Kas ir statistikas parametriskie testi un kur tos piemērot?

Statistikas parametriskie testi ir statistiskās analīzes veids, ko izmanto, lai pārbaudītu hipotēzes par populācijas vidējo vērtību un dispersiju. Šo testu pamatā ir pieņēmums, ka pamatā esošie dati atbilst normālam sadalījumam, un tiem piemīt vairākas galvenās īpašības, tostarp noturība, ticamība un spēja noteikt smalkas atšķirības datos.

Parametriskos testus bieži izmanto dažādos lietojumos, tostarp medicīnas pētījumos, tirgus pētījumos un sociālajās zinātnēs. Šajās jomās pētnieki var izmantot parametriskos testus, lai noteiktu populācijas vidējo vērtību vai dispersiju izmaiņu nozīmīgumu vai lai noteiktu, vai konkrēta apstrāde vai intervence ir būtiski ietekmējusi datus.

Visbiežāk sastopamie statistikas parametrisko testu veidi

T tests

Viens no visbiežāk izmantotajiem parametriskajiem testiem ir t-tests, ko izmanto, lai salīdzinātu divu populāciju vidējos lielumus. . t-tests pieņem, ka pamatā esošie dati ir normāli sadalīti un ka abu populāciju dispersijas ir vienādas. Testa statistiku aprēķina, izmantojot abu populāciju vidējo vērtību starpību, kas dalīta ar starpības standartkļūdu.

ANOVA tests

Vēl viens izplatīts parametriskais tests ir dispersijas analīze (ANOVA), ko izmanto, lai salīdzinātu trīs vai vairāku populāciju vidējos lielumus. . ANOVA tests pieņem, ka pamatā esošie dati ir normāli sadalīti un ka visu populāciju dispersijas ir vienādas. Testa statistiku aprēķina, izmantojot dispersijas starp populācijām attiecību pret dispersiju populācijās.

Citi parametriskie testi

Papildus t-testam un ANOVA ir vēl vairāki citi statistikas parametriskie testi, kurus izmanto dažādos lietojumos, tostarp pāra t-tests, vienvirziena ANOVA, divvirzienu ANOVA, ANOVA ar atkārtotiem mērījumiem un jaukta dizaina ANOVA. Katram no šiem testiem ir atšķirīgi pieņēmumi un testa statistika, un tos izmanto, lai risinātu dažāda veida pētniecības jautājumus.

Viena no galvenajām parametrisko testu priekšrocībām ir to robustums, proti, tie nav jutīgi pret pamatā esošo datu sadalījuma formu. Ja dati ir aptuveni normāli sadalīti, parametriskie testi var sniegt precīzus rezultātus.

Izveidojiet pārsteidzošu infografiku dažu minūšu laikā

Mind the Graph ir ideāls rīks, lai apkopotu jūsu datus un vizuāli tos attēlotu. Izmantojiet diagrammas, tabulas un zinātniskas ilustrācijas, lai padarītu jūsu darbu vieglāk saprotamu.

Izveidot manu pirmo infografiku

Statistikas parametrisko testu ticamība

Vēl viena parametrisko testu priekšrocība ir to ticamība, jo tie balstās uz vispāratzītām statistikas metodēm un pieņēmumiem. Parametrisko testu rezultāti ir ļoti atkārtojami, un tos var izmantot, lai izdarītu derīgus secinājumus par pamatkopumu.

Neraugoties uz to daudzajām priekšrocībām, parametriskie testi ne vienmēr ir labākā izvēle katrai datu kopai. Dažos gadījumos pamatā esošie dati var nebūt sadalīti normāli vai populāciju variācijas var nebūt vienādas. Šādos gadījumos neparametriskie testi var būt piemērotāki.

Parametriskie testi pret neparametriskajiem testiem

Neparametriskie testi ir statistiskās analīzes veids, kas neizvirza nekādus pieņēmumus par pamatā esošo datu sadalījumu. Tā vietā, lai noteiktu rezultātu nozīmīgumu, tie balstās uz datu rangu. Daži izplatītākie neparametriskie testi ir šādi. Vilkoksona rangu summas tests, un Kruskala-Valisa tests, un Manna-Vitnija tests.

Izvēloties starp parametriskiem un neparametriskiem testiem, ir svarīgi ņemt vērā datu raksturu un pētāmo jautājumu. Kopumā parametriskie testi ir piemēroti datiem ar normālu sadalījumu un vienādām variācijām, bet neparametriskie testi ir piemēroti datiem, kas neatbilst šiem pieņēmumiem.

Statistikas parametriskā testa piemērs

Pieņemsim, ka pētnieks ir ieinteresēts pārbaudīt, vai pastāv atšķirība starp divu bērnu grupu - A grupas un B grupas - vidējo augumu. Lai to izdarītu, pētnieks nejauši izvēlas 20 bērnus no katras grupas un mēra viņu augumu.

Pētnieks vēlas noskaidrot, vai A grupas bērnu vidējais augums atšķiras no B grupas bērnu vidējā auguma. Lai pārbaudītu šo hipotēzi, pētnieks var izmantot divu paraugu t-testu. T-tests pieņem, ka pamatā esošie dati ir normāli sadalīti un ka abu grupu variācijas ir vienādas.

Pētnieks aprēķina katras grupas vidējo augumu un konstatē, ka A grupas vidējais augums ir 150 cm, bet B grupas vidējais augums ir 155 cm. Pēc tam pētnieks aprēķina katras grupas standartnovirzi un konstatē, ka A grupas standartnovirze ir 5 cm, bet B grupas standartnovirze ir 4 cm.

Pēc tam pētnieks aprēķina t-statistiku, izmantojot abu grupu vidējo vērtību starpību, kas dalīta ar starpības standartkļūdu. Ja t-statistika ir lielāka par kritisko vērtību, ko nosaka pēc nozīmīguma līmeņa un brīvības pakāpēm, pētnieks var secināt, ka pastāv nozīmīga atšķirība A un B grupas bērnu vidējā augumā.

Šajā piemērā ir parādīts, kā ar divu paraugu t-testu var pārbaudīt hipotēzi par divu grupu vidējo vērtību atšķirību. T-tests ir spēcīgs un plaši izmantots parametriskais tests, kas nodrošina stabilu un uzticamu veidu, kā pārbaudīt hipotēzes par populācijas vidējo vērtību.

Jaudīgi rīki datu analīzei

Noslēgumā var secināt, ka parametriskie testi ir spēcīgs statistiskās analīzes rīks, kas nodrošina stabilus un uzticamus rezultātus visdažādākajiem lietojumiem. Tomēr ir svarīgi izvēlēties piemērotu testu, pamatojoties uz datu raksturu un pētījuma jautājumu. Neatkarīgi no tā, vai tiek izmantoti parametriskie vai neparametriskie testi, statistiskās analīzes mērķis vienmēr ir izdarīt pamatotus secinājumus par pamatā esošo populāciju un no datiem izdarīt jēgpilnus secinājumus.

Nekas nevar pārspēt nevainojamu vizuālo darbu, kas sniedz sarežģītu vēstījumu.

Jums ir grūtības paziņot lielu informācijas apjomu? Izmantojiet infografikas un ilustrācijas, lai padarītu savu darbu saprotamāku un pieejamāku. Mind the Graph ir lielisks rīks pētniekiem, kuri vēlas padarīt savu darbu efektīvāku, izmantojot vizuāli pievilcīgas infografikas.