядка.

Подсказка

Выдержка из документации KING: значения kinship коэффициентов >0.354 соответствуют дубликатам образцов либо однояйцевым близнецам, от 0. 177 до 0.354 — родству первого порядка (родители-дети, братья-сестры), от 0.0884 до 0.177 — родству второго порядка (двоюродные братья-сестры, тети/дяди-племянники), а от 0.0442 до 0.0884 — родству третьего порядка (бабушки/дедушки-внуки, троюродные братья/сестры). Все, что меньше 0.0442, сложно однозначно интерпретировать.

Первое задание конкурса

Используя тестовый датасет из 12 образцов

Data/Test/CEI.1kg.2019.test.vcf.gz

, составьте их родословную, руководствуясь результатами определения пола и kinship анализа. Образцы, которые по результатам анализа не находятся в родственных связях с кем-либо, запишите рядом, не соединяя их линией с другими образцами. Родословная может быть составлена в стилистике, аналогичной Рисунку 1, однако это остается на ваше усмотрение. Мужчины обозначаются квадратом, женщины — кругом, брак — горизонтальной линией, ребенок — вертикальной линией, несколько детей — горизонтальным разветвлением вертикальной линии (в виде буквы П). Подробнее про эти обозначения можно почитать

здесь

.

Как мы писали выше, kinship коэффициенты не могут однозначно охарактеризовать родство того или иного порядка: одинаковые kinship коэффициенты получаются при сравнении пар родитель — ребенок и брат — сестра (родство первого порядка). При невозможности установить характер родственной связи, укажите любую из возможных. Обратите внимание, что образцы в тестовом датасете имеют отличные от используемых в датасете для обучения идентификаторы.

Ответы присылайте на почту [email protected] до 26 декабря до 23:59. Еще две задачи будут скоро опубликованы, а итоговые результаты по задачам появятся 28 декабря. Победитель получит тест Полный геном, а второе и третье места — генетический тест «Атлас». Также будут специальные призы от Яндекс.Облако. Бывшие и настоящие сотрудники Атласа в конкурсе не участвуют 😉

Генетический анализ на установление родства

C каждым годом все большей популярностью пользуется — генетический анализ на отцовства по ДНК. Анализ поможет развеять сомнения, является ли биологическим родителям конкретного ребенка.  Молекулярно-генетическое исследование, направленное на определение биологического родства: отцовства или материнства, проводится для разрешения спорных случаев биологического происхождения детей.

Мужчин проверка на отцовство чаще всего интересует. ДНК тест на отцовство позволяет установить является ли мужчина биологическим отцом конкретного ребенка или нет. Данные, полученные в результате анализа, могут быть также использованы с целью оспаривания отцовства.

Сроки: до 3 рабочих дней после получения образцов лабораторией. Точность: до 99.99999999% подтверждение; 100% опровержение.

*Ситуации в которых необходимо сдать ДНК-тест:

  • Если женщина гражданка РФ и замужем за иностранца,  выезжают  за границу на постоянное место жительство.
  • Если ребенок был нечаянно или специально подменен в роддоме.
  • Если ребенок был объявлен внезапно умершим после успешно прошедших родов
  • Если суррогатная мать после родов передает родителям не генетически родного им ребенка, а зачатого своего.
  • Если требуется установить родство после проведенного экстракорпорального оплодотворения (ЭКО)

* В этих случаях установление материнства по анализу ДНК помогут избавиться от любых сомнений, а также использовать эти доказательства в суде.

* Сроки: до 3 рабочих дней после получения образцов лабораторией. Точность: до 99.99999999% подтверждение; 100% опровержение.

Данный тест позволяет установить родственную связь между ребёнком и дедушкой (и/или бабушкой). Определение отцовства через дедушек и бабушек помогает при отсутствии отца. Если в тесте присутствует ещё и мать ребёнка, то точность теста возрастает.

Сроки: до 3 рабочих дней после получения образцов лабораторией. Точность: до 99.999% подтверждение; 100% опровержение.

Сроки: до 3 рабочих дней после получения образцов лабораторией. Точность: до 99.99999999% подтверждение; 100% опровержение.

Позволяет дать заключение о степени родства между человеком и его предполагаемым родственником (дедушка, бабушка, дядя, тётя, племянник, племянница). Для анализа необходимы образцы ДНК двух людей, находящихся в предполагаемом родстве.

Сроки: до 3 рабочих дней после получения образцов лабораторией. Точность: до 99.99999999% подтверждение; 100% опровержение.

Точность: варьирует в зависимости от степени родства.

 

Для того чтобы провести такое генетическое исследование на определение родства, потребуются образцы биологического материала предполагаемых родственников. Для исследований используется образец ДНК, получаемый из клеток внутренней поверхности щеки (ротовой мазок, забирается с помощью обыкновенной ватной палочки). Данный метод является абсолютно безболезненным, вся процедура занимает около минуты и не требует присутствия медицинского работника.

Генетики признали 83 процента россиян родственниками — Российская газета

Ученые российского медико-генетического центра проанализировали генетические данные россиян с помощью ДНК-исследования и выяснили, что почти все они родственники.

Как минимум один родственник был выявлен у 83% участников ДНК-теста. Подобную статистику российские генетики представили впервые.

«В восьми случаях из десяти можно выявить генетические связи от первого до десятого поколения. Лично я нашел двух дальних родственников, о которых не знал, и сейчас устанавливаю с ними контакт», — говорит руководитель исследования, гендиректор центра Genotek Валерий Ильинский.

По его словам, человек наследует 50 процентов генов от матери и 50 — от отца. Новые технологии позволяют обнаружить родственников до десятого поколения. Это родство означает, что общий предок жил примерно 250 лет назад.

Пройти тест может каждый: достаточно предоставить лаборатории образец своей слюны. Результаты исследования выводятся в личные кабинеты, которые представляют своего рода социальную сеть: список найденных родственников с местом проживания, контактными данными и возможностью вести переписку. Кроме того, человек получает данные этнического состава (процентное соотношение 36 национальных групп) и происхождение по отцовской и материнской линиям, выявленное в ходе ДНК-исследования.

ДНК-тест позволил исследовать и сравнить хромосомы. Благодаря такому анализу можно не просто найти родственников, но и определить степень их родства. В группе из участников-добровольцев ученые обнаружили 1299 родственных связей от пятого до десятого поколения, 549 — четвертого, 39 и 27 — третьего и второго поколений соответственно. Каждая такая связь указывает на родство между двумя людьми.

Наибольшее количество образцов биоматериала поступило из Москвы, Санкт-Петербурга, Сочи, Краснодара, Ростова-на-Дону, Владивостока, Новосибирска, Симферополя и Киева.

Зачем устанавливать родство? «Поиск может быть важен в двух случаях, — поясняют ученые, — если человек одинок и стремится найти пусть далекую, но все же родню или просто интересуется историей своего происхождения. Во втором случае это как правило люди после 30 лет, любящие путешествовать и знакомиться с культурой других народов.

Незнакомые родственники по интернет-навигатору, который создали ученые, могут встретиться онлайн, поделиться своей историей, воссоздать фамильное древо, найти того, от кого берут начало», — говорит Ильинский .

В центре рассказывают: пройти ДНК-тест «Генеалогия» согласился немолодой мужчина. Со стороны матери у него родни не осталось, отца потерял еще в раннем детстве. Да и об этой линии рода ничего не знал, так как отец вырос в детском доме. Мужчину интересовало не только кем был его отец, но и возможные родственные связи. По результатам ДНК-теста, в базе центра он обнаружил родственников в третьем поколении. Сейчас эти люди налаживают контакты, общаются.

Ученых результаты их работы радуют. Это — действительно полезный источник для тех, кто хочет подтвердить фамильные легенды, расширить свою семью или просто проследить историю рода.

Родственник первой степени восходящий — Юридическая консультация

Определение степеней родства и свойства [1]. Степенью называется связь одного лица с другим посредством рождения, поэтому счет степеней определяется числом рождений, то есть сколько рождений между данными лицами, в такой степени родства они и находятся. Например, между внуком и дедом два рождения, следовательно и две степени кровного родства. Ряд степеней, продолжающих непрерывно одна за другой, составляет родственную линию.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Доли наследников в завещании

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Кровное родство

Определение степеней родства и свойства [1]. Степенью называется связь одного лица с другим посредством рождения, поэтому счет степеней определяется числом рождений, то есть сколько рождений между данными лицами, в такой степени родства они и находятся.

Например, между внуком и дедом два рождения, следовательно и две степени кровного родства. Ряд степеней, продолжающих непрерывно одна за другой, составляет родственную линию. Степень, от которой идут две или более линий, называется по отношению к ним коленом , а эти линии по отношению к своему колену — отраслям или поколениям. Родственные линии по своему направлению бывают двух родов: прямые , которые, в свою очередь, делятся на восходящие и нисходящие и боковые или побочные.

Отсюда и самое кровное родство имеет две разновидности: кровное родство по прямой линии — восходящей или нисходящей и кровное родство по боковым линиям. Прямая восходящая линия состоит из степеней или рождений, идущих от данного лица к его предкам: отцу, деду, прадеду и т. Прямая нисходящая линия состоит из степеней или рождений, идущих от данного лица к его потомкам: сыну, внуку, правнуку и т.

Боковыми линиями называются одна по отношению к другой, две или более отраслей поколений , происходящих от одного общего им родоначальника. Например, двоюродные братья, происходя от общего им родоначальника отца их отцов — деда, состоят в кровном родстве по боковым линиям.

