Какво представляват статистическите параметрични тестове и къде да ги прилагаме?

Статистическите параметрични тестове са вид статистически анализ, който се използва за проверка на хипотези за средната стойност и дисперсията на популацията. Тези тестове се основават на предположението, че изходните данни следват нормално разпределение, и имат няколко ключови свойства, включително устойчивост, надеждност и способност да откриват фини разлики в данните.

Параметричните тестове често се използват в различни приложения, включително медицински изследвания, пазарни проучвания и социални науки. В тези области изследователите могат да използват параметрични тестове, за да определят значимостта на промените в средните стойности или дисперсиите на популацията или за да определят дали определено лечение или интервенция са оказали значително въздействие върху данните.

Най-често срещаните видове статистически параметрични тестове

Т-тестът

Един от най-често използваните параметрични тестове е t-тестът, който се използва за сравняване на средните стойности на две популации. Тестът t-тест предполага, че основните данни са нормално разпределени и че дисперсиите на двете популации са равни. Тестовата статистика се изчислява, като се използва разликата в средните стойности на двете популации, разделена на стандартната грешка на разликата.

Тест ANOVA

Друг често използван параметричен тест е дисперсионният анализ (ANOVA), който се използва за сравняване на средните стойности на три или повече популации. Тестът Тест ANOVA предполага, че основните данни са нормално разпределени и че дисперсиите на всички популации са равни. Тестовата статистика се изчислява, като се използва съотношението между дисперсиите между популациите и дисперсиите вътре в популациите.

Други параметрични тестове

В допълнение към t-теста и ANOVA има няколко други статистически параметрични теста, които се използват в различни приложения, включително сдвоения t-тест, еднопосочния ANOVA, двупосочния ANOVA, ANOVA с повторни измервания и ANOVA със смесен дизайн. Всеки от тези тестове има различни допускания и тестови статистики и се използва за решаване на различни видове изследователски въпроси.

Едно от основните предимства на параметричните тестове е, че те са устойчиви, т.е. не са чувствителни към формата на разпределението на данните. Докато данните са приблизително нормално разпределени, параметричните тестове могат да предоставят точни резултати.

Създаване на невероятни инфографики за минути

Mind the Graph е идеалният инструмент за обединяване на данните ви и визуалното им представяне. Използвайте диаграми, таблици и научни илюстрации, за да направите работата си по-лесно разбираема.

Създаване на първата ми инфографика

Надеждност на статистическите параметрични тестове

Друго предимство на параметричните тестове е тяхната надеждност, тъй като те се основават на утвърдени статистически методи и допускания. Резултатите от параметричните тестове са с висока степен на повторяемост и могат да се използват за правене на валидни заключения за основната популация.

Въпреки многото си предимства параметричните тестове не винаги са най-добрият избор за всеки набор от данни. В някои случаи основните данни може да не са нормално разпределени или дисперсиите на популациите да не са равни. В тези случаи непараметричните тестове могат да бъдат по-подходящи.

Параметрични тестове срещу непараметрични тестове

Непараметричните тестове са вид статистически анализ, при който не се правят никакви предположения за разпределението на данните. Вместо това те разчитат на ранга на данните, за да определят значимостта на резултатите. Някои често срещани непараметрични тестове включват Тест за рангова сума на Уилкоксън. Тест на Крускал-Уолис, и Тест на Ман-Уитни.

Когато се прави избор между параметрични и непараметрични тестове, е важно да се вземе предвид естеството на данните и разглеждания изследователски въпрос. Като цяло параметричните тестове са подходящи за данни, които са нормално разпределени и имат равни дисперсии, докато непараметричните тестове са подходящи за данни, които не отговарят на тези допускания.

Пример за статистически параметричен тест

Да предположим, че изследовател се интересува от това дали има разлика в средния ръст на две групи деца - група А и група Б. За тази цел изследователят избира на случаен принцип по 20 деца от всяка група и измерва ръста им.

Изследователят иска да разбере дали средният ръст на децата от група А се различава от средния ръст на децата от група Б. За да провери тази хипотеза, изследователят може да използва t-тест за две извадки. Т-тестът предполага, че основните данни са нормално разпределени и че дисперсиите на двете групи са равни.

Изследователят изчислява средния ръст за всяка група и установява, че средният ръст за група А е 150 см, а средният ръст за група Б е 155 см. След това изследователят изчислява стандартното отклонение за всяка група и установява, че стандартното отклонение за група А е 5 cm, а стандартното отклонение за група Б е 4 cm.

След това изследователят изчислява t-статистиката, като използва разликата в средните стойности на двете групи, разделена на стандартната грешка на разликата. Ако t-статистиката е по-голяма от критичната стойност, определена от нивото на значимост и степените на свобода, изследователят може да заключи, че има значителна разлика в средния ръст на децата в група А и група Б.

Този пример демонстрира как може да се използва двуизборният t-тест за проверка на хипотеза за разликата в средните стойности на две групи. t-тестът е мощен и широко използван параметричен тест, който осигурява надежден и сигурен начин за проверка на хипотези за средната стойност на популацията.

Мощни инструменти за анализ на данни

В заключение, параметричните тестове са мощен инструмент за статистически анализ, който осигурява стабилни и надеждни резултати за широк кръг приложения. Въпреки това е важно да се избере подходящият тест въз основа на естеството на данните и разглеждания изследователски въпрос. Независимо дали се използват параметрични или непараметрични тестове, целта на статистическия анализ винаги е да се направят валидни изводи за основната популация и да се направят смислени заключения от данните.

Нищо не може да надмине безупречната визуална част, която предава сложно послание.

Имате затруднения с предаването на голямо количество информация? Използвайте инфографики и илюстрации, за да направите работата си по-разбираема и достъпна. Mind the Graph е отличен инструмент за изследователи, които искат да направят работата си по-ефективна, като използват визуално привлекателни инфографики.