Čo sú štatistické parametrické testy a kde ich použiť?

Štatistické parametrické testy sú typom štatistickej analýzy, ktorá sa používa na testovanie hypotéz o populačnom priemere a rozptyle. Tieto testy sú založené na predpoklade, že základné údaje sa riadia normálnym rozdelením a majú niekoľko kľúčových vlastností vrátane robustnosti, spoľahlivosti a schopnosti odhaliť jemné rozdiely v údajoch.

Parametrické testy sa často používajú v rôznych aplikáciách vrátane lekárskeho výskumu, prieskumu trhu a sociálnych vied. V týchto oblastiach môžu výskumníci používať parametrické testy na určenie významnosti zmien populačných stredných hodnôt alebo rozptylov alebo na určenie, či určitá liečba alebo intervencia mala významný vplyv na údaje.

Najbežnejšie typy štatistických parametrických testov

T-test

Jedným z najčastejšie používaných parametrických testov je t-test, ktorý sa používa na porovnanie priemerov dvoch populácií. . t-test predpokladá, že základné údaje sú normálne rozdelené a že rozptyly oboch populácií sú rovnaké. Testovacia štatistika sa vypočíta pomocou rozdielu stredných hodnôt oboch populácií vydeleného štandardnou chybou rozdielu.

Test ANOVA

Ďalším bežným parametrickým testom je analýza rozptylu (ANOVA), ktorá sa používa na porovnanie priemerov troch alebo viacerých populácií. . Test ANOVA predpokladá, že základné údaje sú normálne rozdelené a že rozptyly všetkých populácií sú rovnaké. Testovacia štatistika sa vypočíta pomocou pomeru rozptylu medzi populáciami a rozptylu v rámci populácií.

Iné parametrické testy

Okrem t-testu a ANOVA existuje niekoľko ďalších štatistických parametrických testov, ktoré sa používajú v rôznych aplikáciách, vrátane párového t-testu, jednocestnej ANOVA, dvojcestnej ANOVA, ANOVA s opakovanými meraniami a ANOVA so zmiešaným dizajnom. Každý z týchto testov má iné predpoklady a testovacie štatistiky a používa sa na riešenie rôznych typov výskumných otázok.

Jednou z hlavných výhod parametrických testov je ich robustnosť, čo znamená, že nie sú citlivé na tvar rozdelenia základných údajov. Pokiaľ sú údaje približne normálne rozdelené, parametrické testy môžu poskytnúť presné výsledky.

Vytvárajte úžasné infografiky za pár minút

Mind the Graph je dokonalý nástroj na zhromažďovanie údajov a ich vizuálnu prezentáciu. Používajte grafy, tabuľky a vedecké ilustrácie, aby ste ľahšie pochopili svoju prácu.

Vytvorenie mojej prvej infografiky

Spoľahlivosť štatistických parametrických testov

Ďalšou výhodou parametrických testov je ich spoľahlivosť, pretože sú založené na dobre zavedených štatistických metódach a predpokladoch. Výsledky parametrických testov sú vysoko opakovateľné a možno ich použiť na platné závery o základnej populácii.

Napriek mnohým výhodám nie sú parametrické testy vždy najlepšou voľbou pre každý súbor údajov. V niektorých prípadoch nemusia byť základné údaje normálne rozdelené alebo rozptyly populácií nemusia byť rovnaké. V týchto prípadoch môžu byť vhodnejšie neparametrické testy.

Parametrické testy vs. neparametrické testy

Neparametrické testy sú typom štatistickej analýzy, ktorá nevytvára žiadne predpoklady o základnom rozdelení údajov. Namiesto toho sa pri určovaní významnosti výsledkov spoliehajú na poradie údajov. Medzi bežné neparametrické testy patria napr. Wilcoxonov súčtový test,. Kruskalov-Wallisov testa Mannov-Whitneyho test.

Pri výbere medzi parametrickými a neparametrickými testami je dôležité zvážiť povahu údajov a riešenú výskumnú otázku. Vo všeobecnosti sú parametrické testy vhodné pre údaje, ktoré sú normálne rozdelené a majú rovnaké rozptyly, zatiaľ čo neparametrické testy sú vhodné pre údaje, ktoré nespĺňajú tieto predpoklady.

Príklad štatistického parametrického testu

Predpokladajme, že výskumník má záujem zistiť, či existuje rozdiel v priemernej výške dvoch skupín detí - skupiny A a skupiny B. Za týmto účelom náhodne vyberie 20 detí z každej skupiny a zmeria ich výšku.

Výskumník chce zistiť, či sa priemerná výška detí v skupine A líši od priemernej výšky detí v skupine B. Na overenie tejto hypotézy môže výskumník použiť dvojvýberový t-test. T-test predpokladá, že základné údaje sú normálne rozdelené a že rozptyly oboch skupín sú rovnaké.

Výskumník vypočíta priemernú výšku pre každú skupinu a zistí, že priemerná výška skupiny A je 150 cm a priemerná výška skupiny B je 155 cm. Potom výskumník vypočíta štandardnú odchýlku pre každú skupinu a zistí, že štandardná odchýlka pre skupinu A je 5 cm a štandardná odchýlka pre skupinu B je 4 cm.

Potom výskumník vypočíta t-štatistiku pomocou rozdielu priemerov oboch skupín vydeleného štandardnou chybou rozdielu. Ak je t-štatistika väčšia ako kritická hodnota určená hladinou významnosti a stupňami voľnosti, výskumník môže konštatovať, že existuje významný rozdiel v priemernej výške detí v skupine A a skupine B.

Tento príklad demonštruje, ako možno použiť dvojvýberový t-test na testovanie hypotézy o rozdiele priemerov dvoch skupín. T-test je výkonný a široko používaný parametrický test, ktorý poskytuje robustný a spoľahlivý spôsob testovania hypotéz o priemere populácie.

Výkonné nástroje na analýzu údajov

Na záver možno konštatovať, že parametrické testy sú účinným nástrojom štatistickej analýzy, ktorý poskytuje robustné a spoľahlivé výsledky pre širokú škálu aplikácií. Je však dôležité vybrať vhodný test na základe povahy údajov a riešenej výskumnej otázky. Bez ohľadu na to, či sa používajú parametrické alebo neparametrické testy, cieľom štatistickej analýzy je vždy urobiť platné závery o základnej populácii a vyvodiť z údajov zmysluplné závery.

Nič neprekoná bezchybný vizuál, ktorý prináša komplexné posolstvo

Máte problémy s odovzdávaním veľkého množstva informácií? Použite infografiky a ilustrácie, aby bola vaša práca zrozumiteľnejšia a prístupnejšia. Mind the Graph je vynikajúci nástroj pre výskumníkov, ktorí chcú zefektívniť svoju prácu pomocou vizuálne atraktívnych infografik.