Spis treści
- Test T
- Założenia testu T
Testy T są powszechnie stosowane w statystyce i ekonometrii w celu ustalenia, że wartości dwóch wyników lub zmiennych różnią się od siebie. Na przykład, jeśli chcesz wiedzieć, czy ilość ciasta zjedzonego przez osoby powyżej 400 funtów jest statystycznie znacząco różna od osób poniżej 400 funtów.
Do typowych założeń poczynionych podczas wykonywania testu t należą te dotyczące skali pomiaru, losowego próbkowania, normalności rozkładu danych, adekwatności wielkości próby i równości wariancji w odchyleniu standardowym.
Kluczowe dania na wynos
- Test t - metoda statystyczna zastosowana do ustalenia, czy istnieje znacząca różnica między średnimi dwóch grup w oparciu o próbkę danych. Test opiera się na zestawie założeń, aby można go interpretować poprawnie i rzetelnie., dane muszą zostać losowo pobrane z interesującej populacji, a zmienne danych mają rozkład normalny.
Test T
Test t został opracowany przez chemika pracującego dla firmy piwowarskiej Guinness jako prosty sposób pomiaru stałej jakości stouta. Został on dalej opracowany i dostosowany, a teraz odnosi się do dowolnego testu hipotezy statystycznej, w którym oczekuje się, że testowana statystyka będzie odpowiadać rozkładowi t, jeśli poparta zostanie hipoteza zerowa.
Test t to analiza dwóch średnich populacji za pomocą badania statystycznego; Test t z dwiema próbkami jest powszechnie stosowany z małymi rozmiarami próbek, testując różnicę między próbkami, gdy wariancje dwóch rozkładów normalnych nie są znane.
Rozkład T jest w zasadzie dowolnym ciągłym rozkładem prawdopodobieństwa, który wynika z oszacowania średniej populacji normalnie rozmieszczonej przy użyciu małej wielkości próby i nieznanego odchylenia standardowego dla populacji. Hipoteza zerowa jest domyślnym założeniem, że nie istnieje związek między dwoma różnymi mierzonymi zjawiskami. (Aby zapoznać się z czytaniem, zobacz: Co oznacza silna hipoteza zerowa? )
Założenia testu T
- Pierwsze założenie dotyczące testów t dotyczy skali pomiaru. W teście t przyjęto, że skala pomiaru zastosowana do zebranych danych jest zgodna ze skalą ciągłą lub porządkową, taką jak wyniki testu IQ. Drugim założeniem jest prosta próbka losowa, że dane są zebrane z reprezentatywnej, losowo wybranej części całkowitej populacji. Trzecim założeniem są dane, gdy wykreślone, dają rozkład normalny, krzywą rozkładu w kształcie dzwonu. Przyjmując rozkład normalny, można określić poziom prawdopodobieństwa (poziom alfa, poziom istotności, p ) jako kryterium akceptacji. W większości przypadków można przyjąć wartość 5%. Czwarte założenie to dość duża wielkość próby. Większy rozmiar próbki oznacza, że rozkład wyników powinien zbliżać się do normalnej krzywej w kształcie dzwonu. Ostatnim założeniem jest jednorodność wariancji. Homogeniczna lub równa wariancja występuje, gdy standardowe odchylenia próbek są w przybliżeniu równe.
