Mis on statistika parameetrilised testid ja kus neid rakendada?

Statistika parameetrilised testid on statistilise analüüsi liik, mida kasutatakse hüpoteeside testimiseks populatsiooni keskmise ja dispersiooni kohta. Need testid põhinevad eeldusel, et aluseks olevad andmed järgivad normaaljaotust, ja neil on mitu põhiomadust, sealhulgas robustsus, usaldusväärsus ja võime tuvastada andmete peeneid erinevusi.

Parameetrilisi teste kasutatakse sageli erinevates rakendustes, sealhulgas meditsiini-, turu- ja sotsiaalteadustes. Nendes valdkondades võivad teadlased kasutada parameetrilisi teste, et määrata kindlaks populatsiooni keskmiste või dispersioonide muutuste olulisus või teha kindlaks, kas teatav ravi või sekkumine on andmeid oluliselt mõjutanud.

Kõige levinumad statistilised parameetrilised testid

T-test

Üks kõige sagedamini kasutatavatest parameetrilistest testidest on t-test, mida kasutatakse kahe populatsiooni keskmiste võrdlemiseks. . t-test eeldab, et aluseks olevad andmed on normaaljaotusega ja et kahe populatsiooni dispersioonid on võrdsed. Teststatistika arvutatakse, kasutades kahe populatsiooni keskmiste erinevust, mis jagatakse erinevuse standardveaga.

ANOVA test

Teine levinud parameetriline test on dispersioonanalüüs (ANOVA), mida kasutatakse kolme või enama populatsiooni keskmiste võrdlemiseks. . ANOVA test eeldab, et aluseks olevad andmed on normaaljaotusega ja et kõikide populatsioonide dispersioonid on võrdsed. Teststatistika arvutatakse, kasutades populatsioonide vahelise dispersiooni ja populatsioonisisese dispersiooni suhet.

Muud parameetrilised testid

Lisaks t-testile ja ANOVA-le on olemas veel mitmeid muid statistilisi parameetrilisi teste, mida kasutatakse erinevates rakendustes, sealhulgas paaris t-test, ühesuunaline ANOVA, kahesuunaline ANOVA, korduvate mõõtmiste ANOVA ja segatüüpi ANOVA. Igal neist testidest on erinevad eeldused ja teststatistika ning neid kasutatakse erinevat tüüpi uurimisküsimuste lahendamiseks.

Parameetriliste testide üks peamisi eeliseid on see, et need on robustsed, mis tähendab, et nad ei ole tundlikud andmete aluseks oleva jaotuse kuju suhtes. Kui andmed on ligikaudu normaaljaotusega, võivad parameetrilised testid anda täpseid tulemusi.

Looge hämmastavaid infograafiaid minutitega

Mind the Graph on ideaalne vahend andmete koondamiseks ja nende visuaalseks esitamiseks. Kasutage graafikuid, tabeleid ja teaduslikke illustratsioone, et muuta oma töö arusaadavamaks.

Loo oma esimene infograafik

Statistika parameetriliste testide usaldusväärsus

Parameetriliste testide teine eelis on nende usaldusväärsus, kuna need põhinevad hästi tõestatud statistilistel meetoditel ja eeldustel. Parameetriliste testide tulemused on väga hästi korratavad ja neid saab kasutada valide järelduste tegemiseks aluseks oleva populatsiooni kohta.

Vaatamata paljudele eelistele ei ole parameetrilised testid alati parim valik iga andmekogumi jaoks. Mõnel juhul ei pruugi aluseks olevad andmed olla normaaljaotusega või populatsioonide dispersioonid ei pruugi olla võrdsed. Sellistel juhtudel võivad mitteparameetrilised testid olla sobivamad.

Parameetrilised testid vs. mitteparameetrilised testid

Mitteparameetrilised testid on statistilise analüüsi liik, mis ei tee mingeid eeldusi andmete aluseks oleva jaotuse kohta. Selle asemel tuginevad nad tulemuste olulisuse määramisel andmete järjestusele. Mõned levinud mitteparameetrilised testid on järgmised Wilcoxoni ristsumma test... Kruskal-Wallise testja Mann-Whitney test.

Parameetriliste ja mitteparameetriliste testide vahel valides on oluline arvestada andmete olemust ja uuritavat küsimust. Üldiselt on parameetrilised testid sobivad andmete puhul, mis on normaalselt jaotunud ja mille varieeruvus on võrdne, samas kui mitteparameetrilised testid sobivad andmete puhul, mis ei vasta nendele eeldustele.

Statistika parameetrilise testi näide

Oletame, et uurija on huvitatud sellest, kas kahe lasterühma - rühma A ja rühma B - keskmine pikkus erineb. Selleks valib uurija juhuslikult mõlemast rühmast 20 last ja mõõdab nende pikkuse.

Teadlane soovib teada, kas rühma A laste keskmine pikkus erineb rühma B laste keskmisest pikkusest. Selle hüpoteesi testimiseks võib teadlane kasutada kahe valimi t-testi. T-testi puhul eeldatakse, et aluseks olevad andmed on normaaljaotusega ja et kahe rühma variandid on võrdsed.

Teadlane arvutab iga rühma keskmise pikkuse ja leiab, et rühma A keskmine pikkus on 150 cm ja rühma B keskmine pikkus on 155 cm. Seejärel arvutab uurija iga rühma standardhälbe ja leiab, et rühma A standardhälve on 5 cm ja rühma B standardhälve on 4 cm.

Seejärel arvutab uurija t-statistiku, kasutades kahe rühma keskmiste erinevust, mis jagatakse erinevuse standardveaga. Kui t-statistik on suurem kui olulisuse taseme ja vabadusastmete alusel määratud kriitiline väärtus, võib uurija järeldada, et rühma A ja rühma B laste keskmises pikkuses on oluline erinevus.

See näide näitab, kuidas kahe valimi t-testi saab kasutada hüpoteesi testimiseks kahe grupi keskmiste erinevuse kohta. T-test on võimas ja laialdaselt kasutatav parameetriline test, mis on kindel ja usaldusväärne viis testida hüpoteese populatsiooni keskväärtuse kohta.

Võimsad vahendid andmete analüüsimiseks

Kokkuvõtteks võib öelda, et parameetrilised testid on võimas vahend statistiliseks analüüsiks, mis annab kindlaid ja usaldusväärseid tulemusi paljude rakenduste puhul. Siiski on oluline valida sobiv test vastavalt andmete iseloomule ja käsitletavale uurimisküsimusele. Sõltumata sellest, kas kasutatakse parameetrilisi või mitteparameetrilisi teste, on statistilise analüüsi eesmärk alati teha kehtivaid järeldusi aluseks oleva üldkogumi kohta ja teha andmetest sisukaid järeldusi.

Mitte miski ei saa olla parem kui veatu visuaalne osa, mis edastab keerulise sõnumi.

Kas teil on raskusi suure hulga teabe edastamisega? Kasutage infograafiaid ja illustratsioone, et muuta oma töö arusaadavamaks ja kättesaadavamaks. Mind the Graph on suurepärane vahend teadlastele, kes soovivad oma tööd visuaalselt atraktiivsete infograafiate abil tõhusamaks muuta.