Боковые линии бывают: первая, вторая, третья и т. Первая боковая линия идет от первой восходящей степени, то есть от отца и матери данного лица к его братьям и сестрам, от них к племянникам и т. Вторая боковая линия идет от второй восходящей степени, то есть от двух дедов и двух бабок данного лица к его дяде, от него к двоюродному брату и т.

Третья боковая линия идет от третьей восходящей линии, то есть от четырех прадедов и четырех прабабок к их нисходящим. Вычисление степеней кровного родства. При вычислении степеней кровного родства прежде всего необходимо иметь в виду, что между мужем и женой нет степени, так как между ними нет рождения. С другой стороны, определение кровного родства не зависит от того, от кого происходит это родство: по мужской линии или по женской; то же относится и к боковым линиям.

Чтобы определить степень кровного родства между данными лицами по прямой — восходящей или нисходящей линии, необходимо лишь сосчитать число рождений между ними. Например, между мною и прадедом три рождения по восходящей линии , между мною и моим праправнуком четыре рождения по нисходящей линии , следовательно, с прадедом я состою в третьей степени кровного родства по восходящей линии, а с праправнуком в четвертой степени того же родства по нисходящей линии рис.

Чтобы определить степень кровного родства между данными лицами по боковым линиям, необходимо, необходимо лишь так же, как и при определении кровного родства по прямой линии, сосчитать число рождений между ними: начиная от одного из них до общего их родоначальника и от этого последнего до другого из лиц, между которыми отыскивается степень родства.

Так, в первой боковой линии я состою с моим двоюродным внуком или двоюродной внучкой в четвертой степени родства рис. Во второй боковой линии я состою с моим родным дядей или теткой в третьей степени родства рис.

В третьей боковой линии я состою с моим двоюродным дедом или бабкой в четвертой степени родства рис. Свойством называется родственная связь, возникающая через брак лица одного рода с лицом другого рода. Виды свойства обусловливаются числом отдельных родов, сближенных путем брака. Так, если через брак вступили в родственную связь лица двух родов, то свойство будет двухродное , а если лица трех родов, то свойство будет трехродное и т.

Свойство двухродное бывает: а между одним из супругов и кровными родственниками другого, например, между мною и родным братом моей жены и б между кровными родственниками одного супруга, например, между моим роднвм братом и родным братом моей жены рис. Сводными братьями и сестрами называются те, кто имеет разных родителей, но сближенных браком отца одного и матери другого из этих детей.

Между собой сводные братья и сестры находятся во второй степени, но не кровного родства, как родные дети, а двухродного свойства, а в отношении к новому своему отцу отчиму или матери мачехе каждый из них состоит в первой степени двухродного свойства. Единокровными братьями и сестрами или детьми называются те, которые произошли от одного отца, но разных матерей. Единоутробными братьями и сестрами или детьми называются те, которые произошли от одной матери, но разных отцов. Как единокровные, так и единоутробные дети между собой состоят во второй степени родства.

Единокровный ребенок может по отношению к своей матери — мачехе и единоутробное дитя по отношению к новому совему отцу — отчиму состоят в первой степени двухродного свойства.

Свойство трехродное , возникающее в том случае, если в свойство от двух родов входит через новый брак третий род, бывает: а между одним из супругов и свойственниками другого супруга, например, между мной и женой родного брата моей жены и б между кровными родственниками одного из супругов и свойственниками другого супруга, например, между моим родным братом и женою родного брата моей жены.

Вычисление степеней двухродного свойства. При счете степеней в свойстве необходимо, как и в родстве кровном, иметь в виду принцип единства между мужем и женою, то есть что между ними степени нет. Для определения степени двухродного свойства между двумя данными лицами стоит лишь сосчитать число рождений, в каждом роде отдельно, от одного из данных лиц до того супруга из этого же рода, через брак которого с супругом из другого рода возникло свойство родов.

Сумма рождений сосчитанных таким путем в каждом роде и будут показателем степени свойства между данными лицами. Из этих примеров видно, что кровные родственники жены находятся с ее мужем в таких же степенях свойства, в каких степенях кровного родствыа они состоят с нею, то есть кровные родственники одного супруга в тех же степенях свойственники другому супругу.

Вычисление степеней свойства трехродного. При вычислении степеней трехродного свойства между двумя данными лицами, из которых одно всегда входит в состав первого, а другое — третьего рода, следует определить: двухродное свойство одного из данных лиц с тем лицом во втором роде, через брак которого с одним из членов третьего рода получилось сближение трех родов, а затем двухродное свойство того же лица во втором роде с другим данным лицом.

Сумма полученных в том и другом случае степеней двухродного свойства и будет показателем степени трехродного свойства между данными лицами. Your IP address will be recorded. Log in No account? Create an account. Remember me. Facebook Twitter Google. Previous Share Flag Next. Приложение 3. Например: — между одним супругом и кровными родственниками другого: а я с родным братом моей жены — во второй степени двухродного свойства или б я с родной племянницей моей жены — в третьей степени рис.

Например: — между одним из супругов и свойственниками другого супруга: а я с дочерью невестки моей жены в третьей степени трехродного свойства или б моя жена с моей невесткою во второй степени рис. Схемы можно посмотреть здесь. Tags: перепост. Post a new comment Error. We will log you in after post We will log you in after post We will log you in after post We will log you in after post We will log you in after post Anonymously.

Post a new comment. Preview comment. Post a new comment 2 comments.

Родственник первой степени восходящий

Родство — генетическая связь между людьми, основанная на происхождении от данного предка. Основания возникновения родственных отношений различаются в зависимости от вида данных отношений. Возникновение естественного кровного родства определяется тем, кто является матерью и отцом ребенка.

Русское гражданское право. Раздел: Экономика и юриспруденция. Родством называется связь между лицами, происходящими от общего родоначальника.

Очередность наследования по закону Согласно статье Гражданского кодекса РФ наследники по закону призываются к наследованию в порядке очередности, предусмотренной статьями — и Наследники каждой очереди наследуют, если нет наследников предшествующих очередей, то есть если они отсутствуют либо никто из них не имеет права наследовать, либо все они отстранены от наследования статья , либо в соответствии с пунктом 1 статьи ГК лишены наследства, либо никто из них не принял наследства, либо все они отказались от наследства. По правилам статьи ГК наследниками первой очереди по закону являются дети, супруг и и наследодателя. Очень жаль, что количество таких родственников у людей немного: людей — долгожителей сейчас, к сожалению, немного, а так бы хотелось поговорить с прабабушкой. По законодательству, они признаются близкими кровными лицами.

Гл.2 Виды родства и степени родства.

По действующему законодательству, очередность наследования определяется как установленный порядок, по которому законные наследники призываются к вступлению в право наследования. Наследование по закону — второе после завещания основание для наследования. К нему прибегают только при отсутствии завещания или наличии существенных доказательств о его ничтожности. В случае наследования по закону желание завещателя в расчет не принимается и может даже ей противоречить. Очередность наследования по закону определена Гражданским кодексом РФ, а именно статьями и , в которых содержатся нормы, поясняющие как делится наследство. Согласно им, все кровные родственники делятся на порядки по степени родства, определяющейся числом рождений до общего пращура. Родство может быть:. В 3 главе Гражданского кодекса РФ содержится неограниченный круг родственников, которые могут заявить право на наследование. Это сводит к минимуму вероятность наследования за гражданином государством, поскольку обычно находится хотя бы один человек, который имеет право претендовать на часть или все наследство полностью. Право представления означает возможность наследования нисходящим родственником вместо своего родственника по восходящей линии.

Родственники 1 степени родства при наследовании

Степенью родства называется количество рождений, отделяющих одного кровного родственника от другого. При этом муж и жена в кровном родстве не состоят, а потому степени не имеют. Подсчет степени производится по числу рождений от одного кровного родственника к другому по нисходящим и восходящим линиям через общего предка [1]. Линией называется ряд степеней, следующих непрерывно одна за другой.

.

Определение степеней родства и свойства

.

.

.

Когнаты (от лат. сognatus — кровный родственник) — в римском праве кровные являются родственниками прямой восходящей линии. Степень родства.

.

.

.

.

.

.

2.

7 — Коэффициенты определения и корреляции Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы попрактиковаться в интерпретации коэффициента детерминации r 2 и коэффициента корреляции r .

Пример 1. Насколько сильна линейная зависимость между температурами в градусах Цельсия и температурами в градусах Фаренгейта? Вот график оценочного уравнения регрессии на основе n = 11 точек данных:

Статистическое программное обеспечение сообщает, что r 2 = 100% и r = 1.000. Оба измерения говорят нам о том, что существует идеальная линейная зависимость между температурой в градусах Цельсия и температурой в градусах Фаренгейта. Мы знаем, что соотношение идеальное, а именно, что по Фаренгейту = 32 + 1,8 × по Цельсию. Поэтому неудивительно, что r 2 говорит нам о том, что 100% изменения температуры в градусах Фаренгейта объясняется температурой в градусах Цельсия.

Пример 2. Насколько сильна линейная зависимость между этажностью здания и его высотой? Можно было бы подумать, что по мере увеличения количества этажей высота будет увеличиваться, но не идеально.Некоторые статистики собрали данные по набору из n = 60 зданий, зарегистрированных во Всемирном альманахе 1994 года (bldgstories.txt). Статистическое программное обеспечение сообщает r 2 = 90,4% и r = 0,951 и дает следующий график:

Положительный знак r говорит нам, что связь положительна — по мере увеличения количества этажей высота увеличивается — как мы и ожидали. Поскольку r близко к 1, это говорит нам о том, что линейная зависимость очень сильная, но не идеальная.Значение r 2 говорит нам о том, что 90,4% вариации высоты здания объясняются количеством этажей в здании.

