Cuprins
- Testul T
- Ipoteze de testare T
Testele T sunt utilizate frecvent în statistici și econometrie pentru a stabili că valorile a două rezultate sau variabile sunt diferite unele de altele. De exemplu, dacă doriți să știți dacă cantitatea de plăcintă mâncată de oameni de peste 400 de kilograme este semnificativ diferită statistic de acei oameni sub 400 de kilograme.
Ipotezele comune făcute la efectuarea unui test t includ cele privind scara de măsurare, eșantionarea aleatorie, normalitatea distribuției datelor, adecvarea mărimii eșantionului și egalitatea de varianță în abaterea standard.
Cheie de luat cu cheie
- T-test este o metodă statistică utilizată pentru a determina dacă există o diferență semnificativă între mijloacele a două grupuri bazate pe un eșantion de date. Testul se bazează pe un set de presupuneri pentru ca acesta să fie interpretat corect și cu validitate., datele trebuie să fie eșantionate la întâmplare de la populația de interes și că variabilele de date urmează o distribuție normală.
Testul T
Testul t a fost dezvoltat de un chimist care lucrează pentru compania producătoare de bere Guinness ca o modalitate simplă de a măsura calitatea consistentă a stout-ului. Acesta a fost dezvoltat și adaptat în continuare, iar acum se referă la orice test al unei ipoteze statistice în care se estimează că statistica testată va corespunde unei distribuții t dacă ipoteza nulă este acceptată.
Un test t este o analiză a două mijloace de populație prin utilizarea examenului statistic; un test T cu două probe este utilizat în mod obișnuit cu dimensiuni mici de eșantion, testând diferența dintre probe atunci când nu sunt cunoscute variațiile celor două distribuții normale.
Distribuția T este practic orice distribuție continuă a probabilității care rezultă dintr-o estimare a mediei unei populații normal distribuite folosind o dimensiune mică a eșantionului și o abatere standard necunoscută pentru populație. Ipoteza nulă este ipoteza implicită că nu există nicio relație între două fenomene măsurate diferite. (Pentru lectură aferentă, consultați: Ce înseamnă o ipoteză nulă puternică? )
Ipoteze de testare T
- Prima presupunere făcută cu privire la testele t se referă la scara de măsurare. Presupunerea pentru un test t este că scara de măsurare aplicată datelor colectate urmează o scară continuă sau ordinală, cum ar fi scorurile pentru un test IQ. A doua presupunere făcută este aceea a unui eșantion simplu aleatoriu, că datele sunt colectate dintr-o porțiune reprezentativă, selectată la întâmplare din totalul populației. Cea de-a treia presupunere este data, când este reprezentată, are ca rezultat o curbă de distribuție normală, în formă de clopot. Când se presupune o distribuție normală, se poate specifica un nivel de probabilitate (nivel alfa, nivel de semnificație, p ) ca criteriu de acceptare. În cele mai multe cazuri, se poate presupune o valoare de 5%. Se presupune a patra presupunere a unei dimensiuni rezonabil de mari. O dimensiune mai mare a eșantionului înseamnă că distribuția rezultatelor trebuie să se apropie de o curbă normală în formă de clopot. Presupunerea finală este omogenitatea variației. Variația omogenă sau egală există atunci când abaterile standard ale eșantioanelor sunt aproximativ egale.
