Dažnas klausimas lyginant du matavimų rinkinius yra tai, ar naudoti parametrinio ar neparametrinio testavimo procedūrą. Dažniausiai keli parametriniai ir neparametriniai testai lyginami naudojant modeliavimą, pvz., t testas, normalus testas (parametriniai testai), Wilcoxon lygiai, van der Walden balai ir kt. (neparametrinis).
Parametriniai testai daro prielaidą, kad pagrindiniai statistiniai duomenų pasiskirstymai. Todėl, kad jų rezultatas būtų patikimas, turi būti tenkinamos kelios tikrovės sąlygos. Neparametriniai testai nepriklauso nuo jokio paskirstymo. Taigi jie gali būti taikomi net ir nesilaikant parametrinės tikrovės sąlygų. Šiame straipsnyje apžvelgsime parametrinį metodą, ty Stjudento koreliacijos koeficientą.
Parametrinis imčių palyginimas (t-Student)
Metodai klasifikuojami pagal tai, ką žinome apie analizuojamus dalykus. Pagrindinė idėja yra ta, kad yra fiksuotų parametrų rinkinys, apibrėžiantis tikimybinį modelį. Visi Studento koeficiento tipai yra parametriniai metodai.
Tai dažnai yra tie metodai, kuriuos analizuodami matome, kad tiriamasis yra maždaug normalus, todėl prieš naudodami kriterijų turėtumėte patikrinti normalumą. Tai yra, ypatybių išdėstymas Studento pasiskirstymo lentelėje (abiejuose pavyzdžiuose) neturėtų labai skirtis nuo įprastos ir turi atitikti arba apytiksliai sutapti su nurodytu parametru. Normaliam pasiskirstymui yra du matai: vidurkis ir standartinis nuokrypis.
Studento t testas taikomas tikrinant hipotezes. Tai leidžia patikrinti dalykams taikomą prielaidą. Dažniausiai šis testas naudojamas patikrinti, ar dviejų mėginių vidurkiai yra vienodi, tačiau jį galima taikyti ir vienam mėginiui.
Reikėtų pridurti, kad parametrinio testo, o ne neparametrinio, pranašumas yra tas, kad pirmasis turės didesnę statistinę galią nei antrasis. Kitaip tariant, parametrinis testas labiau linkęs atmesti nulinę hipotezę.
Vieno pavyzdžio t-Studentų testai
Vienos imties Stjudento koeficientas yra statistinė procedūra, naudojama nustatyti, ar stebėjimų imtį galima sukurti procesu su specialiu vidurkiu. Tarkime, vidutinė nagrinėjamo požymio reikšmė Mх skiriasi nuo tam tikros žinomos A reikšmės. Tai reiškia, kad galime iškelti hipotezę H0 ir H1. Naudodami vienos imties t-empirinę formulę, galime patikrinti, kuri iš šių hipotezių yra teisinga.
Stujuno t-testo empirinės reikšmės formulė:
Studentų nepriklausomų imčių t testai
Nepriklausomas Stjudento koeficientas yra jo naudojimas, kai gaunami du atskiri nepriklausomų ir vienodai paskirstytų imčių rinkiniai, po vieną iš abiejų lyginamų palyginimų. Darant nepriklausomą prielaidą, daroma prielaida, kad dviejų imčių nariai nesudarys koreliuojamų savybių reikšmių poros. Pavyzdžiui, tarkime, kad įvertiname medicininio gydymo poveikį ir įtraukiame 100 pacientų į mūsų tyrimą, tada atsitiktine tvarka priskirsime 50 pacientų į gydymo grupę ir 50 į kontrolinę grupę. Šiuo atveju turime dvi nepriklausomas imtis, atitinkamai galime suformuluoti statistines hipotezes H0 ir H1ir jas patikrinti pagal pateiktas formules. mums.
Stujuno t-testo empirinės vertės formulės:
Formulė 1 gali būti naudojama apytikriams skaičiavimams, kai mėginių skaičius yra artimas, o formulė 2 - tiksliam skaičiavimui, kai labai skiriasi mėginių skaičius.
T-Studento testas priklausomiems mėginiams
Suporuoti t testai paprastai susideda iš sutampančių tų pačių vienetų porų arbaviena vienetų grupė, kuri buvo patikrinta du kartus („pakartotinio matavimo“t-testas). Kai turime priklausomas imtis arba dvi duomenų eilutes, kurios teigiamai koreliuoja viena su kita, galime atitinkamai suformuluoti statistines hipotezes H0 ir H1ir patikrinkite juos naudodami mums pateiktą Studento t-testo empirinę reikšmę.
Pavyzdžiui, tiriamieji tiriami prieš gydymą dėl aukšto kraujospūdžio ir vėl tiriami po gydymo kraujospūdį mažinančiais vaistais. Lygindami tuos pačius pacientų balus prieš gydymą ir po jo, kiekvieną iš jų veiksmingai naudojame kaip savo kontrolę.
Taigi, teisingas nulinės hipotezės atmetimas gali tapti daug labiau tikėtinas, nes statistinė galia padidės vien dėl to, kad dabar pašalinami atsitiktiniai pacientų skirtumai. Tačiau atkreipkite dėmesį, kad statistinė galia padidėja įvertinus: reikia atlikti daugiau testų, kiekvienas dalykas turi būti dar kartą patikrintas.
Išvada
Hipotezių tikrinimo forma, Studento koeficientas yra tik viena iš daugelio šiuo tikslu naudojamų parinkčių. Statistikai turėtų papildomai naudoti kitus metodus nei t-testas, kad ištirtų daugiau kintamųjų su didesniu imties dydžiu.