Пример 3. Насколько сильна линейная зависимость между возрастом водителя и расстоянием, которое водитель может видеть? Если бы нам пришлось угадывать, мы могли бы подумать, что связь отрицательна — с возрастом расстояние уменьшается. Исследовательская фирма (Last Resource, Inc., Bellefonte, PA) собрала данные по выборке из 90 003 n 90 004 = 30 водителей (signdist.текст). Статистическое программное обеспечение сообщает, что r 2 = 64,2% и r = -0,801, и дает следующий результат:

Отрицательный знак r говорит нам об отрицательной связи — по мере увеличения возраста вождения расстояние видимости уменьшается — как мы и ожидали. Поскольку r довольно близко к -1, это говорит нам о том, что линейная зависимость довольно сильная, но не идеальная. Значение r 2 говорит нам, что 64.2% вариации дальности видимости уменьшается с учетом возраста водителя.

Пример 4. Насколько сильна линейная зависимость между ростом учащегося и его или ее средним баллом? Данные были собраны по случайной выборке из n = 35 студентов курса статистики в Университете штата Пенсильвания (heightgpa. txt). Статистическое программное обеспечение сообщает, что r 2 = 0,3% и r = -0.053 и выдал следующий результат:

Поскольку r очень близко к 0, это предполагает — надеюсь, это не удивительно — что линейной зависимости между ростом и средним баллом почти нет. Действительно, значение r 2 говорит нам о том, что только 0,3% вариаций в средних баллах учащихся в выборке можно объяснить их ростом. Короче говоря, нам нужно определить еще одну более важную переменную, например, количество учебных часов, если для нас важно прогнозирование среднего балла учащегося.

Correlation (Pearson, Kendall, Spearman) — Решения для статистики

Корреляция — это двумерный анализ, который измеряет силу связи между двумя переменными и направление связи. По силе связи значение коэффициента корреляции колеблется от +1 до -1. Значение ± 1 указывает на идеальную степень связи между двумя переменными. По мере приближения значения коэффициента корреляции к 0 взаимосвязь между двумя переменными будет слабее.Направление связи указывается знаком коэффициента; знак + указывает на положительную связь, а знак – указывает на отрицательную связь. Обычно в статистике мы измеряем четыре типа корреляций: корреляцию Пирсона, ранговую корреляцию Кендалла, корреляцию Спирмена и двухрядную корреляцию. Приведенное ниже программное обеспечение позволяет очень легко провести корреляцию.

Узнайте, как мы помогаем редактировать главы вашей диссертации

Согласование теоретической основы, сбор статей, обобщение пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также описание теоретических и практических последствий вашего исследования являются частью наших комплексных услуг по редактированию диссертации.

  • Своевременно привнесите опыт редактирования диссертации в главы 1-5.
  • Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами над научными работами.
  • Постоянная поддержка для рассмотрения отзывов комитетов, сокращение количества исправлений.

Количественные результаты за один час

Демонстрируйте экран со статистиком, пока мы проводим и понимаем интерпретированный анализ. Получите черновик результатов за один час с гарантированной точностью.

r-корреляция Пирсона: Пирсона r -корреляция является наиболее широко используемой корреляционной статистикой для измерения степени взаимосвязи между линейно связанными переменными. Например, на фондовом рынке, если мы хотим измерить, как две акции связаны друг с другом, корреляция Pearson r используется для измерения степени взаимосвязи между ними. Точечно-двурядная корреляция проводится по формуле корреляции Пирсона, за исключением того, что одна из переменных является дихотомической.Следующая формула используется для расчета корреляции Пирсона r :

R XY XY = Correlation Rears R = Coreft Correlation Correlation между X и Y
N = Количество наблюдений
x I = значение x (для i-й наблюдения)
y I = значение y (для i-го наблюдения)

Типы исследовательских вопросов, которые может исследовать корреляция Пирсона:

Существует ли статистически значимая связь между возрастом, измеряемым в годах, и ростом, измеряемым в дюймах?

Существует ли связь между температурой, измеряемой в градусах по Фаренгейту, и продажами мороженого, измеряемой доходом?

Существует ли связь между удовлетворенностью работой, измеряемой JSS, и доходом, измеряемым в долларах?

Предположения

Для корреляции Pearson r обе переменные должны быть нормально распределены (нормально распределенные переменные имеют колоколообразную кривую). Другие предположения включают линейность и гомоскедастичность. Линейность предполагает прямолинейную связь между каждой из двух переменных, а гомоскедастичность предполагает, что данные равномерно распределены по линии регрессии.

Проведение и интерпретация корреляции Пирсона

Основные термины

Величина эффекта: Стандарт Коэна может использоваться для оценки коэффициента корреляции для определения силы связи или величины эффекта.Коэффициенты корреляции от 0,10 до 0,29 представляют небольшую ассоциацию, коэффициенты от 0,30 до 0,49 представляют среднюю ассоциацию, а коэффициенты 0,50 и выше представляют большую ассоциацию или взаимосвязь.

Непрерывные данные: Данные на уровне интервалов или отношений. Этот тип данных обладает свойствами величины и равных интервалов между соседними единицами. Равные интервалы между соседними единицами означают, что между соседними единицами шкалы имеется одинаковое количество измеряемой переменной.Примером может быть возраст. Увеличение возраста с 21 до 22 лет будет таким же, как увеличение возраста с 60 до 61 года.

Ранговая корреляция Кендалла : Ранговая корреляция Кендалла — это непараметрический тест, который измеряет силу зависимости между двумя переменными. Если мы рассмотрим две выборки, a и b, где размер каждой выборки равен n , мы знаем, что общее количество пар с a b равно n ( n -1)/2 .   Для расчета значения ранговой корреляции Кендалла используется следующая формула:

Nc= количество согласных
Nd= количество несогласных

Проведение и интерпретация корреляции Кендалла

Ключевые термины

Согласный: Заказывается так же.

Несоответствие: Заказано по-другому.

Ранговая корреляция Спирмена : Ранговая корреляция Спирмена — это непараметрический тест, который используется для измерения степени связи между двумя переменными. Критерий ранговой корреляции Спирмена не содержит никаких предположений о распределении данных и является подходящим корреляционным анализом, когда переменные измеряются по шкале не ниже порядковой.

Для расчета ранговой корреляции Спирмена используется следующая формула:

ρ= ранговая корреляция Спирмена
di= разница между рангами соответствующих переменных
n= количество наблюдений

Типы исследовательских вопросов, которые может исследовать корреляция Спирмена:

Существует ли статистически значимая связь между уровнем образования участников (средняя школа, степень бакалавра или магистра) и их начальной зарплатой?

Существует ли статистически значимая связь между финишной позицией лошади в скачках и возрастом лошади?

Предположения

Предположения корреляции Спирмена заключаются в том, что данные должны быть как минимум порядковыми, а оценки одной переменной должны быть монотонно связаны с другой переменной.

Проведение и интерпретация корреляции Спирмена

Основные термины

Величина эффекта: Стандарт Коэна может использоваться для оценки коэффициента корреляции для определения силы связи или величины эффекта. Коэффициенты корреляции от 0,10 до 0,29 представляют небольшую ассоциацию, коэффициенты от 0,30 до 0,49 представляют среднюю ассоциацию, а коэффициенты 0,50 и выше представляют большую ассоциацию или взаимосвязь.

Порядковые данные:   В порядковой шкале уровни переменной упорядочиваются таким образом, что один уровень можно считать выше/ниже другого. Однако величина разницы между уровнями не обязательно известна. Примером может служить ранжирование уровней образования. Степень магистра выше степени бакалавра, а степень бакалавра выше диплома средней школы. Однако мы не можем количественно определить, насколько выше степень магистра по сравнению со степенью бакалавра.Мы также не можем сказать, что разница в образовании между степенью магистра и степенью бакалавра такая же, как разница между степенью бакалавра и дипломом средней школы.

Ресурсы корреляции:

Алгина, Дж., и Кесельман, Х.Дж. (1999). Сравнение квадратов множественных коэффициентов корреляции: изучение доверительного интервала и значимости теста. Психологические методы, 4 (1), 76-83.

Бобко, П. (2001). Корреляция и регрессия: приложения для промышленной организационной психологии и управления (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications. Посмотреть

Бонетт, Д.Г. (2008). Метааналитическая интервальная оценка двумерных корреляций. Психологические методы, 13 (3), 173-181.

Чен П.Ю. и Попович П.М. (2002). Корреляция: параметрические и непараметрические меры . Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications. Посмотреть

Cheung, MW-L., & Chan, W. (2004). Тестирование зависимых коэффициентов корреляции с помощью моделирования структурными уравнениями. Организационные методы исследования, 7 (2), 206-223.

Коффман, Д.Л., Майдеу-Оливарес, А., Арнау, Дж. (2008). Оценка свободного интервала асимптотического распределения: для коэффициента внутриклассовой корреляции с приложениями к продольным данным. Методика, 4 (1), 4-9.

