Mitä ovat tilastolliset parametriset testit ja missä niitä sovelletaan?

Tilastolliset parametriset testit ovat eräänlainen tilastollinen analyysi, jota käytetään testaamaan populaation keskiarvoa ja varianssia koskevia hypoteeseja. Nämä testit perustuvat oletukseen, että aineisto noudattaa normaalijakaumaa, ja niillä on useita keskeisiä ominaisuuksia, kuten kestävyys, luotettavuus ja kyky havaita aineistossa esiintyviä hienovaraisia eroja.

Parametrisia testejä käytetään usein monissa eri sovelluksissa, kuten lääketieteellisessä tutkimuksessa, markkinatutkimuksessa ja yhteiskuntatieteissä. Näillä aloilla tutkijat voivat käyttää parametrisia testejä määrittääkseen populaation keskiarvojen tai varianssien muutosten merkityksen tai määrittääkseen, onko tietyllä hoidolla tai toimenpiteellä ollut merkittävä vaikutus tietoihin.

Yleisimmät tilastotyypit parametriset testit

T-testi

Yksi yleisimmin käytetyistä parametrisista testeistä on t-testi, jota käytetään kahden populaation keskiarvojen vertailuun. . t-testi oletetaan, että aineisto on normaalijakautunut ja että kahden populaation varianssit ovat yhtä suuret. Testitilasto lasketaan käyttämällä kahden populaation keskiarvojen eroa jaettuna eron keskivirheellä.

ANOVA-testi

Toinen yleinen parametrinen testi on varianssianalyysi (ANOVA), jota käytetään kolmen tai useamman populaation keskiarvojen vertailuun. . ANOVA-testi oletetaan, että aineisto on normaalijakautunut ja että kaikkien populaatioiden varianssit ovat samat. Testistatistiikka lasketaan käyttämällä populaatioiden välisen varianssin ja populaatioiden sisäisen varianssin suhdetta.

Muut parametriset testit

T-testin ja ANOVA:n lisäksi on olemassa useita muita tilastollisia parametrisia testejä, joita käytetään eri sovelluksissa, kuten parittainen t-testi, yksisuuntainen ANOVA, kaksisuuntainen ANOVA, toistettujen mittausten ANOVA ja sekamuotoinen ANOVA. Jokaisella näistä testeistä on erilaiset oletukset ja testitilastot, ja niitä käytetään erityyppisten tutkimuskysymysten ratkaisemiseen.

Yksi parametristen testien tärkeimmistä eduista on, että ne ovat kestäviä, eli ne eivät ole herkkiä taustalla olevan datan jakauman muodolle. Niin kauan kuin tiedot ovat likimain normaalisti jakautuneita, parametriset testit voivat antaa tarkkoja tuloksia.

Luo uskomattomia infografiikoita muutamassa minuutissa

Mind the Graph on täydellinen työkalu tietojen yhdistämiseen ja niiden visuaaliseen esittämiseen. Käytä kaavioita, taulukoita ja tieteellisiä kuvituksia, jotta työsi olisi helpommin ymmärrettävissä.

Luo ensimmäinen infografiikka

Tilastojen parametristen testien luotettavuus

Toinen parametristen testien etu on niiden luotettavuus, sillä ne perustuvat vakiintuneisiin tilastollisiin menetelmiin ja oletuksiin. Parametristen testien tulokset ovat hyvin toistettavissa, ja niiden avulla voidaan tehdä päteviä päätelmiä perusjoukosta.

Parametriset testit eivät monista eduistaan huolimatta ole aina paras valinta kaikille aineistoille. Joissakin tapauksissa aineisto ei välttämättä ole normaalisti jakautunut tai populaatioiden varianssit eivät välttämättä ole yhtä suuria. Näissä tapauksissa ei-parametriset testit voivat olla sopivampia.

Parametriset testit vs. ei-parametriset testit

Ei-parametriset testit ovat eräänlaisia tilastollisia analyysejä, joissa ei tehdä mitään oletuksia tietojen jakaumasta. Sen sijaan ne luottavat tulosten merkitsevyyden määrittämisessä tietojen järjestykseen. Joitakin yleisiä ei-parametrisia testejä ovat Wilcoxonin rank-summatesti... Kruskal-Wallisin testija Mann-Whitneyn testi.

Kun valitaan parametristen ja ei-parametristen testien välillä, on tärkeää ottaa huomioon aineiston luonne ja tutkimuskysymys. Yleisesti ottaen parametriset testit soveltuvat aineistoille, jotka ovat normaalijakautuneita ja joiden varianssit ovat yhtä suuret, kun taas ei-parametriset testit soveltuvat aineistoille, jotka eivät täytä näitä oletuksia.

Esimerkki tilastollisesta parametrisesta testistä

Oletetaan, että tutkija on kiinnostunut testaamaan, onko kahden lapsiryhmän - ryhmän A ja ryhmän B - keskipituudessa eroa. Tätä varten tutkija valitsee satunnaisesti 20 lasta kummastakin ryhmästä ja mittaa heidän pituutensa.

Tutkija haluaa tietää, poikkeaako ryhmän A lasten keskipituus ryhmän B lasten keskipituudesta. Tämän hypoteesin testaamiseksi tutkija voi käyttää kahden otoksen t-testiä. T-testissä oletetaan, että aineisto on normaalisti jakautunut ja että kahden ryhmän varianssit ovat yhtä suuret.

Tutkija laskee kunkin ryhmän keskipituuden ja toteaa, että ryhmän A keskipituus on 150 cm ja ryhmän B keskipituus on 155 cm. Tämän jälkeen tutkija laskee kunkin ryhmän keskihajonnan ja toteaa, että ryhmän A keskihajonta on 5 cm ja ryhmän B keskihajonta on 4 cm.

Seuraavaksi tutkija laskee t-statistiikan käyttämällä kahden ryhmän keskiarvojen eroa jaettuna eron keskivirheellä. Jos t-statistiikka on suurempi kuin merkitsevyystason ja vapausasteiden perusteella määritetty kriittinen arvo, tutkija voi päätellä, että ryhmän A ja ryhmän B lasten keskipituudessa on merkittävä ero.

Tämä esimerkki osoittaa, miten kahden otoksen t-testillä voidaan testata kahden ryhmän keskiarvojen eroa koskeva hypoteesi. T-testi on tehokas ja laajalti käytetty parametrinen testi, joka tarjoaa vankan ja luotettavan tavan testata populaation keskiarvoa koskevia hypoteeseja.

Tehokkaat työkalut tietojen analysointiin

Johtopäätöksenä voidaan todeta, että parametriset testit ovat tehokas tilastollisen analyysin väline, joka tarjoaa vankkoja ja luotettavia tuloksia monenlaisissa sovelluksissa. On kuitenkin tärkeää valita sopiva testi aineiston luonteen ja tutkimuskysymyksen perusteella. Käytettiinpä sitten parametrisia tai ei-parametrisia testejä, tilastollisen analyysin tavoitteena on aina tehdä päteviä päätelmiä perusjoukosta ja tehdä aineistosta mielekkäitä johtopäätöksiä.

Mikään ei voita virheetöntä visuaalista teosta, joka välittää monimutkaisen viestin.

Onko sinulla vaikeuksia välittää suurta tietomäärää? Tee työstäsi ymmärrettävämpää ja helpommin lähestyttävää käyttämällä infografiikkaa ja kuvitusta. Mind the Graph on erinomainen työkalu tutkijoille, jotka haluavat tehostaa työtään käyttämällä visuaalisesti houkuttelevia infografiikoita.