Ce sunt testele statistice parametrice și unde să le aplici?

Testele statistice parametrice sunt un tip de analiză statistică utilizat pentru a testa ipotezele privind media și varianța populației. Aceste teste se bazează pe ipoteza că datele subiacente urmează o distribuție normală și au mai multe proprietăți cheie, inclusiv robustețea, fiabilitatea și capacitatea de a detecta diferențe subtile în date.

Testele parametrice sunt adesea utilizate într-o varietate de aplicații diferite, inclusiv în cercetarea medicală, cercetarea de piață și științele sociale. În aceste domenii, cercetătorii pot utiliza teste parametrice pentru a determina semnificația schimbărilor în mediile sau varianțele populației sau pentru a determina dacă un anumit tratament sau o anumită intervenție a avut un impact semnificativ asupra datelor.

Cele mai frecvente tipuri de teste statistice parametrice

Testul t

Unul dintre cele mai frecvent utilizate teste parametrice este testul t, care este folosit pentru a compara mediile a două populații. Testul Testul t-test presupune că datele de bază sunt distribuite în mod normal și că varianțele celor două populații sunt egale. Statistica testului se calculează folosind diferența dintre mediile celor două populații, împărțită la eroarea standard a diferenței.

Test ANOVA

Un alt test parametric comun este analiza varianței (ANOVA), care este utilizată pentru a compara mediile a trei sau mai multe populații. Testul Test ANOVA presupune că datele de bază sunt distribuite în mod normal și că varianțele tuturor populațiilor sunt egale. Statistica testului se calculează folosind raportul dintre varianța dintre populații și varianța în interiorul populațiilor.

Alte teste parametrice

În plus față de testul t și ANOVA, există alte câteva teste statistice parametrice care sunt utilizate în diferite aplicații, inclusiv testul t împerecheat, ANOVA cu o singură direcție, ANOVA cu două direcții, ANOVA cu măsuri repetate și ANOVA cu design mixt. Fiecare dintre aceste teste are ipoteze și statistici de testare diferite și este utilizat pentru a răspunde la diferite tipuri de întrebări de cercetare.

Unul dintre avantajele cheie ale testelor parametrice este că sunt robuste, ceea ce înseamnă că nu sunt sensibile la forma distribuției datelor de bază. Atâta timp cât datele sunt distribuite aproximativ normal, testele parametrice pot furniza rezultate precise.

Creați infografice uimitoare în câteva minute

Mind the Graph este instrumentul perfect pentru a vă reuni datele și a le prezenta vizual. Utilizați diagrame, tabele și ilustrații științifice pentru a vă face munca mai ușor de înțeles.

Crearea primului meu infografic

Fiabilitatea testelor statistice parametrice

Un alt avantaj al testelor parametrice este fiabilitatea acestora, deoarece se bazează pe metode și ipoteze statistice bine stabilite. Rezultatele testelor parametrice sunt extrem de repetabile și pot fi utilizate pentru a face deducții valide despre populația de bază.

În ciuda numeroaselor lor beneficii, testele parametrice nu sunt întotdeauna cea mai bună alegere pentru fiecare set de date. În unele cazuri, este posibil ca datele de bază să nu fie distribuite în mod normal sau ca varianțele populațiilor să nu fie egale. În aceste cazuri, testele neparametrice pot fi mai potrivite.

Teste parametrice vs. teste neparametrice

Testele neparametrice sunt un tip de analiză statistică care nu face nicio presupunere cu privire la distribuția datelor de bază. În schimb, acestea se bazează pe rangul datelor pentru a determina semnificația rezultatelor. Unele teste neparametrice comune includ testele Testul Wilcoxon rank-sum, a Testul Kruskal-Wallis, iar Testul Mann-Whitney.

Atunci când se alege între testele parametrice și cele neparametrice, este important să se ia în considerare natura datelor și întrebarea de cercetare abordată. În general, testele parametrice sunt adecvate pentru datele care sunt distribuite în mod normal și au varianțe egale, în timp ce testele neparametrice sunt adecvate pentru datele care nu îndeplinesc aceste ipoteze.

Exemplu de test statistic parametric

Să presupunem că un cercetător este interesat să testeze dacă există o diferență între înălțimea medie a două grupuri de copii - Grupul A și Grupul B. Pentru a face acest lucru, cercetătorul selectează la întâmplare 20 de copii din fiecare grup și le măsoară înălțimea.

Cercetătorul dorește să afle dacă înălțimea medie a copiilor din grupul A este diferită de înălțimea medie a copiilor din grupul B. Pentru a testa această ipoteză, cercetătorul poate utiliza un test t cu două eșantioane. Testul t presupune că datele de bază sunt distribuite normal și că varianțele celor două grupuri sunt egale.

Cercetătorul calculează înălțimea medie pentru fiecare grup și constată că înălțimea medie pentru grupul A este de 150 cm, iar înălțimea medie pentru grupul B este de 155 cm. Cercetătorul calculează apoi abaterea standard pentru fiecare grup și constată că abaterea standard pentru grupul A este de 5 cm, iar abaterea standard pentru grupul B este de 4 cm.

În continuare, cercetătorul calculează statistica t folosind diferența dintre mediile celor două grupuri, împărțită la eroarea standard a diferenței. Dacă statistica t este mai mare decât o valoare critică determinată de nivelul de semnificație și de gradele de libertate, cercetătorul poate concluziona că există o diferență semnificativă în ceea ce privește înălțimea medie a copiilor din Grupul A și Grupul B.

Acest exemplu demonstrează cum poate fi utilizat un test t cu două eșantioane pentru a testa o ipoteză privind diferența dintre mediile a două grupuri. Testul t este un test parametric puternic și utilizat pe scară largă, care oferă o modalitate robustă și fiabilă de a testa ipoteze privind media populației.

Instrumente puternice de analiză a datelor

În concluzie, testele parametrice sunt un instrument puternic pentru analiza statistică, oferind rezultate solide și fiabile pentru o gamă largă de aplicații. Cu toate acestea, este important să se aleagă testul adecvat în funcție de natura datelor și de întrebarea de cercetare abordată. Indiferent dacă se utilizează teste parametrice sau neparametrice, scopul analizei statistice este întotdeauna acela de a face deducții valide cu privire la populația de bază și de a trage concluzii semnificative din date.

Nimic nu poate întrece o piesă vizuală impecabilă care transmite un mesaj complex

Aveți dificultăți în a comunica o cantitate mare de informații? Folosiți infografice și ilustrații pentru a vă face munca mai ușor de înțeles și mai accesibilă. Mind the Graph este un instrument excelent pentru cercetătorii care doresc să își eficientizeze munca prin utilizarea unor infografice atractive din punct de vedere vizual.