Коэн, Дж., Коэн, П., Уэст, С.Г., и Айкен, Л.С. (2003). Прикладной множественный регрессионный/корреляционный анализ для поведенческих наук . (3-е изд.). Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. Посмотреть

Хэтч, Дж. П., Хирн, Э.М. и Кларк, Г. М. (1982). Метод проверки серийной корреляции в одномерном дисперсионном анализе с повторными измерениями. Методы и инструменты исследования поведения, 14 (5), 497-498.

Кендалл, М. Г., и Гиббонс, Дж. Д. (1990). Методы ранговой корреляции (5-е изд.). Лондон: Эдвард Арнольд. Посмотреть

Крийнен, В. П. (2004). Положительные нагрузки и факторные корреляции из положительных ковариационных матриц. Психометрика, 69 (4), 655-660.

Ши, Г. (2006). Точная интервальная оценка, расчет мощности и определение размера выборки в обычном корреляционном анализе. Психометрика, 71 (3), 529-540.

Штауффер, Дж. М., и Мендоса, Дж. Л. (2001). Правильная последовательность корректировки коэффициентов корреляции для ограничения диапазона и ненадежности. Психометрика, 66 (1), 63-68.

Связанные страницы:

Как рассчитать степень родства 👩 Отношения

Содержание статьи:

Введение

Это руководство оказывается очень интересным для всех тех, у кого есть потребность узнать, для удовольствия или по необходимости, степень родства с некоторыми людьми. Как часто вы хотите узнать степень родства с некоторыми конкретными людьми . Мы хорошо знаем, что термин «родство» означает степень кровного родства с данным лицом . В этом руководстве мы увидим, В частности, , чтобы посвятить себя этой самой теме. Затем мы увидим, как вычислить степень родства простым способом и, безусловно, очень надежным.

Расчет степени родства между членами семьи очень интересен, но иногда он также необходим, так как он явно требуется для различных документов социального обеспечения или завещательных документов.Например, в сфере труда одно из разрешений, выдаваемых работнику, связано с оказанием помощи родственнику «в пределах третьей степени родства». Мы имеем в виду, конечно, степень родства в юридическом аспекте, поскольку она является единственно действительной и признаваемой. Во многих районах нашей страны фактически вульгарно указывается степень родства, совершенно не признаваемая законом. Часто мы говорим о «двоюродном брате» или «троюродном брате», имея в виду в действительности степень родства, которая с юридической точки зрения соответствует соответственно четвертой и шестой степени родства.
Так что давайте забудем популярные методы, даже если они известны!

Вот как действовать для расчета родительской степени: во-первых, мы начинаем с заинтересованного лица, мы поднимаемся по поколениям, пока не достигнем первого общего предка. Впоследствии необходимо вернуться к родственному человеку и о том, с кем вы хотите узнать интенсивность родства. Возьмем пример: вы хотите узнать степень родства со своим двоюродным братом, сыном брата вашего папы. Затем начните с себя с номера один, затем вернитесь к своему отцу, который является номером два, затем снова поднимитесь к дедушке по отцовской линии, номеру три.

Твой дедушка должен остановиться, потому что он общий предок, так что ты должен вернуться к другому сыну, который для тебя твой дядя, или к так называемому номеру четыре, так что ты должен снова спуститься к его сыну, это твой двоюродный брат, который сейчас номер пять. Теперь вам нужно вычесть один, и у вас останется четыре. Степень родства с вашим двоюродным братом на самом деле четвертая, это родственник четвертой степени.
Дядя, степень родства была бы три, потому что надо всегда вычитать 1.
То же самое делается с родственниками по материнской линии, а также с родственниками супруга, родственниками мужа, которые называются одинаково.

Видео: связь между DEGREE и RADIAN (хинди)

В чем разница между коэффициентом детерминации и коэффициентом корреляции? – Гаурав Бансал

Коэффициент корреляции — это значение «R», которое указано в сводной таблице выходных данных регрессии. R квадрат также называют коэффициентом детерминации. Умножьте R на R, чтобы получить значение R-квадрата. Другими словами, Коэффициент детерминации равен квадрату Коэффициента корреляции.

R квадратный или коэфф. детерминации показывает процентное изменение у, которое объясняется всеми переменными х вместе. Чем выше, тем лучше. Оно всегда находится в диапазоне от 0 до 1. Оно никогда не может быть отрицательным, так как это значение в квадрате.

 Квадрат R легко объяснить с точки зрения регрессии. Не так просто объяснить R с точки зрения регрессии.

Коэффициент корреляции — это значение R, т.е. 0,850 (или 85%). Коэффициент детерминации — это значение R-квадрата, т. е. 0,723 (или 72.3%). R в квадрате — это просто квадрат R, т. е. R, умноженный на R.

 Коэффициент корреляции: степень взаимосвязи между двумя переменными, скажем, x и y. Он может находиться в диапазоне от -1 до 1. 1 означает, что две переменные изменяются синхронно. Они поднимаются и опускаются вместе и имеют идеальную корреляцию. -1 означает, что две переменные находятся в полной противоположности. Один идет вверх, а другой идет вниз, совершенно отрицательным образом. Можно утверждать, что любые две переменные в этой вселенной имеют значение корреляции. Если они не коррелированы, то можно вычислить значение корреляции, которое будет равно 0.Значение корреляции всегда находится между -1 и 1 (проходит через 0, что означает полное отсутствие корреляции — совершенно не связано). Корреляцию можно правильно объяснить для простой линейной регрессии, потому что у вас есть только одна переменная x и одна переменная y. Для множественной линейной регрессии вычисляется R, но тогда это трудно объяснить, потому что здесь задействовано несколько переменных. Вот почему R-квадрат — лучший термин. Вы можете объяснить R-квадрат как для простой линейной регрессии, так и для множественной линейной регрессии.

тестов статистической значимости

тестов статистической значимости

PPA 696 МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

ТЕСТЫ НА ЗНАЧИМОСТЬ

Что такое тесты на значимость
шагов в тестировании для статистики Значимость
1) Сформулируйте исследовательскую гипотезу
2) Сформулируйте нулевую гипотезу
3) Ошибки типа I и типа II
Выберите вероятность уровня ошибки (альфа-уровень)
4) Тест хи-квадрат
Вычислить хи-квадрат
степеней свободы
Распределительные столы
Интерпретация результатов
5) Т-тест
Рассчитать Т-тест
степеней свободы
Распределительные столы
Интерпретация результатов
Отчетные тесты статистических Значимость
Заключительные комментарии
Что такое тесты значимости
Возникают два вопроса о любых гипотетических отношениях. между двумя переменными:
1) какова вероятность того, что связь существует;
2) если да, то насколько сильна связь
Существует два типа инструментов, которые используются для решения эти вопросы: первый решается тестами на статистическую значимость; а ко второму относятся Меры ассоциации.

    Тесты на статистическую значимость используются для решения вопрос: какова вероятность того, что то, что мы думаем, является отношением между двумя переменными на самом деле просто случайность?

    Если мы выбрали много образцов из одной и той же популяции, найдем ли мы такое же отношение между этими двумя переменными в каждый образец? Если бы мы могли провести перепись населения, разве мы найти, что эта связь существует в популяции, из которой выборка был нарисован? Или наша находка обусловлена ​​только случайностью?

    Тесты на статистическую значимость говорят нам, что Вероятность состоит в том, что отношения, которые, как мы думаем, мы обнаружили, обусловлены только к случайному. Они говорят нам, какова вероятность того, что мы ошибемся, если предположим, что обнаружили, что связь существует.

    Мы никогда не можем быть на 100% уверены, что отношения существует между двумя переменными. Слишком много источников ошибок, чтобы например, ошибка выборки, предвзятость исследователя, проблемы с надежность и валидность, простые ошибки и т. д.

    Но, используя теорию вероятностей и нормальную кривую, мы можем оценить вероятность ошибиться, если предположим, что наш вывод отношения верны.Если вероятность ошибиться мала, то мы говорим, что наше наблюдение взаимосвязи является статистически значимым найти.

    Статистическая значимость означает наличие хорошего шанс, что мы правы, находя, что связь существует между две переменные. Но статистическая значимость не то же самое, что практическая значимость. Мы можем получить статистически значимый результат, но последствия этого вывода могут не иметь практического применения. Исследователь необходимо всегда проверять как статистическую, так и практическую значимость любых результатов исследования.

    Например, мы можем обнаружить, что статистически значимая связь между возрастом гражданина и удовлетворенностью услуги городского отдыха. Возможно, пожилые граждане на 5% менее удовлетворены чем более молодые граждане с городскими рекреационными услугами. Но 5% большой достаточная разница для беспокойства?

    Часто, когда различия небольшие, но статистически значителен, это связано с очень большим объемом выборки; в образце меньшего размера размер, различия не были бы достаточными, чтобы быть статистически значимыми.

