Co jsou statistické parametrické testy a kde je použít?

Statistické parametrické testy jsou typem statistické analýzy, která se používá k testování hypotéz o populačním průměru a rozptylu. Tyto testy jsou založeny na předpokladu, že základní data se řídí normálním rozdělením, a mají několik klíčových vlastností, včetně robustnosti, spolehlivosti a schopnosti odhalit jemné rozdíly v datech.

Parametrické testy se často používají v různých aplikacích, včetně lékařského výzkumu, výzkumu trhu a sociálních věd. V těchto oborech mohou výzkumníci používat parametrické testy k určení významnosti změn populačních průměrů nebo rozptylů nebo k určení, zda určitá léčba nebo intervence měla na data významný vliv.

Nejběžnější typy statistických parametrických testů

T-test

Jedním z nejčastěji používaných parametrických testů je t-test, který se používá k porovnání průměrů dvou populací. . t-test předpokládá, že základní data jsou normálně rozdělena a že rozptyly obou populací jsou stejné. Testovací statistika se vypočítá pomocí rozdílu středních hodnot obou populací vyděleného směrodatnou chybou rozdílu.

Test ANOVA

Dalším běžným parametrickým testem je analýza rozptylu (ANOVA), která se používá k porovnání průměrů tří nebo více populací. . Test ANOVA předpokládá, že základní data jsou normálně rozdělena a že rozptyly všech populací jsou stejné. Testovací statistika se vypočítá pomocí poměru rozptylu mezi populacemi a rozptylu uvnitř populací.

Další parametrické testy

Kromě t-testu a ANOVA existuje několik dalších statistických parametrických testů, které se používají v různých aplikacích, včetně párového t-testu, jednocestné ANOVY, dvoucestné ANOVY, ANOVY s opakovanými měřeními a ANOVY se smíšeným designem. Každý z těchto testů má jiné předpoklady a testové statistiky a používá se k řešení různých typů výzkumných otázek.

Jednou z hlavních výhod parametrických testů je jejich robustnost, což znamená, že nejsou citlivé na tvar rozdělení základních dat. Pokud jsou data přibližně normálně rozdělena, mohou parametrické testy poskytovat přesné výsledky.

Vytvářejte úžasné infografiky během několika minut

Mind the Graph je dokonalým nástrojem pro shromažďování dat a jejich vizuální prezentaci. Pomocí grafů, tabulek a vědeckých ilustrací usnadníte pochopení své práce.

Vytvoření mé první infografiky

Spolehlivost statistických parametrických testů

Další výhodou parametrických testů je jejich spolehlivost, protože jsou založeny na dobře zavedených statistických metodách a předpokladech. Výsledky parametrických testů jsou vysoce opakovatelné a lze je použít k platným závěrům o základní populaci.

Navzdory mnoha výhodám nejsou parametrické testy vždy nejlepší volbou pro každý soubor dat. V některých případech nemusí být základní data normálně rozdělena nebo rozptyly populací nemusí být stejné. V těchto případech mohou být vhodnější neparametrické testy.

Parametrické testy vs. neparametrické testy

Neparametrické testy jsou typem statistické analýzy, která nečiní žádné předpoklady o základním rozdělení dat. Místo toho se při určování významnosti výsledků spoléhají na pořadí dat. Mezi běžné neparametrické testy patří např. Wilcoxonův rank-sum test... Kruskalův-Wallisův testa Mannův-Whitneyho test.

Při volbě mezi parametrickými a neparametrickými testy je důležité vzít v úvahu povahu dat a řešenou výzkumnou otázku. Obecně platí, že parametrické testy jsou vhodné pro data, která jsou normálně rozdělena a mají stejné rozptyly, zatímco neparametrické testy jsou vhodné pro data, která tyto předpoklady nesplňují.

Příklad statistického parametrického testu

Předpokládejme, že výzkumník má zájem zjistit, zda existuje rozdíl v průměrné výšce dvou skupin dětí - skupiny A a skupiny B. Za tímto účelem vybere náhodně 20 dětí z každé skupiny a změří jejich výšku.

Výzkumník chce zjistit, zda se průměrná výška dětí ve skupině A liší od průměrné výšky dětí ve skupině B. K ověření této hypotézy může výzkumník použít dvouvýběrový t-test. T-test předpokládá, že základní data jsou normálně rozdělena a že rozptyly obou skupin jsou stejné.

Výzkumník vypočítá průměrnou výšku pro každou skupinu a zjistí, že průměrná výška skupiny A je 150 cm a průměrná výška skupiny B je 155 cm. Výzkumník poté vypočítá směrodatnou odchylku pro každou skupinu a zjistí, že směrodatná odchylka pro skupinu A je 5 cm a směrodatná odchylka pro skupinu B je 4 cm.

Dále výzkumník vypočítá t-statistiku pomocí rozdílu průměrů obou skupin, který vydělí směrodatnou chybou rozdílu. Pokud je t-statistika větší než kritická hodnota určená hladinou významnosti a stupni volnosti, může výzkumník dojít k závěru, že existuje významný rozdíl v průměrné výšce dětí ve skupině A a B.

Tento příklad ukazuje, jak lze dvouvýběrový t-test použít k testování hypotézy o rozdílu průměrů dvou skupin. T-test je výkonný a široce používaný parametrický test, který poskytuje robustní a spolehlivý způsob testování hypotéz o průměru populace.

Výkonné nástroje pro analýzu dat

Závěrem lze říci, že parametrické testy jsou mocným nástrojem statistické analýzy, který poskytuje robustní a spolehlivé výsledky pro širokou škálu aplikací. Je však důležité zvolit vhodný test na základě povahy dat a řešené výzkumné otázky. Ať už použijete parametrické nebo neparametrické testy, cílem statistické analýzy je vždy učinit platné závěry o základní populaci a vyvodit z dat smysluplné závěry.

Nic nepřekoná bezchybný vizuál, který přináší komplexní sdělení.

Máte potíže se sdělováním velkého množství informací? Použijte infografiky a ilustrace, aby byla vaše práce srozumitelnější a přístupnější. Mind the Graph je vynikající nástroj pro výzkumné pracovníky, kteří chtějí zefektivnit svou práci pomocí vizuálně atraktivních infografik.