Vad är statistiska parametriska test och var kan man använda dem?

Statistiska parametriska test är en typ av statistisk analys som används för att testa hypoteser om populationens medelvärde och varians. Dessa tester bygger på antagandet att de underliggande data följer en normalfördelning och har flera viktiga egenskaper, inklusive robusthet, tillförlitlighet och förmågan att upptäcka subtila skillnader i data.

Parametriska test används ofta i en rad olika tillämpningar, inklusive medicinsk forskning, marknadsundersökningar och samhällsvetenskap. Inom dessa områden kan forskare använda parametriska test för att avgöra betydelsen av förändringar i populationens medelvärden eller varianser, eller för att avgöra om en viss behandling eller intervention har haft en betydande inverkan på uppgifterna.

Vanligaste typerna av statistik parametriska test

T-testet

Ett av de vanligaste parametriska testerna är t-testet, som används för att jämföra medelvärdena för två populationer. Det t-test förutsätter att de underliggande uppgifterna är normalfördelade och att varianserna för de två populationerna är lika stora. Teststatistiken beräknas med hjälp av skillnaden i medelvärdena för de två populationerna, dividerat med standardfelet för skillnaden.

ANOVA-test

Ett annat vanligt parametriskt test är variansanalys (ANOVA), som används för att jämföra medelvärdena för tre eller fler populationer. Den ANOVA-test förutsätter att de underliggande data är normalfördelade och att varianserna för alla populationer är lika. Teststatistiken beräknas med hjälp av kvoten mellan variansen mellan populationerna och variansen inom populationerna.

Andra parametriska test

Förutom t-test och ANOVA finns det flera andra parametriska statistiktester som används i olika tillämpningar, bland annat parat t-test, envägs-ANOVA, tvåvägs-ANOVA, ANOVA med upprepade mätningar och ANOVA med blandad design. Alla dessa tester har olika antaganden och teststatistik, och används för att besvara olika typer av forskningsfrågor.

En av de viktigaste fördelarna med parametriska test är att de är robusta, vilket innebär att de inte är känsliga för formen på den underliggande datafördelningen. Så länge data är approximativt normalfördelade kan parametriska test ge korrekta resultat.

Skapa fantastisk infografik på några minuter

Mind the Graph är det perfekta verktyget för att sammanställa dina data och presentera dem visuellt. Använd diagram, tabeller och vetenskapliga illustrationer för att göra ditt arbete lättare att förstå.

Skapa min första infografik

Tillförlitligheten hos statistiska parametriska test

En annan fördel med parametriska test är deras tillförlitlighet, eftersom de baseras på väletablerade statistiska metoder och antaganden. Resultaten av parametriska tester är mycket repeterbara och kan användas för att göra giltiga slutsatser om den underliggande populationen.

Trots sina många fördelar är parametriska test inte alltid det bästa valet för varje datauppsättning. I vissa fall kanske de underliggande uppgifterna inte är normalfördelade, eller så kanske populationernas varianser inte är lika stora. I dessa fall kan icke-parametriska test vara mer lämpliga.

Parametriska tester vs. icke-parametriska tester

Icke-parametriska test är en typ av statistisk analys som inte gör några antaganden om den underliggande datafördelningen. Istället förlitar de sig på rangordningen av data för att avgöra resultatens signifikans. Några vanliga icke-parametriska tester inkluderar Wilcoxon rank-sum test, den Kruskal-Wallis-test, och Mann-Whitneys test.

När man väljer mellan parametriska och icke-parametriska test är det viktigt att ta hänsyn till typen av data och den forskningsfråga som ska besvaras. I allmänhet är parametriska tester lämpliga för data som är normalfördelade och har lika varianser, medan icke-parametriska tester är lämpliga för data som inte uppfyller dessa antaganden.

Exempel på ett parametriskt test för statistik

Anta att en forskare är intresserad av att testa om det finns en skillnad i medellängd mellan två grupper av barn - grupp A och grupp B. För att göra detta väljer forskaren slumpmässigt ut 20 barn från varje grupp och mäter deras längd.

Forskaren vill veta om medellängden hos barnen i grupp A skiljer sig från medellängden hos barnen i grupp B. För att testa denna hypotes kan forskaren använda ett t-test med två stickprov. T-testet förutsätter att de underliggande uppgifterna är normalfördelade och att varianserna för de två grupperna är lika stora.

Forskaren beräknar medellängden för varje grupp och finner att medellängden för grupp A är 150 cm och medellängden för grupp B är 155 cm. Forskaren beräknar sedan standardavvikelsen för varje grupp och finner att standardavvikelsen för grupp A är 5 cm och standardavvikelsen för grupp B är 4 cm.

Därefter beräknar forskaren t-statistiken med hjälp av skillnaden i medelvärden för de två grupperna, dividerat med standardfelet för skillnaden. Om t-statistiken är större än ett kritiskt värde som bestäms av signifikansnivån och frihetsgraderna, kan forskaren dra slutsatsen att det finns en signifikant skillnad i medelhöjden för barn i grupp A och grupp B.

Detta exempel visar hur ett t-test med två stickprov kan användas för att testa en hypotes om skillnaden i medelvärden för två grupper. T-testet är ett kraftfullt och ofta använt parametriskt test som ger ett robust och tillförlitligt sätt att testa hypoteser om populationsmedelvärdet.

Kraftfulla verktyg för analys av data

Sammanfattningsvis är parametriska test ett kraftfullt verktyg för statistisk analys, som ger robusta och tillförlitliga resultat för ett brett spektrum av tillämpningar. Det är dock viktigt att välja lämpligt test baserat på typen av data och den forskningsfråga som behandlas. Oavsett om man använder parametriska eller icke-parametriska test är målet med statistisk analys alltid att göra giltiga slutsatser om den underliggande populationen och att dra meningsfulla slutsatser från data.

Inget kan slå en felfri visuell produkt som förmedlar ett komplext budskap

Har du svårt att kommunicera en stor mängd information? Använd infografik och illustrationer för att göra ditt arbete mer begripligt och tillgängligt. Mind the Graph är ett utmärkt verktyg för forskare som vill göra sitt arbete mer effektivt med hjälp av visuellt attraktiv infografik.