шагов в тестировании для Статистическая значимость 1) Сформулируйте исследовательскую гипотезу
2) Сформулируйте нулевую гипотезу
3) Выберите уровень вероятности ошибки (альфа-уровень)
4) Выберите и рассчитайте критерий статистической значимости
5) Интерпретация результатов
1) Изложить исследовательскую гипотезу
Гипотеза исследования утверждает ожидаемую взаимосвязь между двумя переменными. Он может быть изложен в общих чертах или может включать размеры направления и величины. Например,
Общее: продолжительность программы профессионального обучения связана со ставкой трудоустройства стажеров.
Направление: Чем дольше программа обучения, тем выше скорость работы размещение стажеров.
Масштабы: более длительные программы обучения позволят в два раза большему числу слушателей задания в виде более коротких программ.
Общее: на оплату помощника выпускника влияет пол.
Направление: Помощникам выпускников-мужчинам платят больше, чем выпускникам-женщинам помощники.
Величина: ассистенты выпускников получают менее 75% от зарплаты мужчин. ассистенты выпускников оплачиваются.
2) Сформулируйте нулевую гипотезу 90 408
Нулевая гипотеза обычно утверждает, что связи нет между двумя переменными.Например,
Нет никакой связи между продолжительностью программы профессионального обучения и уровень трудоустройства стажеров.
Зарплата помощника выпускника не зависит от пола.
Нулевая гипотеза может также утверждать, что отношение предложенная в исследовании гипотеза не соответствует действительности. Например,
В более длительных программах обучения будет задействовано такое же или меньшее количество слушателей. задания в виде более коротких программ.
Помощникам выпускников-женщин платят не менее 75% от зарплаты выпускников-мужчин. помощники оплачиваются.
Исследователи используют нулевую гипотезу в исследованиях, потому что легче опровергнуть нулевую гипотезу, чем доказать исследование гипотеза. Нулевая гипотеза — это «соломенное чучело» исследователя. То есть, легче один раз показать, что что-то ложно, чем доказать, что что-то всегда верно.Легче найти опровергающие доказательства против нулевой гипотезы, чем найти подтверждение гипотезы исследования.
3) ОШИБКИ ТИПА I И ТИПА II
Даже в самом лучшем исследовательском проекте всегда есть вероятность (надеюсь, небольшая) того, что исследователь совершит ошибку относительно связи между двумя переменными. Есть два возможных ошибки или ошибки.

    Первая называется ошибкой типа I.Это происходит, когда исследователь предполагает, что связь существует, когда на самом деле доказательства в том, что это не так. При ошибке типа I исследователь должен принять нулевую гипотезу и отклонить исследовательскую гипотезу, но происходит обратное. Вероятность совершения ошибки первого рода называется альфа.

    Вторая ошибка называется ошибкой второго рода. Это происходит когда исследователь предполагает, что отношения не существует, когда в на самом деле доказательство того, что это так.При ошибке типа II исследователь должен отвергнуть нулевую гипотезу и принять гипотезу исследования, но происходит наоборот. Вероятность совершения ошибки II рода называется бета.

    Как правило, снижение вероятности совершения ошибка типа I увеличивает вероятность совершения ошибки типа II и наоборот, уменьшая вероятность совершения ошибки второго рода. увеличивает вероятность совершения ошибки первого рода.

    Исследователи обычно стараются свести к минимуму ошибки типа I, потому что, когда исследователь предполагает, что отношения существуют, когда на самом деле нет, все может быть хуже, чем раньше.При ошибках II рода исследователь упускает возможность подтвердить, что отношения существуют, но не хуже, чем раньше.

В этом примере, какой тип ошибки вы бы предпочли совершить?
Гипотеза исследования: Эль-Ниньо снизил урожайность сельскохозяйственных культур в графстве X, в результате чего он имеет право на государственную помощь при стихийных бедствиях.
Нулевая гипотеза: Эль-Ниньо не снизил урожайность в графстве X, что делает он не имеет права на государственную помощь при стихийных бедствиях.
Если совершена ошибка типа I, то предполагается, что округ иметь право на помощь при стихийных бедствиях, хотя на самом деле это не так (нулевая гипотеза должно быть принято, но оно отвергнуто). Правительство может тратить фонды помощи при стихийных бедствиях, когда этого не следует делать, и могут быть повышены налоги.

    Если совершена ошибка типа II, то округ считается непригодным для оказания помощи при стихийных бедствиях, хотя на самом деле имеет право (нулевая гипотеза должна быть принята, но она отвергнута).Правительство могут не тратить средства на помощь при стихийных бедствиях, когда это необходимо, и фермеры могут уйти в банкротство.

В этом примере, какой тип ошибки вы бы предпочли совершить?
Гипотеза исследования: новый препарат лучше лечит сердечные приступы, чем старый наркотик
Нулевая гипотеза: новый препарат лечит сердечные приступы не лучше, чем старый наркотик
Если совершена ошибка типа I, то новый препарат считается лучше, когда на самом деле это не так (нулевая гипотеза должна принять, но отвергнуть).Люди могут лечиться новым препаратом, когда им было бы лучше со старым.

    Если совершена ошибка типа II, то новый препарат предполагается не лучше, когда оно действительно лучше (нулевая гипотеза следует отвергнуть, но он принимается). Людей нельзя лечить новый препарат, хотя им было бы лучше, чем со старым.

ВЫБЕРИТЕ ВЕРОЯТНОСТЬ УРОВНЯ ОШИБКИ (АЛЬФА-УРОВЕНЬ)
Исследователи обычно указывают вероятность совершения ошибка типа I, которую они готовы принять, т.е.е., значение альфа. В социальных науках большинство исследователей выбирают альфа = 0,05. Это означает что они готовы принять вероятность 5% сделать Тип I ошибка предположения, что связь между двумя переменными существует, когда она на самом деле нет. Однако в исследованиях, связанных с общественным здравоохранением, альфа- 0,01 не является чем-то необычным. Исследователи не хотят иметь вероятность ошибаться более чем в 0,1% случаев, или один раз из тысячи.

    Если связь между двумя переменными сильная (согласно оценке с помощью показателя ассоциации) и выбранный уровень для альфы.05, то средние или малые размеры выборки обнаружат его. Так как однако отношения становятся слабее и/или по мере того, как уровень альфы становится меньше, потребуются большие размеры выборки, чтобы исследование достигло статистической значимость.

4) Тест хи-квадрат
Для номинальных и порядковых данных используется хи-квадрат. тест на статистическую значимость. Например, мы предполагаем, что существует представляет собой взаимосвязь между типом посещаемой учебной программы и успешность трудоустройства стажеров.Мы собираем следующие данные:

Посещенный вид обучения: Номер посещающего обучение
Профессиональное образование 200
Обучение профессиональным навыкам 250
Итого 450

Устроились на работу? Количество стажеров
Да 300
150
Итого 450

    Для расчета хи-квадрата таблица, показывающая сустав необходимо распределение двух переменных:

Таблица 1. Трудоустройство по типу обучения (наблюдаемые частоты)

Устроен на работу?

Тип обучения
Профессиональный
Образование
Рабочие навыки
Обучение
Всего
Да 175 125 300
25 125 150
Итого 200 250 450

    Хи-квадрат вычисляется путем рассмотрения различных части стола.«Ячейками» таблицы являются квадраты посередине. таблицы, содержащей полностью закрытые числа. Клетки содержат частоты, возникающие при совместном распределении двух переменные. Частоты, которые мы действительно находим в данных, называются «наблюдаемые» частоты.

    В этой таблице ячейки содержат частоты для стажеров профессионального образования, устроившихся на работу (n=175) и не устроившихся устроиться на работу (n=25), а частота стажеров профессиональных навыков, получивших работающие (n=125) и не устроившиеся на работу (n=125).

    Столбцы и строки «Всего» таблицы показывают предельные частоты. Предельные частоты – это частоты, которые мы бы нашли, если бы рассматривали каждую переменную отдельно. Например, мы видим в колонке «Всего» 300 человек, которые получили работу и 150 человек, которые этого не сделали. В строке «Всего» мы видим, что было 200 человек на профессиональном обучении и 250 человек на профессиональных навыках повышение квалификации.

    Наконец, общее количество наблюдений во всей таблице, названной Н.В этой таблице N=450.

Вычислить хи-квадрат
1) отображать наблюдаемые частоты для каждой ячейки
2) рассчитать ожидаемые частоты для каждой ячейки
3) рассчитать для каждой ячейки ожидаемую минус наблюдаемую частоту в квадрате, деленное на ожидаемую частоту
4) все результаты по всем ячейкам

    Чтобы найти значение хи-квадрат, мы сначала предполагаем что нет никакой связи между типом посещаемой программы обучения и был ли стажер принят на работу.Если мы посмотрим на итог столбца, мы видим, что 300 из 450 человек нашли работу, или 66,7% от общего числа людей на учебе нашел работу. Мы также видим, что 150 из 450 человек не найти работу, или 33,3% от общего числа обучающихся не нашли работу.

    Если между типом участие в программе и успех в поиске работы, то можно было бы ожидать 66,7% слушателей обоих видов программ обучения устроились на работу, а 33,3% обоих типов учебных программ, чтобы не получить работу.

    Первое, что делает Хи-квадрат, это вычисляет «ожидаемые» частоты для каждой ячейки. Ожидаемая частота – это частота которые мы ожидали бы увидеть в каждой ячейке, если бы не было связи между типом программы обучения и трудоустройством.

    Способ расчета ожидаемой частоты ячеек состоит в том, чтобы умножить сумму столбца для этой ячейки на сумму строки для этой ячейке и разделить на общее количество наблюдений для всей таблицы.

Для ячейки в верхнем левом углу умножьте 200 на 300 и разделите на 450=133,3
Для ячейки в нижнем левом углу умножьте 200 на 150 и разделите на 450=66,7
Для ячейки в верхнем правом углу умножьте 250 на 300 и разделите на 450=166,7
Для ячейки в нижнем правом углу умножьте 250 на 150 и разделите на 450=83,3

Таблица 2. Трудоустройство по типу обучения (ожидаемая периодичность)

Устроен на работу?

