Hva er parametriske statistiske tester og hvor kan de brukes?

Statistics parametric tests are a type of statistical analysis used to test hypotheses about the population mean and variance. These tests are based on the assumption that the underlying data follows a normal distribution and have several key properties, including robustness, reliability, and the ability to detect subtle differences in the data.

Parametric tests are often used in a variety of different applications, including medical research, market research, and social sciences. In these fields, researchers may use parametric tests to determine the significance of changes in population means or variances, or to determine if a particular treatment or intervention has had a significant impact on the data.

De vanligste typene parametriske tester

T-testen

En av de mest brukte parametriske testene er t-testen, som brukes til å sammenligne gjennomsnittene til to populasjoner. Den t-test assumes that the underlying data is normally distributed and that the variances of the two populations are equal. The test statistic is calculated using the difference in the means of the two populations, divided by the standard error of the difference.

ANOVA-test

En annen vanlig parametrisk test er variansanalyse (ANOVA), som brukes til å sammenligne gjennomsnittene til tre eller flere populasjoner. Den ANOVA-test forutsetter at de underliggende dataene er normalfordelte og at variansen i alle populasjonene er lik. Teststatistikken beregnes ved hjelp av forholdet mellom variansen mellom populasjonene og variansen innad i populasjonene.

Andre parametriske tester

In addition to the t-test and ANOVA, there are several other statistics parametric tests that are used in different applications, including the paired t-test, the one-way ANOVA, the two-way ANOVA, the repeated measures ANOVA, and the mixed-design ANOVA. Each of these tests has different assumptions and test statistics, and is used to address different types of research questions.

En av de viktigste fordelene med parametriske tester er at de er robuste, det vil si at de ikke er følsomme for formen på den underliggende datafordelingen. Så lenge dataene er tilnærmet normalfordelte, kan parametriske tester gi nøyaktige resultater.

Lag fantastisk infografikk på få minutter

Mind the Graph is the perfect tool to bring your data together and present them visually. Use charts, tables and scientific illustrations to make your work easier to understand.

Lag min første infografikk

Påliteligheten til statistiske parametriske tester

En annen fordel med parametriske tester er at de er pålitelige, ettersom de er basert på veletablerte statistiske metoder og forutsetninger. Resultatene fra parametriske tester er svært repeterbare og kan brukes til å trekke gyldige slutninger om den underliggende populasjonen.

Selv om parametriske tester har mange fordeler, er de ikke alltid det beste valget for alle datasett. I noen tilfeller kan det hende at de underliggende dataene ikke er normalfordelte, eller at variansene i populasjonene ikke er like. I slike tilfeller kan ikke-parametriske tester være mer hensiktsmessige.

Parametriske tester vs. ikke-parametriske tester

Ikke-parametriske tester er en type statistisk analyse som ikke gjør noen antakelser om den underliggende datafordelingen. I stedet baserer de seg på rangeringen av dataene for å avgjøre om resultatene er signifikante. Noen vanlige ikke-parametriske tester inkluderer Wilcoxon rang-sum-test, den Kruskal-Wallis-test, og den Mann-Whitney-test.

When choosing between parametric and non-parametric tests, it is important to consider the nature of the data and the research question being addressed. In general, parametric tests are appropriate for data that is normally distributed and has equal variances, while non-parametric tests are appropriate for data that does not meet these assumptions.

Eksempel på en statistisk parametrisk test

Anta at en forsker er interessert i å teste om det er forskjell på gjennomsnittshøyden til to grupper barn - gruppe A og gruppe B. For å gjøre dette velger forskeren tilfeldig ut 20 barn fra hver gruppe og måler høyden deres.

Forskeren ønsker å finne ut om gjennomsnittshøyden til barna i gruppe A er forskjellig fra gjennomsnittshøyden til barna i gruppe B. For å teste denne hypotesen kan forskeren bruke en t-test med to utvalg. T-testen forutsetter at de underliggende dataene er normalfordelte og at variansen i de to gruppene er lik.

Forskeren beregner gjennomsnittshøyden for hver gruppe og finner at gjennomsnittshøyden for gruppe A er 150 cm og gjennomsnittshøyden for gruppe B er 155 cm. Forskeren beregner deretter standardavviket for hver gruppe og finner at standardavviket for gruppe A er 5 cm og standardavviket for gruppe B er 4 cm.

Next, the researcher calculates the t-statistic using the difference in the means of the two groups, divided by the standard error of the difference. If the t-statistic is larger than a critical value determined by the level of significance and degrees of freedom, the researcher can conclude that there is a significant difference in the mean height of children in Group A and Group B.

Dette eksemplet viser hvordan en t-test med to utvalg kan brukes til å teste en hypotese om forskjellen i gjennomsnittet til to grupper. T-testen er en kraftig og mye brukt parametrisk test som gir en robust og pålitelig måte å teste hypoteser om populasjonsgjennomsnittet på.

Kraftige verktøy for analyse av data

Parametriske tester er et effektivt verktøy for statistisk analyse, og de gir robuste og pålitelige resultater for et bredt spekter av bruksområder. Det er imidlertid viktig å velge riktig test basert på dataenes art og forskningsspørsmålet som skal besvares. Uansett om man bruker parametriske eller ikke-parametriske tester, er målet med statistisk analyse alltid å trekke gyldige slutninger om den underliggende populasjonen og å trekke meningsfulle konklusjoner fra dataene.

Ingenting er bedre enn et perfekt visuelt uttrykk som formidler et komplekst budskap.

Har du problemer med å kommunisere en stor mengde informasjon? Bruk infografikk og illustrasjoner for å gjøre arbeidet ditt mer forståelig og tilgjengelig. Mind the Graph er et utmerket verktøy for forskere som ønsker å gjøre arbeidet sitt mer effektivt ved hjelp av visuelt attraktive infografikker.