Vi lever i en tid, hvor information kan bestemmes matematisk ved hjælp af statistik. Studiet af statistik er dog, som det ser ud til, ikke kun ud af fakta og tal.
Statistisk inferens består af brugen af statistik til at træffe beslutninger vedrørende en populations parametre baseret på tilfældige stikprøver. Implementeringen af statistisk inferens involverer hypotesetestning og taler om, hvordan denne procedure anvendes af statistikere til blot at acceptere eller afvise antagelsen om en populationsparameter. U
Nøgleforsøg
- En parret t-test er en statistisk metode, der bruges til at sammenligne gennemsnittet af to relaterede prøver, såsom målinger taget fra de samme individer på forskellige tidspunkter eller under forskellige forhold.
- En uparret t-test, også kendt som en uafhængig samples t-test, sammenligner gennemsnittet af to ikke-relaterede prøver, såsom målinger fra to grupper af individer.
- Valget mellem en parret og uparret t-test afhænger af arten af dataene og forskningsspørgsmålet, hvor parrede t-tests bruges til relaterede prøver og uparrede t-tests for uafhængige prøver.
Parret T-test vs uparret T-test
Et parret t-test er en statistisk test, der bruges til at sammenligne gennemsnittet af to relaterede prøver; i dette er prøver parret eller matchet på en eller anden måde. De parrede t-test bruges, når der er en naturlig parring mellem to prøver. En uparret t-test er en statistisk test, der bruges til at sammenligne gennemsnittet af to uafhængige stikprøver. Den uparrede t-test bruges, når der ikke er nogen naturlig parring mellem de to prøver.
Sammenligningstabel
| Parameter for sammenligning | Parret T-test | Ikke-parret T-test |
|---|---|---|
| Betydning | Parret T-Test, også kendt som T-Test med gentagne prøver, bestemmer forskellen mellem de to midler for det samme emne. | Uparrede T-tests, også kendt som uafhængige T-tests eller elevens T-test, bestemmer de to middelgrupper af forskellige/ikke-relaterede emner. |
| Homogenitet af varianser | Under Parret T-test er variansen af de to gennemsnitsgrupper ikke ens. | Under uparret T-test er variansen af de to gennemsnitsgrupper ens. |
| Effekter/påvirkninger | Parrede T-tests håndterer meget små fejl, da testen kun udføres mellem to ens grupper. | Ikke-parrede T-tests har lidt flere fejl sammenlignet med parrede T-tests, da forsøgslederen ville blive påvirket af variationer mellem to forskellige forsøgspersoner. |
| Resultat | Parrede T-test behøver ikke at indsamle enorme mængder af prøvedata til sammenligning, dette sparer successivt penge og tid. | Da uparrede T-tests skal sammenligne midlerne for to uafhængige forsøgspersoner, ender dette med at blive en lidt dyrere og tidskrævende proces. |
Hvad er parret T-test?
En parret T-test, der desuden refereres til som korreleret par t-test/parret stikprøve t-test/afhængig t-test, er en statistisk procedure, der kører en test på afhængige variable. En parret test udføres på lignende emner før allokering af data og to tests udføres før og efter en behandling.
Hypotese:
De to hypoteser under parret t-test.
- Nulhypotesen (H0): ingen signifikant forskel mellem specificerede populationer, H0: μ1 = μ2
- Den alternative hypotese (H1): der er en statistisk signifikant forskel mellem de to populationsmiddelværdier forårsaget af afvisning af nulhypotesen. H1: μ 1 ≠ μ2
Forudsætninger:
Den parrede prøve t-test gør de efterfølgende antagelser:
- Forskellene mellem de ens par følger en normal sandsynlighedsfordeling.
- Observationerne bør udtages uafhængigt og identisk fordelt.
- En parret t-test måles på et gradvist niveau ved hjælp af forhold eller intervaller. Da T-test er baseret på en normalfordeling, skal dataene være kontinuerlige og ikke diskrete
- De uafhængige variable bør bestå af to afhængige/lignende grupper.
Hvad er uparret T-test?
En uparret t-test, også kendt som en uafhængig stikprøve t-test/to-udvalgs t-test, er en statistisk metode, der bestemmer, om der er en signifikant skelnen mellem gennemsnittet af to uafhængige uafhængige grupper. For eksempel: når du vil sammenligne den gennemsnitlige søvncyklus for individer grupperet efter køn: mandlige og kvindelige grupper.
Hypotese for den uafhængige t-test:
Nulhypotesen for den uafhængige t-test er, at populationsmiddelværdierne fra de to forskellige grupper er lige store:
H0: μ1= μ2
Alternativ hypotese accepteres, når nulhypotesen er forkastet, hvilket betyder, at populationsmidlerne ikke er lige store
H1: μ1 ≠ μ2
For at afvise eller acceptere nulhypotesen er et signifikansniveau kritisk. Denne særlige værdi er 0.05.
Forudsætninger:
- Den første antagelse vedrører måleskalaen - de indsamlede data bør følge en kontinuerlig eller ordinal skala.
- Dataene skal indsamles fra en tilfældigt udvalgt del af den samlede befolkning.
- Dataene skal resultere i en normal, klokkeformet fordelingskurve. Signifikansniveauet kan angives, når der antages en normalfordeling.