Тип обучения
Профессиональный
Образование
Рабочие навыки
Обучение
Всего
Да 133. 3 166,7 300
66,7 83,3 150
Итого 200 250 450

    В этой таблице показано распределение «ожидаемых» частот, то есть частоты ячеек, которые мы ожидали бы найти, если бы не было связи между видом обучения и трудоустройством.

    Обратите внимание, что хи-квадрат ненадежен, если какая-либо ячейка в таблице непредвиденных обстоятельств имеет ожидаемую частоту менее 5.

    Чтобы рассчитать хи-квадрат, нам нужно сравнить оригинал, наблюдаемые частоты с новыми, ожидаемыми частотами. Для каждой ячейки, производим следующие расчеты:
а) Вычтите значение наблюдаемой частоты из значения ожидаемая частота
б) возвести результат в квадрат
в) результат разделить на значение ожидаемой частоты

Для каждой ячейки выше,

ф е — ф о и — ф или ) 2   [(ф е — ф о ) 2 ] / ф е   Результат
(133. 3 — 175) (133,3 — 175) 2 [(133,3 — 175) 2 ] / 133,3  13.04
(66,7–25) (66,7 — 25) 2  [(66,7–25) 2 ] / 66,7 26.07
(166,7 — 125) (166,7–125) 2    [(166,7–125) 2 ] / 166.7 10,43
(83,3 — 125) (83,3 — 125) 2 [(83,3 — 135) 2 ] / 83,3  20,88

Чтобы вычислить значение хи-квадрат, сложите результаты для каждой ячейки — итого = 70,42.

СТЕПЕНИ СВОБОДЫ
Мы не можем интерпретировать значение статистики хи-квадрат. сам по себе.Вместо этого мы должны поместить его в контекст.

    Теоретически значение статистики хи-квадрат нормально распределяется; то есть значение статистики хи-квадрат выглядит как нормальная (колоколообразная) кривая. Таким образом, мы можем использовать свойства нормальной кривой для интерпретации значения, полученного в результате нашего расчета статистики Хи-квадрат.

    Если значение, полученное для Хи-квадрат, достаточно велико, то можно сказать, что это указывает на уровень статистической значимости при котором можно предположить, что связь между двумя переменными существует.

    Однако достаточно ли велико значение, зависит на двух вещах: размере таблицы непредвиденных обстоятельств, из которой Хи-квадрат статистика рассчитана; и уровень альфы, который мы выбрали.

    Чем больше размер таблицы непредвиденных обстоятельств, тем больше значение хи-квадрат должно быть, чтобы достичь статистического значимость при прочих равных условиях. Аналогично, чем строже уровень альфы, тем больше должно быть значение Chi Square, для достижения статистической значимости при прочих равных условиях.

    Термин «степени свободы» используется для обозначения размер таблицы непредвиденных обстоятельств, на которой значение хи-квадрат статистика подсчитана. Степени свободы рассчитываются как произведение (количество строк в таблице минус 1) умножить на (количество столбцов в таблице минус ).

Для таблицы с двумя строками ячеек и двумя столбцами ячеек формула это:
df = (2 — 1) х (2 — 1) = (1) х (1) = 1
Для таблицы с двумя строками ячеек и тремя столбцами ячеек формула это:
df = (3 — 1) х (2 — 1) = (2) х (1) = 2
Для таблицы с тремя строками ячеек и тремя столбцами ячеек формула это:
df = (3 — 1) х (3 — 1) = (2) х (2) = 4
Уровень альфы может варьироваться, но чем меньше значение, более строгие требования для достижения статистической значимости становится.Альфа-уровни часто записываются как «значение p» или «p = 0,05». Обычный уровни равны p = 0,05 (или вероятность ошибки один из 20) или p = 0,01. (или шанс ошибиться один из 100), или p=0,001 (или шанс один из 1000 совершающих ошибку).

    При сообщении об уровне альфа-канала обычно сообщается как «меньше» некоторого уровня с использованием знака «меньше чем» или <. Таким образом, сообщается как p<0,05 или p<0,01; если вы не сообщая точное значение p, например, p=.04 или р=0,22.

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СТОЛЫ
Как только мы получим рассчитанное значение хи-квадрата статистика, и степени свободы для таблицы непредвиденных обстоятельств, и желаемый уровень для альфы, мы можем найти нормальное распределение для Чи Квадрат в столе. В текстах статистики доступно множество таблиц для этой цели.

    В таблице найдите степени свободы (обычно перечислены в столбце внизу страницы).Далее находим нужный уровень альфы (обычно перечисляются в строке вверху страницы). Найти пересечение степеней свободы и уровня альфа, и что значение, которому вычисленный хи-квадрат должен быть равен или превышать, чтобы достичь Статистическая значимость.

    Например, для df=2 и p=0,05 хи-квадрат должен равен или превышает 5,99, чтобы указать, что отношения между двумя переменных, вероятно, не случайно. Для df=4 и p=.05, площадь Чи должен быть равен или превышать 9,49.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ
Если вычисленное значение хи-квадрата равно или превышает значение, указанное в таблице для данного уровня альфы и градусов свободы, то исследователь может предположить, что наблюдаемая связь между двумя переменными существует (при заданном уровне вероятности ошибки, или альфа), и отклонить нулевую гипотезу. Это дает поддержку к исследовательской гипотезе.

    Вычисленное значение хи-квадрат на заданном уровне альфа и с заданной степенью свободы, является типом измерения «годен-не годен». Это не похоже на меру ассоциации, которая может варьироваться от 0,0 до (плюс или минус) 1,0, и которые можно интерпретировать в любой точке распределения. Либо вычисленное значение хи-квадрата достигает требуемого уровня для статистической значимости или нет.

Важно отметить, что Хи-квадрат, как и другие тесты на статистическую значение:
1) не указывает на силу связи между двумя переменными
2) не указывает направление связи между двумя переменными
3) не указывает на вероятность ошибки первого рода
4) не учитывает достоверность и достоверность исследования
5) не предоставляет абсолютных, убедительных доказательств родства

Резюмируя вышеприведенный пример:
1) сформулировать гипотезу исследования:
Существует взаимосвязь между типом посещаемой учебной программы и успех трудоустройства стажеров
2) сформулировать нулевую гипотезу:
Нет никакой связи между типом посещаемой программы обучения и успешность трудоустройства стажеров
3) рассчитать тест на статистическую значимость
Хи-квадрат=70. 42
4) рассчитать степени свободы таблицы непредвиденных обстоятельств
дф=1
5) выбираем уровень альфы
р=0,05
6) найдите значение хи-квадрата в таблице при p=0,05 и df=1
Хи-квадрат=3,84
7) интерпретировать результат
Вычисленное значение хи-квадрата (70,42) превышает значение в таблице. для р=.05 и df=1 (хи-квадрат=3,84). Следовательно, мы можем отказаться от нуля гипотезу (с 5% вероятностью ошибки) и принять гипотезу исследования что существует взаимосвязь между типом пройденной учебной программы и успешность трудоустройства стажеров.
Использование T-тестов
Т-тесты — это тесты на статистическую значимость, которые используются с данными об интервалах и уровнях отношений. Т-тесты могут быть использованы в нескольких различные виды статистических тестов:
1) проверить, есть ли различия между двумя группами на одном и том же переменная, основанная на среднем (среднем) значении этой переменной для каждой группы; например, учащиеся частных школ получают более высокие баллы на тесте SAT чем учащиеся государственных школ?
2) чтобы проверить, является ли среднее (среднее) значение группы больше или меньше, чем какой-то стандарт; например, это средняя скорость автомобилей на автомагистралях в г. Калифорния выше 65 миль в час?
3) проверить, имеют ли одна и та же группа разные средние (средние) баллы по разные переменные; например, те же клерки более продуктивны на Компьютеры IBM или Macintosh?
Чтобы вычислить значение t,
а) сформулировать исследовательскую гипотезу;
б) сформулировать нулевую гипотезу;
c) указать, будет ли t-критерий односторонним или двусторонним тест на значимость
г) выберите уровень альфа
e) рассчитать t

Чтобы вычислить значение t,

а) сформулировать исследовательскую гипотезу;
Средняя заработная плата ассистентов выпускников-мужчин выше средней зарплата ассистентов женского пола в CSULB.
б) сформулировать нулевую гипотезу;
Нет разницы в средней зарплате выпускника мужского и женского пола помощники в CSULB.
в) выбрать уровень альфы
выберите значение альфа-канала, например, p=0,05, p=0,01 или p=0,001
г) указать, будет ли t-критерий односторонним или двусторонним тест на значимость

    Как и другие статистические данные, t-критерий имеет распределение которое приближается к нормальному распределению, особенно если размер выборки больше 30. Зная свойства нормальной кривой, мы может ли он сказать нам, как далеко от среднего значения распределения наши вычисленные t-счет.

    Нормальная кривая имеет среднее значение, равное нулю, со стандартным отклонением, равным единице. Т-показатель может падать по нормальной кривой либо выше, либо ниже среднего; то есть либо плюс либо минус какой-то стандартный единицы отклонения от среднего.

    Значение t должно быть далеко от среднего, чтобы достичь статистической значимости.То есть он должен сильно отличаться от значение среднего распределения, что-то, что имеет только низкий вероятность случайного возникновения, если нет связи между две переменные. Если мы выбрали значение p=0,05 для альфы, мы смотрим для значения t, попадающего в крайние 5% распределения.

    Если у нас есть гипотеза, утверждающая ожидаемое направление результатов, например, что заработная плата аспиранта-мужчины выше, чем зарплата ассистента-женщины, то мы ожидаем, что рассчитанная t-показатель попадает только в один конец нормального распределения. Мы ожидаем расчетный t-показатель попадает в крайние 5% распределения.

