ANOVA test<\/h3>\n\n\n\n
Teine levinud parameetriline test on dispersioonanal\u00fc\u00fcs (ANOVA), mida kasutatakse kolme v\u00f5i enama populatsiooni keskmiste v\u00f5rdlemiseks. . ANOVA test<\/a> eeldab, et aluseks olevad andmed on normaaljaotusega ja et k\u00f5ikide populatsioonide dispersioonid on v\u00f5rdsed. Teststatistika arvutatakse, kasutades populatsioonide vahelise dispersiooni ja populatsioonisisese dispersiooni suhet.<\/p>\n\n\n\n Lisaks t-testile ja ANOVA-le on olemas veel mitmeid muid statistilisi parameetrilisi teste, mida kasutatakse erinevates rakendustes, sealhulgas paaris t-test, \u00fchesuunaline ANOVA, kahesuunaline ANOVA, korduvate m\u00f5\u00f5tmiste ANOVA ja segat\u00fc\u00fcpi ANOVA. Igal neist testidest on erinevad eeldused ja teststatistika ning neid kasutatakse erinevat t\u00fc\u00fcpi uurimisk\u00fcsimuste lahendamiseks.<\/p>\n\n\n\n Parameetriliste testide \u00fcks peamisi eeliseid on see, et need on robustsed, mis t\u00e4hendab, et nad ei ole tundlikud andmete aluseks oleva jaotuse kuju suhtes. Kui andmed on ligikaudu normaaljaotusega, v\u00f5ivad parameetrilised testid anda t\u00e4pseid tulemusi.<\/p>\n\n\n\n Mind the Graph on ideaalne vahend andmete koondamiseks ja nende visuaalseks esitamiseks. Kasutage graafikuid, tabeleid ja teaduslikke illustratsioone, et muuta oma t\u00f6\u00f6 arusaadavamaks.<\/p>\n\n\n\n Parameetriliste testide teine eelis on nende usaldusv\u00e4\u00e4rsus, kuna need p\u00f5hinevad h\u00e4sti t\u00f5estatud statistilistel meetoditel ja eeldustel. Parameetriliste testide tulemused on v\u00e4ga h\u00e4sti korratavad ja neid saab kasutada valide j\u00e4relduste tegemiseks aluseks oleva populatsiooni kohta.<\/p>\n\n\n\n Vaatamata paljudele eelistele ei ole parameetrilised testid alati parim valik iga andmekogumi jaoks. M\u00f5nel juhul ei pruugi aluseks olevad andmed olla normaaljaotusega v\u00f5i populatsioonide dispersioonid ei pruugi olla v\u00f5rdsed. Sellistel juhtudel v\u00f5ivad mitteparameetrilised testid olla sobivamad.<\/p>\n\n\n\n Mitteparameetrilised testid on statistilise anal\u00fc\u00fcsi liik, mis ei tee mingeid eeldusi andmete aluseks oleva jaotuse kohta. Selle asemel tuginevad nad tulemuste olulisuse m\u00e4\u00e4ramisel andmete j\u00e4rjestusele. M\u00f5ned levinud mitteparameetrilised testid on j\u00e4rgmised Wilcoxoni ristsumma test<\/a>... Kruskal-Wallise test<\/a>ja Mann-Whitney test<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Parameetriliste ja mitteparameetriliste testide vahel valides on oluline arvestada andmete olemust ja uuritavat k\u00fcsimust. \u00dcldiselt on parameetrilised testid sobivad andmete puhul, mis on normaalselt jaotunud ja mille varieeruvus on v\u00f5rdne, samas kui mitteparameetrilised testid sobivad andmete puhul, mis ei vasta nendele eeldustele.<\/p>\n\n\n\n Oletame, et uurija on huvitatud sellest, kas kahe laster\u00fchma - r\u00fchma A ja r\u00fchma B - keskmine pikkus erineb. Selleks valib uurija juhuslikult m\u00f5lemast r\u00fchmast 20 last ja m\u00f5\u00f5dab nende pikkuse.