Содержание
- Т-тест
- Предположения T-теста
T-тесты обычно используются в статистике и эконометрике, чтобы установить, что значения двух результатов или переменных отличаются друг от друга. Например, если вы хотите знать, статистически значимо отличается ли количество пирога, съеденного людьми весом более 400 фунтов, от количества людей, вес которых меньше 400 фунтов.
Общие предположения, сделанные при проведении t-теста, включают в себя те, которые касаются шкалы измерения, случайной выборки, нормальности распределения данных, адекватности размера выборки и равенства отклонений в стандартном отклонении.
Ключевые вынос
- T-тест статистический метод, используемый для определения существенной разницы между средними значениями двух групп на основе выборки данных. Тест основывается на наборе предположений, которые должны интерпретироваться правильно и с достоверностью. Среди этих предположений данные должны выбираться случайным образом из интересующей совокупности, и чтобы переменные данных соответствовали нормальному распределению.
Т-тест
T-тест был разработан химиком, работающим в пивоваренной компании Guinness, как простой способ измерить постоянное качество стаута. Он был доработан и адаптирован и теперь относится к любому тесту статистической гипотезы, в котором ожидается, что тестируемая статистика будет соответствовать t-распределению, если нулевая гипотеза поддерживается.
T-критерий представляет собой анализ двух групп населения с помощью статистического обследования; t-критерий с двумя выборками обычно используется для выборок небольшого размера, проверяя разницу между выборками, когда дисперсии двух нормальных распределений неизвестны.
T-распределение - это, по сути, любое непрерывное распределение вероятностей, которое возникает из оценки среднего значения нормально распределенной популяции с использованием небольшого размера выборки и неизвестного стандартного отклонения для популяции. Нулевая гипотеза является предположением по умолчанию, что между двумя различными измеряемыми явлениями не существует никакой связи. (Для связанного чтения, см.: Что означает сильная нулевая гипотеза? )
Предположения T-теста
- Первое предположение, сделанное в отношении t-тестов, касается масштаба измерения. Предположение для t-теста состоит в том, что шкала измерения, применяемая к собранным данным, следует непрерывной или порядковой шкале, такой как баллы для теста IQ. Второе допущение состоит в том, что для простой случайной выборки данные Собран из репрезентативной, случайно выбранной части общей популяции. Третье допущение - данные, нанесенные на график, приводят к нормальному распределению в форме колокола в виде кривой распределения. Когда предполагается нормальное распределение, в качестве критерия приемлемости можно указать уровень вероятности (альфа-уровень, уровень значимости, p ). В большинстве случаев можно принять значение 5%. Четвертое предположение - это достаточно большой размер выборки. Больший размер выборки означает, что распределение результатов должно приближаться к нормальной кривой в форме колокола. Окончательное предположение - однородность дисперсии. Однородная или равная дисперсия существует, когда стандартные отклонения образцов приблизительно равны.