    Если у нас есть гипотеза, которая утверждает только что есть некоторая разница между двумя группами, но не указывается, какая ожидается, что группа будет иметь более высокий балл, чем рассчитанный t-показатель может попасть в любой конец нормального распределения. Например, наша гипотеза Возможно, мы ожидаем найти разницу между средней заработной платой мужчин и женщин-выпускников-ассистентов (но мы не знаем, какие будет выше, а что ниже).

    Для гипотезы, которая не указывает направления, нам нужно использовать «двусторонний» t-критерий. То есть мы должны искать значение t, которое попадает в любой из крайних концов («хвостов») распределения. Но поскольку t может попасть в любой хвост, если мы выберем p = 0,05 для альфа, мы должны разделить 5% на две части по 2-1/2% каждая. Итак, двусторонний тест требует, чтобы t принимало более экстремальное значение, чтобы достичь статистической значимости чем односторонний тест t.

д) рассчитать т

    T-показатель рассчитывается путем сравнения среднего значение некоторой переменной, полученное для двух групп; расчет также включает дисперсия каждой группы и количество наблюдений в каждой группе. Например,

Таблица 3. Заработная плата ассистентов выпускников мужского и женского пола в CSULB

Помощники выпускников мужского пола Ассистент женского пола
Количество
наблюдений

403

132

Среднее 17 095 долларов США 14 885 долларов США
Стандарт
Отклонение

6329

4676

Разница 40045241 21864976

Для расчета t,
1) вычесть среднее значение второй группы из среднего значения первой группа
2) рассчитать для каждой группы дисперсию, деленную на количество наблюдения минус 1
3) сложите результаты, полученные для каждой группы на втором шаге, вместе
4) извлеките квадратный корень из результатов третьего шага
5) разделить результаты первого шага на результаты четвертого шага

Например,

1) вычесть среднее значение второй группы из среднего значения первой группы
17095-14885=2210
2) рассчитать для каждой группы дисперсию, деленную на количество наблюдений минус 1
Помощники выпускников мужского пола:
[40056241 / (403-1)] = [40056241 / (402)] = 99642
Ассистент женского пола:
[21864976 / (132-1)] = [21864976 / (131)] = 166908
3) сложить результаты, полученные для каждой группы на втором шаге, вместе
99642+166908=266550
4) извлеките квадратный корень из результатов третьего шага
квадратный корень из 266550=516. 28
5) разделить результаты первого шага на результаты четвертого шага
2210/516,28=4,28
Чтобы интерпретировать результаты,
f) рассчитать степени свободы
г) ищите значение в таблице
h) интерпретировать значение t
Степени свободы
Степени свободы для t-теста рассчитываются путем сложения количество наблюдений для каждой группы, а затем вычитание числа два (потому что есть две группы).Например, (403 + 132 — 2) = 533
Раздача Т
Значения t печатаются в таблицах в большинстве статистик. тексты. Значения степеней свободы перечислены в столбце вниз стороне, а значения альфа (значение p) перечислены в строке поперек вершина. Существуют разные таблицы для односторонних и двусторонних тестов. т.
Найдите правильную таблицу количества решек. потом найти пересечение степеней свободы и значения альфа в таблице.Это значение является значением, которое должен иметь рассчитанный t-показатель. равны или превышают, чтобы указать статистическую значимость.
Для одностороннего теста t с df = 533 и p = 0,05 t должно быть равно или превышать 1.645.
Для двустороннего теста t с df = 533 и p = 0,05 t должно быть равно или превышать 1.960.
Интерпретировать значение t
Если вычисленный t-показатель равен или превышает значение t, указанных в таблице, то исследователь может сделать вывод, что существует является статистически значимой вероятностью того, что связь между две переменные существуют и не случайны, и отвергают нуль гипотеза.Это подтверждает гипотезу исследования.

    В этом примере вычисленный t-показатель 4,28 превышает табличное значение t, поэтому мы можем отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии связи между полом аспиранта и оплатой аспиранта, и вместо этого принять гипотезу исследования и сделать вывод о наличии связи между полом аспиранта и оплатой аспиранта.

    Помните, однако, что это только одна статистика, на основе только одной выборки в один момент времени из одного исследовательского проекта. Это не абсолютное, окончательное доказательство того, что связь существует, а скорее подтверждение исследовательской гипотезы. Это только одно доказательство, которые необходимо учитывать наряду со многими другими доказательствами в отношении тот же предмет.

ОТЧЕТНЫЕ ИСПЫТАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗНАЧЕНИЕ
В отчетах об исследованиях тесты статистической значимости сообщается тремя способами. Во-первых, результаты теста могут быть сообщены в текстовом обсуждении результатов.Включая:
1) гипотеза
2) используемая тестовая статистика и ее значение
3) степеней свободы
4) значение для альфа (p-значение)
Например,
Работники организаций с неавторитарным управлением Было обнаружено, что стили имеют более высокий уровень удовлетворенности работой, чем рабочие. в организациях с авторитарным стилем управления (Квадрат Хи=50.57, df=4, p<0,05).
Средняя заработная плата ассистентов-выпускников-мужчин выше, чем у ассистенты выпускников (t = 4,28, df = 533, p <0,05).
Различий в показателях трудоустройства между профессиональными образованиями выявлено не было. программы и программы рабочих навыков (хи-квадрат=1,2, df=1, p>0,05).

    Второй способ сообщения результатов испытаний для статистической значимости должен сообщить тест и его значение, градусы свободы и p-значение в нижней части таблицы непредвиденных обстоятельств или распечатки показать данные, на которых основывались расчеты.

Таблица 1. Трудоустройство по типу обучения (наблюдаемая частота)

Устроен на работу?

Тип обучения
Профессиональный
Образование
Рабочие навыки
Обучение
Всего
Да 175 125 300
25 125 150
Итого 200 250 450
Хи-квадрат=70. 42, df=1, p<0,05

Таблица 3. Заработная плата ассистентов выпускников мужского и женского пола в CSULB

Помощники выпускников мужского пола Ассистент женского пола
Количество
наблюдений

403

132

Среднее 17 095 долларов США 14 885 долларов США
Стандарт
Отклонение

6329

4676

Разница 40045241 21864976
т=4.28, df=533, p<0,05

    Третий способ отчета о тестах статистической значимости заключается в том, чтобы включить их в таблицы, отображающие результаты расширенного анализа данных, включая ряд переменных. Например, вот некоторые результаты исследования пожилых латиноамериканских женщин в Эль-Пасо, Техас, и Лонг-Бич, Калифорния.

Таблица 4. Характеристики участников семинара в возрасте 40 лет и старше

Характеристики Эль-Пасо
(N=83)
Лонг-Бич
(N=131)
значение
т
Средний возраст 60.5 лет 68,7 лет 2,1*
Этническая самоидентификация
Американец мексиканского происхождения

97,2

89,7

0,9

Выбор языка
Только испанский

68,5

52. 3

3,2**

*t значимо при p<0,05
**t значимо при p<0,01
Заключительные комментарии
Тесты на статистическую значимость используются для оценки вероятность того, что взаимосвязь, наблюдаемая в данных, имела место только случайно; вероятность того, что переменные действительно не связаны между собой Население. Их можно использовать для фильтрации бесперспективных гипотез.

    Тесты на статистическую значимость используются, потому что они представляют собой общий критерий, который может быть понят очень многими людей, и они сообщают важную информацию об исследовательском проекте которые можно сравнить с результатами других проектов.

    Однако они не гарантируют, что исследование был тщательно разработан и выполнен. На самом деле тесты на статистическую значимость может ввести в заблуждение, потому что это точные цифры.Но у них нет отношений к практической значимости результатов исследования.

    Наконец, всегда нужно использовать меры ассоциации вместе с тестами на статистическую значимость. Последние оценивают вероятность того, что отношения существуют; в то время как первые оценивают сила (а иногда и направление) отношений. У каждого есть свой использовать, и лучше всего их использовать вместе.

Pearson Product-Moment Correlation — рекомендации по интерпретации коэффициента, обнаружению выбросов и типу необходимых переменных.

Как обнаружить выбросы?

Выброс (в корреляционном анализе) — это точка данных, которая не соответствует общей тенденции ваших данных, но может показаться непостоянной (экстремальной) величиной, а не тем, что вы ожидаете по сравнению с остальными точками данных. Вы можете обнаруживать выбросы таким же образом, как вы обнаруживаете линейную зависимость, просто нанося две переменные друг против друга на графике и визуально проверяя график на наличие заблудших (экстремальных) точек.Затем вы можете либо удалить эту конкретную точку, либо манипулировать ею, если вы можете обосновать, почему вы это сделали (существуют гораздо более надежные методы обнаружения выбросов в регрессионном анализе). В качестве альтернативы, если вы не можете обосновать удаление точек данных, вы можете вместо этого запустить непараметрический тест, такой как корреляция порядка рангов Спирмена или тау-корреляция Кендалла, которые гораздо менее чувствительны к выбросам. Это может быть вашим лучшим подходом, если вы не можете оправдать удаление выброса. На приведенной ниже диаграмме показано, как может выглядеть потенциальный выброс:

.

Почему так важно проверять выбросы?

