რა ვარაუდებია გაკეთებული T- ტესტის ჩატარებისას?
T- ტესტები ჩვეულებრივ გამოიყენება სტატისტიკასა და ეკონომეტრიკაში, რათა დადგინდეს, რომ ორი შედეგის ან ცვლადის მნიშვნელობები განსხვავდება ერთმანეთისგან.
საერთო ვარაუდები t- ტესტის ჩატარებისას მოიცავს გამოთვლების მასშტაბის შემთხვევითობას შერჩევა, მონაცემთა განაწილების ნორმალურობა, შერჩევის ზომის ადეკვატურობა და სტანდარტში ვარიაციის თანასწორობა გადახრა
ძირითადი Takeaways
- T- ტესტი არის სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება იმის დასადგენად, არის თუ არა მნიშვნელოვანი განსხვავება ორი ჯგუფის საშუალებებს შორის მონაცემთა ნიმუშზე დაყრდნობით.
- ტესტი ეყრდნობა ვარაუდების ერთობლიობას, რათა ის სწორად და ლოგიკურად იქნას განმარტებული.
- ამ ვარაუდებს შორის, მონაცემები შემთხვევით უნდა იყოს შერჩეული ინტერესის პოპულაციიდან და მონაცემთა ცვლადები უნდა მოჰყვეს ნორმალურ განაწილებას.
T- ტესტი
ის t- ტესტი შეიქმნა გინესის ლუდსახარშ კომპანიაში მომუშავე ქიმიკოსის მიერ, როგორც მარტივი საშუალება გამძლეობის თანმიმდევრული ხარისხის გასაზომად. ის შემდგომში შემუშავდა და ადაპტირდა და ახლა ეხება სტატისტიკური ჰიპოთეზის ნებისმიერ გამოცდას, რომელშიც სტატისტიკა, რომლის ტესტირებაც ხდება, სავარაუდოდ t- განაწილებას შეესაბამება, თუ ნულოვანი ჰიპოთეზაა მხარდაჭერილი.
T- ტესტი არის მოსახლეობის ორი საშუალების ანალიზი სტატისტიკური გამოკვლევის გამოყენებით; t- ტესტი ორი სინჯით ჩვეულებრივ გამოიყენება მცირე ზომის ნიმუშებით, ნიმუშებს შორის განსხვავების შემოწმებისას, როდესაც ორი ნორმალური განაწილების ცვალებადობა არ არის ცნობილი.
T- განაწილება ძირითადად არის ნებისმიერი უწყვეტი ალბათობის განაწილება, რომელიც წარმოიქმნება a- ს საშუალო მნიშვნელობის შეფასებით ჩვეულებრივ განაწილებული მოსახლეობა მცირე ნიმუშის ზომის და უცნობი სტანდარტული გადახრის გამოყენებით მოსახლეობა. ის ნულოვანი ჰიპოთეზა არის ნაგულისხმევი ვარაუდი, რომ არანაირი კავშირი არ არსებობს ორ განსხვავებულ გაზომულ ფენომენს შორის.
T- ტესტის ვარაუდები
- პირველი ვარაუდი, რომელიც გაკეთებულია t ტესტებთან დაკავშირებით ეხება გაზომვის მასშტაბებს. T- ტესტის ვარაუდი არის ის, რომ შეგროვებული მონაცემების მიმართ გამოყენებული გაზომვის მასშტაბი მიჰყვება უწყვეტ ან რიგით შკალას, როგორიცაა IQ ტესტის ქულები.
- მეორე ვარაუდი არის ის, რომ ა მარტივი შემთხვევითი ნიმუში, რომ მონაცემები გროვდება მთლიანი მოსახლეობის წარმომადგენლობითი, შემთხვევით შერჩეული ნაწილისგან.
- მესამე ვარაუდი არის მონაცემები, როდესაც შედგენილია, იწვევს ნორმალურ განაწილებას, ზარის ფორმის განაწილების მრუდს. როდესაც ნორმალური განაწილებაა გათვალისწინებული, შეიძლება დადგინდეს ალბათობის დონე (ალფა დონე, მნიშვნელობის დონე, გვ), როგორც მიღების კრიტერიუმი. უმეტეს შემთხვევაში, შეიძლება ვივარაუდოთ 5% მნიშვნელობა.
- მეოთხე ვარაუდი არის გონივრულად დიდი ნიმუშის ზომის გამოყენება. უფრო დიდი ნიმუშის ზომა ნიშნავს, რომ შედეგების განაწილება უნდა მიუახლოვდეს ნორმალურ ზარის ფორმის მრუდს.
- საბოლოო ვარაუდი არის ერთგვაროვნება განსხვავება. ჰომოგენური ან თანაბარი ცვალებადობა არსებობს მაშინ, როდესაც ნიმუშების სტანდარტული გადახრები დაახლოებით თანაბარია.