Kaj so statistični parametrični testi in kje jih uporabiti?

Statistični parametrični testi so vrsta statistične analize, ki se uporablja za preverjanje hipotez o povprečju in varianci populacije. Ti testi temeljijo na predpostavki, da osnovni podatki sledijo normalni porazdelitvi, in imajo več ključnih lastnosti, vključno z robustnostjo, zanesljivostjo in zmožnostjo odkrivanja subtilnih razlik v podatkih.

Parametrični testi se pogosto uporabljajo v različnih aplikacijah, vključno z medicinskimi raziskavami, tržnimi raziskavami in družboslovjem. Na teh področjih lahko raziskovalci uporabljajo parametrične teste za ugotavljanje pomembnosti sprememb populacijskih sredin ali varianc ali za ugotavljanje, ali je določeno zdravljenje ali poseg pomembno vplival na podatke.

Najpogostejše vrste statističnih parametričnih testov

T-test

Eden najpogosteje uporabljenih parametričnih testov je t-test, ki se uporablja za primerjavo srednjih vrednosti dveh populacij. . t-test predpostavlja, da so osnovni podatki normalno porazdeljeni in da so variance obeh populacij enake. Testna statistika se izračuna na podlagi razlike srednjih vrednosti obeh populacij, deljene s standardno napako te razlike.

Test ANOVA

Drug pogost parametrični test je analiza variance (ANOVA), ki se uporablja za primerjavo srednjih vrednosti treh ali več populacij. . Test ANOVA predpostavlja, da so osnovni podatki normalno porazdeljeni in da so variance vseh populacij enake. Testna statistika se izračuna z razmerjem med variancami med populacijami in variancami znotraj populacij.

Drugi parametrični testi

Poleg t-testa in ANOVE obstaja še več drugih statističnih parametričnih testov, ki se uporabljajo v različnih aplikacijah, vključno s parnim t-testom, enosmerno ANOVO, dvosmerno ANOVO, ANOVO s ponovnimi meritvami in ANOVO z mešanim načrtom. Vsak od teh testov ima različne predpostavke in testne statistike ter se uporablja za reševanje različnih vrst raziskovalnih vprašanj.

Ena od ključnih prednosti parametričnih testov je, da so robustni, kar pomeni, da niso občutljivi na obliko osnovne porazdelitve podatkov. Dokler so podatki približno normalno porazdeljeni, lahko parametrični testi zagotovijo točne rezultate.

Ustvarjanje neverjetnih infografik v nekaj minutah

Mind the Graph je odlično orodje za združevanje podatkov in njihovo vizualno predstavitev. Uporabljajte diagrame, tabele in znanstvene ilustracije, da bo vaše delo lažje razumljivo.

Ustvari mojo prvo infografiko

Zanesljivost statističnih parametričnih testov

Druga prednost parametričnih testov je njihova zanesljivost, saj temeljijo na uveljavljenih statističnih metodah in predpostavkah. Rezultati parametričnih testov so zelo ponovljivi in jih je mogoče uporabiti za veljavno sklepanje o osnovni populaciji.

Kljub številnim prednostim parametrični testi niso vedno najboljša izbira za vsak niz podatkov. V nekaterih primerih osnovni podatki morda niso normalno porazdeljeni ali pa variance populacij niso enake. V teh primerih so lahko primernejši neparametrični testi.

Parametrični in neparametrični testi

Neparametrični testi so vrsta statistične analize, pri kateri ni nobenih predpostavk o porazdelitvi podatkov. Namesto tega se pri določanju pomembnosti rezultatov zanašajo na rang podatkov. Nekateri pogosti neparametrični testi vključujejo Wilcoxonov test rang-sum, je Kruskal-Wallisov testin Mann-Whitneyjev test.

Pri izbiri med parametričnimi in neparametričnimi testi je treba upoštevati naravo podatkov in raziskovalno vprašanje, ki ga obravnavamo. Na splošno so parametrični testi primerni za podatke, ki so normalno porazdeljeni in imajo enake variance, medtem ko so neparametrični testi primerni za podatke, ki ne izpolnjujejo teh predpostavk.

Primer statističnega parametričnega testa

Recimo, da želi raziskovalec preveriti, ali obstaja razlika v povprečni višini dveh skupin otrok - skupine A in skupine B. V ta namen naključno izbere 20 otrok iz vsake skupine in izmeri njihovo višino.

Raziskovalec želi vedeti, ali se povprečna višina otrok v skupini A razlikuje od povprečne višine otrok v skupini B. Za preverjanje te hipoteze lahko raziskovalec uporabi t-test za dva vzorca. T-test predpostavlja, da so osnovni podatki normalno porazdeljeni in da sta varianci obeh skupin enaki.

Raziskovalec izračuna povprečno višino za vsako skupino in ugotovi, da je povprečna višina skupine A 150 cm, povprečna višina skupine B pa 155 cm. Raziskovalec nato izračuna standardni odklon za vsako skupino in ugotovi, da je standardni odklon za skupino A 5 cm, za skupino B pa 4 cm.

Nato raziskovalec izračuna t-statistiko, pri čemer uporabi razliko v povprečjih obeh skupin, deljeno s standardno napako razlike. Če je t-statistika večja od kritične vrednosti, določene s stopnjo pomembnosti in stopnjami prostosti, lahko raziskovalec sklepa, da obstaja pomembna razlika v povprečni višini otrok v skupini A in skupini B.

Ta primer prikazuje, kako lahko dvovrstični t-test uporabimo za preverjanje hipoteze o razliki v povprečjih dveh skupin. T-test je močan in pogosto uporabljen parametrični test, ki zagotavlja zanesljiv in zanesljiv način preverjanja hipotez o povprečju populacije.

Zmogljiva orodja za analizo podatkov

Parametrični testi so učinkovito orodje za statistično analizo, ki zagotavlja zanesljive in zanesljive rezultate za širok spekter aplikacij. Vendar je pomembno, da izberemo ustrezen test glede na naravo podatkov in raziskovalno vprašanje, ki ga obravnavamo. Ne glede na to, ali uporabljate parametrične ali neparametrične teste, je cilj statistične analize vedno veljavno sklepanje o osnovni populaciji in oblikovanje smiselnih zaključkov na podlagi podatkov.

Nič ne prekaša brezhibnega vizualnega dela, ki posreduje zapleteno sporočilo.

Imate težave pri posredovanju velike količine informacij? Uporabite infografike in ilustracije, da bo vaše delo bolj razumljivo in dostopno. Mind the Graph je odlično orodje za raziskovalce, ki želijo svoje delo narediti učinkovitejše z uporabo vizualno privlačnih infografik.