Obsah
- T-test
- Předpoklady T-testu
T-testy se běžně používají ve statistice a ekonometrice, aby se zjistilo, že hodnoty dvou výstupů nebo proměnných se od sebe liší. Například pokud chcete vědět, zda je množství koláče konzumovaného lidmi nad 400 liber statisticky významně odlišné od lidí pod 400 liber.
Mezi běžné předpoklady při provádění t-testu patří předpoklady týkající se rozsahu měření, náhodného vzorkování, normality rozložení dat, přiměřenosti velikosti vzorku a rovnosti rozptylu ve standardní odchylce.
Klíč s sebou
- T-test statistická metoda použitá k určení, zda existuje významný rozdíl mezi průměrem dvou skupin na základě vzorku dat. Test se opírá o soubor předpokladů, aby byl správně interpretován a validní., musí být údaje náhodně vzorkovány z populace, která je předmětem zájmu, a to, aby proměnné dat sledovaly normální rozdělení.
T-test
T-test byl vyvinut chemikem pracujícím pro pivovarnickou společnost Guinness jako jednoduchý způsob měření konzistentní kvality tvrdého masa. To bylo dále vyvinuto a přizpůsobeno a nyní se odkazuje na jakýkoli test statistické hypotézy, při kterém se očekává, že statistika, která je testována, bude odpovídat t-distribuci, pokud je podporována nulová hypotéza.
T-test je analýza dvou populačních prostředků pomocí statistického zkoumání; t-test se dvěma vzorky se běžně používá s malými velikostmi vzorků, přičemž se testuje rozdíl mezi vzorky, pokud nejsou známy rozdíly dvou normálních distribucí.
T-distribuce je v podstatě jakákoli kontinuální distribuce pravděpodobnosti, která vyplývá z odhadu průměru normálně distribuované populace pomocí malé velikosti vzorku a neznámé standardní odchylky pro populaci. Nulová hypotéza je výchozí předpoklad, že neexistuje žádný vztah mezi dvěma různými měřenými jevy. (Související čtení viz: Co znamená silná nulová hypotéza? )
Předpoklady T-testu
- První předpoklad týkající se t-testů se týká rozsahu měření. Předpoklad pro t-test je ten, že měřítko použité na shromážděná data následuje kontinuální nebo pořadové měřítko, jako jsou skóre pro IQ test. Druhý předpokládaný předpoklad je, že z jednoduchého náhodného vzorku, že data jsou shromážděné z reprezentativní, náhodně vybrané části celkové populace. Třetí předpoklad je, že data, když jsou vynesena do grafu, mají za následek normální distribuci, zvonovou distribuční křivku. Když se předpokládá normální rozdělení, lze jako kritérium pro přijetí určit úroveň pravděpodobnosti (hladina alfa, úroveň významnosti, p ). Ve většině případů lze předpokládat 5% hodnotu. Použije se čtvrtý předpoklad, že se použije přiměřeně velká velikost vzorku. Větší velikost vzorku znamená, že rozdělení výsledků by se mělo přiblížit k normální zvonovité křivce. Konečným předpokladem je homogenita rozptylu. Homogenní nebo stejná variance existuje, když jsou standardní odchylky vzorků přibližně stejné.
