Зміст
- Т-тест
- Припущення Т-тесту
Т-тести зазвичай використовуються в статистиці та економетриці для встановлення того, що значення двох результатів або змінних відрізняються один від одного. Наприклад, якщо ви хочете дізнатися, чи кількість пирога, з'їденого людьми старше 400 фунтів, статистично істотно відрізняється від людей у віці до 400 фунтів.
Загальні припущення, зроблені при проведенні t-тесту, включають ті, що стосуються шкали вимірювання, випадкової вибірки, нормальності розподілу даних, адекватності розміру вибірки та рівності дисперсії у стандартному відхиленні.
Ключові вивезення
- Т-тест статистичного методу, який використовується для визначення, чи є значна різниця між засобами двох груп на основі вибірки даних. Тест спирається на набір припущень щодо його інтерпретації належним чином та з обгрунтованістю. Серед цих припущень, дані повинні бути вибірково вибірені з сукупності, що цікавить, і щоб змінні даних дотримувалися нормального розподілу.
Т-тест
Т-тест був розроблений хіміком, який працював у пивоварній компанії Гіннеса, як простий спосіб виміряти стійку якість стауту. Він був надалі розроблений та адаптований, і тепер стосується будь-якого тесту статистичної гіпотези, в якому очікується, що статистика, на яку перевіряється, відповідатиме t-розподілу, якщо нульова гіпотеза підтримується.
Т-тест - це аналіз двох засобів популяції за допомогою статистичного обстеження; t-тест з двома зразками зазвичай використовується з невеликими розмірами вибірки, перевіряючи різницю між зразками, коли дисперсії двох нормальних розподілів не відомі.
T-розподіл - це в основному будь-який безперервний розподіл ймовірностей, який виникає при оцінці середньої сукупності нормально розподіленої сукупності з використанням невеликого розміру вибірки та невідомого стандартного відхилення для сукупності. Нульова гіпотеза є припущенням за замовчуванням, що між двома різними вимірюваними явищами не існує жодного зв’язку. (Про пов’язане з читанням див.: Що означає сильна нульова гіпотеза? )
Припущення Т-тесту
- Перше припущення, зроблене щодо t-випробувань, стосується шкали вимірювання. Припущення для t-тесту полягає в тому, що масштаб вимірювань, застосований до зібраних даних, слід за суцільною або порядковою шкалою, такою як бали для тесту на IQ. Друге припущення зроблене - простий випадковий зразок, що дані зібрані з репрезентативної, випадково вибраної частини загальної сукупності. Третім припущенням є дані, коли їх накреслюють, призводить до нормального розподілу, дзвіноподібна крива розподілу. Коли передбачається нормальний розподіл, можна вказати рівень ймовірності (рівень альфа, рівень значущості, р ) як критерій прийняття. У більшості випадків можна припустити значення 5%. Четверте припущення є досить великим розміром вибірки. Більший розмір вибірки означає, що розподіл результатів повинен наближатися до нормальної кривої дзвоникової форми. Остаточним припущенням є однорідність дисперсії. Однорідна або однакова дисперсія існує, коли стандартні відхилення зразків приблизно рівні.