<\/p>\n\n\n\n Teadlane soovib teada, kas r\u00fchma A laste keskmine pikkus erineb r\u00fchma B laste keskmisest pikkusest. Selle h\u00fcpoteesi testimiseks v\u00f5ib teadlane kasutada kahe valimi t-testi. T-testi puhul eeldatakse, et aluseks olevad andmed on normaaljaotusega ja et kahe r\u00fchma variandid on v\u00f5rdsed.<\/p>\n\n\n\n Teadlane arvutab iga r\u00fchma keskmise pikkuse ja leiab, et r\u00fchma A keskmine pikkus on 150 cm ja r\u00fchma B keskmine pikkus on 155 cm. Seej\u00e4rel arvutab uurija iga r\u00fchma standardh\u00e4lbe ja leiab, et r\u00fchma A standardh\u00e4lve on 5 cm ja r\u00fchma B standardh\u00e4lve on 4 cm.<\/p>\n\n\n\n Seej\u00e4rel arvutab uurija t-statistiku, kasutades kahe r\u00fchma keskmiste erinevust, mis jagatakse erinevuse standardveaga. Kui t-statistik on suurem kui olulisuse taseme ja vabadusastmete alusel m\u00e4\u00e4ratud kriitiline v\u00e4\u00e4rtus, v\u00f5ib uurija j\u00e4reldada, et r\u00fchma A ja r\u00fchma B laste keskmises pikkuses on oluline erinevus.<\/p>\n\n\n\n See n\u00e4ide n\u00e4itab, kuidas kahe valimi t-testi saab kasutada h\u00fcpoteesi testimiseks kahe grupi keskmiste erinevuse kohta. T-test on v\u00f5imas ja laialdaselt kasutatav parameetriline test, mis on kindel ja usaldusv\u00e4\u00e4rne viis testida h\u00fcpoteese populatsiooni keskv\u00e4\u00e4rtuse kohta.<\/p>\n\n\n\n Kokkuv\u00f5tteks v\u00f5ib \u00f6elda, et parameetrilised testid on v\u00f5imas vahend statistiliseks anal\u00fc\u00fcsiks, mis annab kindlaid ja usaldusv\u00e4\u00e4rseid tulemusi paljude rakenduste puhul. Siiski on oluline valida sobiv test vastavalt andmete iseloomule ja k\u00e4sitletavale uurimisk\u00fcsimusele. S\u00f5ltumata sellest, kas kasutatakse parameetrilisi v\u00f5i mitteparameetrilisi teste, on statistilise anal\u00fc\u00fcsi eesm\u00e4rk alati teha kehtivaid j\u00e4reldusi aluseks oleva \u00fcldkogumi kohta ja teha andmetest sisukaid j\u00e4reldusi.<\/p>\n\n\n\n Kas teil on raskusi suure hulga teabe edastamisega? Kasutage infograafiaid ja illustratsioone, et muuta oma t\u00f6\u00f6 arusaadavamaks ja k\u00e4ttesaadavamaks. Mind the Graph on suurep\u00e4rane vahend teadlastele, kes soovivad oma t\u00f6\u00f6d visuaalselt atraktiivsete infograafiate abil t\u00f5husamaks muuta. <\/p>\n\n\n\nMuud parameetrilised testid<\/h3>\n\n\n\n
Looge h\u00e4mmastavaid infograafiaid minutitega<\/h2>\n\n\n\n
Statistika parameetriliste testide usaldusv\u00e4\u00e4rsus<\/h2>\n\n\n\n
Parameetrilised testid vs. mitteparameetrilised testid<\/h2>\n\n\n\n
Statistika parameetrilise testi n\u00e4ide<\/h2>\n\n\n\n
V\u00f5imsad vahendid andmete anal\u00fc\u00fcsimiseks<\/h2>\n\n\n\n
Mitte miski ei saa olla parem kui veatu visuaalne osa, mis edastab keerulise s\u00f5numi.<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/3iezpf5xkd3.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n