T検定を実施する際にどのような仮定がなされますか？
T検定は、2つの結果または変数の値が互いに異なることを確認するために、統計および計量経済学で一般的に使用されます。
t検定を行うときに行われる一般的な仮定には、測定の尺度、ランダムに関するものが含まれます。 サンプリング、データ分布の正規性、サンプルサイズの妥当性、および標準の分散の同等性 偏差。
重要なポイント
- t検定は、データのサンプルに基づいて2つのグループの平均値に有意差があるかどうかを判断するために使用される統計手法です。
- テストは、適切かつ有効に解釈されるための一連の仮定に依存しています。
- これらの仮定の中で、データは対象の母集団からランダムにサンプリングする必要があり、データ変数は正規分布に従う必要があります。
T検定
NS t検定 スタウトの一貫した品質を測定する簡単な方法として、ギネス醸造会社で働く化学者によって開発されました。 それはさらに開発され、適応され、現在、統計的仮説の任意の検定を指します。 帰無仮説が次の場合、検定される統計はt分布に対応すると予想されます。 サポートされています。
t検定は、統計的検査を使用した2つの母平均の分析です。 2つのサンプルを使用したt検定は、通常、小さいサンプルサイズで使用され、2つの正規分布の分散が不明な場合にサンプル間の差をテストします。
T分布 基本的に、平均の推定から生じる連続確率分布です。 小さなサンプルサイズと未知の標準偏差を使用した正規分布の母集団 人口。 NS 帰無仮説 は、2つの異なる測定された現象の間に関係が存在しないというデフォルトの仮定です。
T検定の仮定
- t検定に関して行われた最初の仮定は、測定の尺度に関するものです。 t検定の前提は、収集されたデータに適用される測定の尺度が、IQテストのスコアなどの連続または順序尺度に従うことです。
- 行われた2番目の仮定は 単純ランダムサンプル、データは、総人口の代表的なランダムに選択された部分から収集されます。
- 3番目の仮定は、データをプロットすると、正規分布のベル型の分布曲線になるというものです。 正規分布を仮定すると、確率のレベル（アルファレベル、有意水準、 NS）受け入れの基準として。 ほとんどの場合、5％の値を想定できます。
- 4番目の仮定は、適度に大きなサンプルサイズが使用されていることです。 サンプルサイズが大きいということは、結果の分布が正規のベル型の曲線に近づくはずであることを意味します。
- 最終的な仮定は、 分散. サンプルの標準偏差がほぼ等しい場合、均一または等しい分散が存在します。