Які припущення робляться під час проведення Т-тесту?
Т-тести зазвичай використовуються у статистиці та економетрії, щоб встановити, що значення двох результатів або змінних відрізняються один від одного.
Загальні припущення, зроблені під час виконання t-тесту, включають припущення щодо шкали вимірювання, випадкові вибірка, нормальність розподілу даних, адекватність розміру вибірки та рівність дисперсії у стандарті відхилення.
Ключові висновки
- T-тест-це статистичний метод, який використовується для визначення того, чи існує значна різниця між середніми показниками двох груп на основі вибірки даних.
- Тест ґрунтується на наборі припущень, щоб його можна було інтерпретувати належним чином та обґрунтовано.
- Серед цих припущень дані повинні бути вибірковими випадковим чином із сукупності інтересів, а змінні дані повинні відповідати нормальному розподілу.
Т-тест
The t-тест був розроблений хіміком, що працює у пивоварній компанії «Гіннес», як простий спосіб вимірювання постійної якості стауту. Він був далі розроблений та адаптований, і тепер посилається на будь -який тест статистичної гіпотези, в якому очікується, що статистика, що перевіряється, буде відповідати t-розподілу, якщо є нульова гіпотеза підтримується.
T-тест-це аналіз двох показників сукупності за допомогою статистичного обстеження; Т-тест з двома зразками зазвичай використовується з невеликими розмірами вибірки, перевіряючи різницю між зразками, коли дисперсії двох нормальних розподілів невідомі.
Т-розподіл - це в основному будь -який безперервний розподіл ймовірностей, що виникає з оцінки середнього значення a нормально розподілена популяція з використанням невеликого розміру вибірки та невідомого стандартного відхилення для населення. The нульова гіпотеза є припущенням за замовчуванням про відсутність зв’язку між двома різними вимірюваними явищами.
Припущення T-тесту
- Перше припущення щодо t-тестів стосується масштабу вимірювання. Припущення для t-тесту полягає в тому, що шкала вимірювань, застосована до зібраних даних, відповідає безперервній або послідовній шкалі, наприклад, балам для тесту IQ.
- Друге зроблене припущення - а проста випадкова вибірка, що дані збираються з репрезентативної, випадково вибраної частини загальної сукупності.
- Третє припущення полягає в тому, що дані, побудовані на графіку, призводять до нормального розподілу, дзвіноподібної кривої розподілу. Коли передбачається нормальний розподіл, можна вказати рівень ймовірності (альфа -рівень, рівень значущості, стор) як критерій прийняття. У більшості випадків можна припустити значення 5%.
- Четверте припущення - використовується досить великий розмір вибірки. Більший розмір вибірки означає, що розподіл результатів має наблизитися до звичайної кривої у формі дзвоника.
- Остаточним припущенням є однорідність дисперсія. Однорідна або рівна дисперсія існує, коли стандартні відхилення зразків приблизно рівні.