Выбросы могут иметь очень большое влияние на линию наилучшего соответствия и коэффициент корреляции Пирсона, что может привести к очень разным выводам относительно ваших данных.Этот момент легче всего проиллюстрировать, изучая диаграммы рассеяния линейной зависимости с включенным выбросом и после его удаления как по линии наилучшего соответствия, так и по коэффициенту корреляции. Это показано на диаграмме ниже:

Можете ли вы установить причинно-следственную связь?

Нет, корреляция Пирсона не может определить причинно-следственную связь. Он может установить только силу линейной связи между двумя переменными.Как указывалось ранее, он даже не различает независимые и зависимые переменные.

Как сообщить о результатах корреляции продукта и момента Пирсона?

Вам необходимо указать, что вы использовали корреляцию продукта и момента Пирсона, и указать значение коэффициента корреляции, r , а также степени свободы (df). Вы должны выразить результат следующим образом:

, где степени свободы (df) — это количество точек данных минус 2 ( N — 2).Если вы не проверяли значимость корреляции, то не учитывайте степени свободы и p -величину, чтобы просто сообщить: r = -0,52.

Могу ли я определить, является ли связь статистически значимой?

Да, проще всего это сделать с помощью статистической программы, такой как SPSS Statistics. Чтобы узнать, как запустить корреляцию Пирсона в SPSS Statistics, перейдите к нашему руководству: Корреляция Пирсона в SPSS Statistics. Вы должны быть осторожны, когда интерпретируете статистическую значимость корреляции.Если ваш коэффициент корреляции был определен как статистически значимый, это не означает, что у вас сильная связь. Он просто проверяет нулевую гипотезу об отсутствии связи. Отвергая нулевую гипотезу, вы принимаете альтернативную гипотезу, утверждающую, что связь существует, но без информации о силе связи или ее важности.

Что такое коэффициент детерминации?

Коэффициент детерминации, r 2 , представляет собой квадрат коэффициента корреляции Пирсона r (т.е., р 2 ). Так, например, коэффициент корреляции Пирсона, равный 0,6, даст коэффициент детерминации 0,36 (т. е. r 2 = 0,6 x 0,6 = 0,36). Коэффициент детерминации по отношению к корреляции представляет собой долю дисперсии, разделяемую обеими переменными. Он дает меру количества вариаций, которые могут быть объяснены моделью (корреляция — это модель). Иногда выражается в процентах (например,, 36% вместо 0,36), когда мы обсуждаем долю дисперсии, объясняемую корреляцией. Однако не стоит писать р 2 = 36% или любой другой процент. Вы должны записать это в виде пропорции (например, r 2 = 0,36).

Чтобы узнать, как запустить корреляцию Пирсона в SPSS Statistics, перейдите к нашему руководству: Корреляция Пирсона в SPSS Statistics.

Библиография и Ссылки

См. список ниже:

Книга Коэн, Дж.(1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук (2-е изд.). Нью-Йорк: Психология Пресс.
Книга Коэн, Б.Х. (2013). Объяснение психологической статистики (4-е изд.). Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons.
Журнальная статья Эджелл, С.Э., и Полдень. С. М. (1984). Влияние нарушения нормальности на t-критерий коэффициента корреляции. Психологический бюллетень , 95 (3), 576-583.
Книга Хогг, Р. В., Маккин, Дж., и Крейг, А. Т. (2014). Введение в математическую статистику (7-е изд.). Харлоу, Эссекс: Pearson Education.
Книга Линдеман Р.Х., Меренда П.Ф. и Голд Р.З. (1980). Введение в двумерный и многомерный анализ . Гленвью, Иллинойс: Скотт, Форесман и компания.
Книга Наннелли, JC (1978). Психометрическая теория (2-е изд.). Нью-Йорк: Книжная компания McGraw-Hill.
Журнальная статья Пирсон, К. (1895 г.). Вклад в математическую теорию эволюции. Психологические операции Лондонского королевского общества A , 186 , 343-414.
Журнальная статья Пирсон, К. (1920). Заметки об истории корреляций. Биометрика , 13 , 25-45.
Книга Шевляков Г.Л., Оджа Х. (2016). Устойчивая корреляция: теория и приложения . Чичестер, Западный Сассекс: John Wiley & Sons.
Книга Уилкокс, Р. (2012). Введение в надежную оценку и проверку гипотез (3-е изд.). Оксфорд: Академическая пресса.

Ссылка

на эту статью

Статистика Лаэрда (2020). Корреляция моментов произведения Пирсона. Учебники по статистике и руководства по программному обеспечению . Получено Месяц , День , Год , с https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php

Например, если вы просматривали это руководство по номеру 29 th April 2020 , вы должны использовать следующую ссылку:

Статистика Лаэрда (2020). Корреляция моментов произведения Пирсона. Учебники по статистике и руководства по программному обеспечению . Получено 29 апреля 2020 г. с https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php

.

Коэффициент детерминации (R в квадрате): определение, расчет

Содержимое :

Коэффициент детерминации (R в квадрате)

Коэффициент детерминации, R 2 , используется для анализа того, как различия в одной переменной можно объяснить различием во второй переменной.Например, , когда человек забеременеет, имеет прямое отношение к тому, когда он родит.

Более конкретно, R-квадрат дает вам процентное изменение y, объясненное x-переменными. Диапазон составляет от 0 до 1 (т. е. от 0 до 100 % изменения y можно объяснить переменными x).

Посмотрите это видео для краткого определения r в квадрате и как его найти:

Коэффициент детерминации: найти и определить


Видео не видно? Кликните сюда.

Коэффициент детерминации R 2 аналогичен коэффициенту корреляции , R. Формула коэффициента корреляции покажет вам, насколько сильна линейная связь между двумя переменными. R в квадрате — это квадрат коэффициента корреляции, r (отсюда термин r в квадрате).

Нахождение R в квадрате / Коэффициент детерминации

Нужна помощь с домашним заданием? Посетите нашу обучающую страницу!
Шаг 1: Найдите коэффициент корреляции r (он может быть указан в вопросе). Пример, r = 0,543 .

Шаг 2: Возведите в квадрат коэффициент корреляции.
0,543 2 = .295

Шаг 3: Преобразование коэффициента корреляции в проценты .
.295 = 29,5%

Вот и все!

Значение коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации можно представить в процентах. Это дает вам представление о том, сколько точек данных попадает в результаты линии, образованной уравнением регрессии. Чем выше коэффициент, тем выше процент точек, через которые проходит линия при построении точек данных и линии. Если коэффициент равен 0,80, то 80% точек должны попасть в пределы линии регрессии. Значения 1 или 0 будут означать, что линия регрессии представляет все данные или ни одно из них соответственно. Более высокий коэффициент является показателем лучшего соответствия наблюдений.

CoD может быть отрицательным , хотя обычно это означает, что ваша модель плохо подходит для ваших данных.Он также может стать отрицательным, если вы не установили перехват.

Полезность R

2

Полезность R 2 заключается в его способности находить вероятность того, что будущие события попадут в предсказанные результаты. Идея состоит в том, что если добавить больше выборок, коэффициент будет показывать вероятность попадания новой точки на линию.
Даже если существует сильная связь между двумя переменными, определение не доказывает причинно-следственную связь. Например, исследование дней рождения может показать, что большое количество дней рождения происходит в течение одного или двух месяцев.Это не означает, что течение времени или смена времен года вызывают беременность.

Синтаксис

Коэффициент детерминации обычно записывают как R 2 _p. «p» указывает количество столбцов данных, что полезно при сравнении R 2 различных наборов данных.

Наверх

Что такое скорректированный коэффициент детерминации?


Скорректированный коэффициент детерминации (скорректированный R-квадрат) — это корректировка коэффициента детерминации, учитывающая количество переменных в наборе данных. Он также наказывает вас за баллы, которые не соответствуют модели.

Возможно, вы знаете, что небольшое количество значений в наборе данных (слишком маленький размер выборки) может привести к вводящей в заблуждение статистике, но вы можете не знать, что слишком большое количество точек данных также может привести к проблемам. Каждый раз, когда вы добавляете точку данных в регрессионный анализ, R 2 будет увеличиваться. R 2 никогда не уменьшается. Таким образом, чем больше точек вы добавите, тем лучше будет казаться, что регрессия «соответствует» вашим данным.Если ваши данные не совсем соответствуют строке, может возникнуть соблазн продолжать добавлять данные, пока вы не получите лучшее соответствие.

Некоторые точки, которые вы добавляете, будут значимыми (подходят для модели), а другие — нет. R 2 не заботится о незначительных точках. Чем больше вы добавляете, тем выше коэффициент детерминации .

Скорректированное значение R 2 может быть использовано для включения более подходящего числа переменных, препятствуя вашему искушению продолжать добавлять переменные в ваш набор данных.Скорректированное R 2 увеличится только в том случае, если новая точка данных улучшит регрессию больше, чем вы случайно ожидаете. R 2 не включает все точки данных, всегда меньше, чем R 2 , и может быть отрицательным (хотя обычно положительным). Отрицательные значения, скорее всего, будут, если R 2 близко к нулю — после корректировки значение немного опустится ниже нуля.

Подробнее см.: Скорректированный R-квадрат.

Посетите мой канал на Youtube, чтобы получить больше советов по статистике и помощи!

Ссылки

Гоник, Л.(1993). Мультяшный путеводитель по статистике. HarperPerennial.
Коц, С.; и др., ред. (2006), Энциклопедия статистических наук, Wiley.
Фогт, В.П. (2005). Словарь статистики и методологии: нетехническое руководство по социальным наукам. МУДРЕЦ.

————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на ваши вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>