- En massiv prøvestørrelse bør bruges.
- Variansen og standardafvigelserne skal være ens for de afhængige variable.
Vigtigste forskelle mellem parret T-test og uparret T-test
- Parrede T-tests betyder at sammenligne forskellen mellem de to gennemsnitlige grupper af afhængige forsøgspersoner. For eksempel: IQ af 5 elever før og efter træning.
- Variansen af Parrede T-tests siges at være lige. Da variansen er ens, er standardafvigelsen også lig for de to middelgrupper.
- Parrede T-tests har færre tilfældige fejl, da parrede T-test hovedsageligt beskæftiger sig med at finde variationerne mellem to gennemsnitlige grupper af lignende forsøgspersoner, og forsøgslederen behøver ikke fokusere på de individuelle forskelle.
- Parrede T-tests sparer masser af tid og penge for forsøgslederen, da han ikke behøver finde store mængder prøvedata for at beregne de to ens gennemsnitsgrupper. Ikke-parrede T-tests er lidt dyrere og tidskrævende processer, da forsøgslederen skulle finde en masse data for at analysere de to uafhængige gennemsnitsgrupper.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Sidst opdateret: 11. juni 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Artiklen gør et godt stykke arbejde med at forklare begreberne parrede og uparrede t-tests på en omfattende måde. Et must-read for enhver statistik-entusiast.
Absolut! De detaljerede oplysninger, der præsenteres her, gør det til en fremragende ressource for alle, der ønsker at forstå t-tests bedre.
Indholdet er meget engagerende og informativt. Jeg ville dog ønske, at artiklen ville have dykket dybere ned i eksempler fra den virkelige verden på, hvornår man skal bruge parrede eller uparrede t-tests.
Jeg forstår din pointe, Charlie Carter. At inkludere eksempler fra den virkelige verden ville helt sikkert gøre begreberne mere relaterbare og praktiske.
Denne artikels detaljerede forklaringer af antagelserne og hypoteserne for både parrede og uparrede t-tests er yderst indsigtsfulde. Det er et skatkammer for statistikinteresserede.
Jeg kunne ikke være mere enig, Turner Tracy. Dybden af oplysningerne i denne artikel er virkelig berigende for alle, der studerer statistik.
Niveauet af indsigt og detaljer, der præsenteres her, er enestående. Det er en uvurderlig ressource til at forstå t-tests forviklinger.
Forklaringerne til både parrede og uparrede t-tests er grundige og præcise. Denne artikel er virkelig en værdifuld kilde til viden.
Jeg kunne ikke være mere enig, Hollie10. Denne artikel fungerer som en fremragende guide til at forstå t-tests forviklinger.
Den detaljerede analyse af antagelserne og hypotesen for både parrede og uparrede t-tests er prisværdig. Det hjælper virkelig at forstå de underliggende begreber.
Jeg har ledt efter en artikel, der forklarer t-tests i så dybde. Det er præcis, hvad jeg havde brug for for at forstå dem bedre.
Absolut! Den klarhed, hvormed artiklen forklarer hypotesen og antagelserne, gør det let at forstå begreberne.
Artiklens omfattende forklaringer og sammenligninger af parrede og uparrede t-tests er yderst gavnlige for at opnå en nuanceret forståelse af disse statistiske metoder.
Jeg fandt sammenligningerne særligt oplysende. Artiklen gør et fantastisk stykke arbejde med at gøre begreberne t-test mere tilgængelige.
Denne artikel indkapsler forviklingerne af parrede og uparrede t-tests på glimrende vis. Det er en uundværlig ressource for dem, der navigerer i statistikkens verden.
Artiklens detaljerede opdeling af antagelserne og hypoteserne bag parrede og uparrede t-test er meget oplysende. Det giver et solidt grundlag for at forstå disse statistiske metoder.
Faktisk er artiklens grundige forklaring af antagelserne og hypoteserne med til at afmystificere kompleksiteten af t-tests.
Jeg fandt, at de detaljerede oplysninger om antagelser og hypoteser var usædvanlig nyttige. Det tilføjer et lag af dybde til forståelsen af t-tests.
Artiklens sammenligning mellem parrede og uparrede t-tests fremhæver effektivt de praktiske konsekvenser af at vælge den ene frem for den anden. En værdifuld læsning!
Absolut! Denne artikel giver en klar forståelse af de praktiske implikationer, hvilket gør den til en vigtig ressource for alle involveret i statistisk analyse.
Denne artikel giver en fremragende forklaring på forskellen mellem parrede og uparrede t-tests. Velskrevet og informativt!
Jeg er fuldstændig enig med dig, Lily22. Denne artikel er meget lærerig og let at forstå.
Jeg fandt det utrolig nyttigt! Begreberne blev tydeligt forklaret, og sammenligningstabellen gjorde det nemt at skelne mellem de to typer t-test.
Artiklens sammenligning mellem effekterne og resultaterne af parrede og uparrede t-tests giver en klar forståelse af de praktiske implikationer af at vælge den ene frem for den anden.
De praktiske implikationer, der er forklaret her, er meget vigtige for forskere og statistikere at overveje. Denne artikel giver værdifuld indsigt.
Jeg fandt sammenligningstabellen utrolig nyttig til at visualisere forskellene mellem parrede og uparrede t-tests. Fantastisk ressource!