Kas yra statistiniai parametriniai testai ir kur juos taikyti?

Statistiniai parametriniai testai - tai statistinės analizės rūšis, naudojama hipotezėms apie populiacijos vidurkį ir dispersiją tikrinti. Šie testai grindžiami prielaida, kad pagrindiniai duomenys pasiskirsto pagal normalųjį skirstinį, ir pasižymi keliomis pagrindinėmis savybėmis, įskaitant tvirtumą, patikimumą ir gebėjimą aptikti nežymius duomenų skirtumus.

Parametriniai testai dažnai naudojami įvairiose srityse, įskaitant medicinos, rinkos ir socialinius mokslus. Šiose srityse tyrėjai gali naudoti parametrinius testus, norėdami nustatyti populiacijos vidurkių ar dispersijų pokyčių reikšmingumą arba nustatyti, ar tam tikras gydymas ar intervencija turėjo reikšmingą poveikį duomenims.

Dažniausiai pasitaikantys statistikos tipai parametriniai testai

T testas

Vienas iš dažniausiai naudojamų parametrinių testų yra t-testas, kuris naudojamas dviejų populiacijų vidurkiams palyginti. . t-testas daroma prielaida, kad pagrindiniai duomenys pasiskirstę normaliai ir kad abiejų populiacijų dispersijos yra lygios. Testo statistika apskaičiuojama naudojant dviejų populiacijų vidurkių skirtumą, padalytą iš skirtumo standartinės paklaidos.

ANOVA testas

Kitas dažnas parametrinis testas yra dispersinė analizė (ANOVA), kuri naudojama trijų ar daugiau populiacijų vidurkiams palyginti. . ANOVA testas daroma prielaida, kad pagrindiniai duomenys pasiskirstę normaliai ir kad visų populiacijų dispersijos yra lygios. Testo statistika apskaičiuojama pagal populiacijų dispersijų ir populiacijų viduje esančių dispersijų santykį.

Kiti parametriniai testai

Be t-testo ir ANOVA, yra keletas kitų statistinių parametrinių testų, kurie naudojami įvairiose srityse, įskaitant porinį t-testą, vienpusį ANOVA, dvipusį ANOVA, pakartotinių matavimų ANOVA ir mišraus plano ANOVA. Kiekvienas iš šių testų turi skirtingas prielaidas ir testų statistiką ir yra naudojamas sprendžiant skirtingo pobūdžio tyrimo klausimus.

Vienas iš pagrindinių parametrinių testų privalumų yra tai, kad jie yra patikimi, t. y. jie nėra jautrūs pagrindinių duomenų pasiskirstymo formai. Jei duomenys pasiskirstę apytikriai normaliai, parametriniai testai gali duoti tikslius rezultatus.

Per kelias minutes sukurkite nuostabių infografikų

Mind the Graph yra puikus įrankis duomenims sujungti ir vizualiai pateikti. Naudokite diagramas, lenteles ir mokslines iliustracijas, kad savo darbą lengviau suprastumėte.

Sukurti pirmąjį infografiką

Statistinių parametrinių testų patikimumas

Kitas parametrinių testų privalumas - jų patikimumas, nes jie pagrįsti nusistovėjusiais statistiniais metodais ir prielaidomis. Parametrinių testų rezultatai yra labai lengvai pakartojami ir gali būti naudojami pagrįstoms išvadoms apie pagrindinę populiaciją daryti.

Nepaisant daugybės privalumų, parametriniai testai ne visada yra geriausias pasirinkimas kiekvienam duomenų rinkiniui. Kai kuriais atvejais baziniai duomenys gali būti pasiskirstę netaisyklingai arba populiacijų dispersijos gali būti nevienodos. Tokiais atvejais labiau tinka neparametriniai testai.

Parametriniai testai ir neparametriniai testai

Neparametriniai testai - tai statistinės analizės rūšis, kai nedaroma jokių prielaidų apie pagrindinį duomenų pasiskirstymą. Vietoj to, nustatant rezultatų reikšmingumą, jie remiasi duomenų rangu. Kai kurie įprasti neparametriniai testai yra šie Vilkoksono rangų sumos testas. Kruskal-Wallis testas, ir Manno-Vitnio testas.

Renkantis tarp parametrinių ir neparametrinių testų, svarbu atsižvelgti į duomenų pobūdį ir sprendžiamą tyrimo klausimą. Apskritai parametriniai testai tinka duomenims, kurie yra normaliai pasiskirstę ir turi vienodas dispersijas, o neparametriniai testai tinka duomenims, kurie neatitinka šių prielaidų.

Statistinio parametrinio testo pavyzdys

Tarkime, kad tyrėjas nori patikrinti, ar skiriasi dviejų vaikų grupių - A ir B grupių - vidutinis ūgis. Tam tyrėjas atsitiktinai iš kiekvienos grupės atrenka po 20 vaikų ir išmatuoja jų ūgį.

Tyrėjas nori sužinoti, ar A grupės vaikų ūgio vidurkis skiriasi nuo B grupės vaikų ūgio vidurkio vidurkio. Atliekant t-testą daroma prielaida, kad pagrindiniai duomenys pasiskirstę normaliai ir kad abiejų grupių dispersijos yra lygios.

Tyrėjas apskaičiuoja kiekvienos grupės ūgio vidurkį ir nustato, kad A grupės ūgio vidurkis yra 150 cm, o B grupės - 155 cm. Tada tyrėjas apskaičiuoja kiekvienos grupės standartinį nuokrypį ir nustato, kad A grupės standartinis nuokrypis yra 5 cm, o B grupės - 4 cm.

Tada tyrėjas apskaičiuoja t-statistiką, naudodamas dviejų grupių vidurkių skirtumą, padalytą iš skirtumo standartinės paklaidos. Jei t-statistika yra didesnė už kritinę reikšmę, nustatytą pagal reikšmingumo lygmenį ir laisvės laipsnius, tyrėjas gali daryti išvadą, kad A ir B grupių vaikų ūgio vidurkiai reikšmingai skiriasi.

Šiame pavyzdyje parodyta, kaip dviejų imčių t-testu galima patikrinti hipotezę apie dviejų grupių vidurkių skirtumą. T-testas yra galingas ir plačiai naudojamas parametrinis testas, kuriuo galima patikimai ir patikimai patikrinti hipotezes apie populiacijos vidurkį.

Galingi duomenų analizės įrankiai

Apibendrinant galima daryti išvadą, kad parametriniai testai yra galinga statistinės analizės priemonė, leidžianti gauti tvirtus ir patikimus rezultatus įvairiose srityse. Tačiau svarbu pasirinkti tinkamą testą, atsižvelgiant į duomenų pobūdį ir sprendžiamą tyrimo klausimą. Nesvarbu, ar naudojami parametriniai, ar neparametriniai testai, statistinės analizės tikslas visada yra padaryti pagrįstas išvadas apie tiriamąją populiaciją ir iš duomenų padaryti prasmingas išvadas.

Niekas negali pranokti nepriekaištingo vaizdinio kūrinio, kuriuo perteikiama sudėtinga žinutė.

Sunkiai perduodate didelį kiekį informacijos? Naudokite infografiką ir iliustracijas, kad darbas būtų suprantamesnis ir prieinamesnis. Mind the Graph yra puiki priemonė tyrėjams, norintiems savo darbą padaryti efektyvesnį naudojant vizualiai patrauklias infografikas.