Στον κόσμο της στατιστικής κυριαρχούν οι υπολογισμοί, οι υποθέσεις και τα συμπεράσματα. Μεταξύ όλων των δοκιμών και των αποτελεσμάτων, τα τεστ t και το p-value είναι οι δύο πιο συγκεχυμένες τεχνικές παραδοχής.
Ενώ τα δύο βρίσκονται στο ίδιο υποσύνολο στατιστικών και παρέχουν ένα περαιτέρω μέτρο της υπόθεσης και της διασύνδεσης. Τα δύο τεστ δεν είναι ίδια!
Βασικές τακτικές
- Το t-test είναι ένα στατιστικό τεστ που χρησιμοποιείται για τη σύγκριση των μέσων δύο ομάδων, ενώ το p-value μετρά τα στοιχεία έναντι μιας μηδενικής υπόθεσης στον έλεγχο υποθέσεων.
- Τα τεστ T καθορίζουν εάν οι διαφορές μεταξύ των ομάδων είναι σημαντικές, ενώ οι τιμές p βοηθούν στην ποσοτικοποίηση της ισχύος των αποδεικτικών στοιχείων έναντι της μηδενικής υπόθεσης.
- Τα τεστ T είναι ειδικά για τη σύγκριση μέσων, ενώ οι τιμές p ισχύουν για διάφορες στατιστικές δοκιμές.
T-Test εναντίον P-Value
Η διαφορά μεταξύ Τ-δοκιμή και P-Value είναι ότι χρησιμοποιείται ένα T-Test για την ανάλυση του ρυθμού διαφοράς μεταξύ των μέσων των δειγμάτων. Αντίθετα, το p-value εκτελείται για να αποκτήσει απόδειξη που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την άρση της αδιαφορίας μεταξύ των μέσων όρων δύο κομματιών.
Τ-δοκιμή παρέχει τη διαφορά μεταξύ δύο μετρήσεων εντός ενός κανονικού εύρους, ενώ η τιμή p εστιάζει στην ακραία πλευρά του δείγματος και έτσι παρέχει ένα αποφασιστικό αποτέλεσμα.
Παρά το γεγονός ότι είναι αλληλένδετα, τα δύο δείχνουν διαφορετικές πτυχές ενός δείγματος και καθορίζουν διαφορετικές παραμέτρους πληθυσμού από τις οποίες συνάγονται τα μοντέλα.
Συγκριτικός πίνακας
| Παράμετρος σύγκρισης | T-Test | P-Τιμή |
|---|---|---|
| Πλήρη μορφή | Στατιστικά ελέγχου | Τιμή πιθανότητας |
| Κλάδος Στατιστικής | Επαγωγική στατιστική | Επαγωγική στατιστική |
| Δοκιμή υπόθεσης | Ναι | Ναι |
| Μέσοι όροι δειγμάτων | Εναλλασσόμενος | Μηδενικό-Ίδιο |
| Αποτέλεσμα | Διαφορά στο μέσο όρο | Άρνηση μηδενικών υποθέσεων |
Τι είναι το T-Test;
Το T-Test είναι ένα στατιστικό τεστ που προσδιορίζει το ποσοστό διαφοράς μεταξύ των μέσων όρων δύο σχετικών συνόλων. Εμπίπτει στην κατηγορία των στατιστικών, η οποία σχετίζεται με προβλέψεις από δείγμα πληθυσμού.
Το T-test μπορεί να πραγματοποιηθεί σε ένα σύνολο συν-σχετιζόμενων δεδομένων. το κοινό χαρακτηριστικό μπορεί να είναι η ηλικία, η περιοχή, η παροχή υπηρεσιών ή οποιοσδήποτε τέτοιος παράγοντας.
Οι τρεις διάσημοι τύποι t-Test είναι: μοντέλο ζευγαρωμένου δείγματος, ένα δείγμα και ανεξάρτητες δοκιμές δύο δειγμάτων.
Η δοκιμή ζευγαρωμένου δείγματος είναι όταν η δοκιμή διεξάγεται στο ίδιο δείγμα σε διαφορετικούς χρόνους. Αυτό γίνεται για να συναχθεί η επίδραση των διαφορετικών εξωτερικών παραγόντων στο μοντέλο.
Ένα ανεξάρτητο δείγμα δοκιμής είναι ένα όνομα που δίνεται. Όταν λαμβάνεται ένας συγκεκριμένος παράγοντας από τα δείγματα, λαμβάνονται δύο σετ δεδομένων από δύο διαφορετικά μοντέλα.
Τι είναι το P-Value;
Η τιμή P είναι η δοκιμή υπόθεσης που χρησιμοποιείται για την άρνηση ότι οι μέσοι όροι δύο δειγμάτων δεν έχουν διαφορά.
Άλφα είναι ο όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει μια προκαθορισμένη πιθανότητα. Ταυτόχρονα, η τιμή p είναι ο όρος που χρησιμοποιείται για την πιθανότητα, που υπολογίζεται μετά από ενδελεχή ανάλυση του πληθυσμού και του δείγματος.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, η ίδια υπόθεση απορρίπτεται εσφαλμένα. γίνεται όταν η μηδενική υπόθεση είναι αληθής, αλλά καθώς ο ουσιαστικός αριθμός είναι μεγαλύτερος από την τιμή p, αφήνεται.
Εάν η τιμή p είναι τόσο ασήμαντη που τελικά πρέπει να δηλωθεί ότι τα μέσα δεν έχουν διαφορά, τότε σε μια τέτοια περίπτωση, οι δοκιμές και τα αποτελέσματα ολόκληρης της δοκιμής θεωρούνται ασήμαντα.
Κύριες διαφορές μεταξύ T-Test και P-Value
Μια ένθερμη ματιά δείχνει τις σημαντικές διαφορές μεταξύ του T-test και του P-value:
- Το μέγεθος του δείγματος επηρεάζει την τιμή P. Όσο πιο σημαντικό είναι το δείγμα, τόσο χαμηλότερη είναι η τιμή. Ενώ η τιμή t που προκύπτει από το τεστ t είναι ευθέως ανάλογη με το μέγεθος του δείγματος, όσο μεγαλύτερο είναι το δείγμα, τόσο μεγαλύτερη είναι η τιμή.
- Το αποτέλεσμα του τεστ t λέγεται ότι σχετίζεται άμεσα με ολόκληρο τον πληθυσμό, ενώ στην περίπτωση της τιμής p, αυτή η δήλωση δεν ισχύει!
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
Τελευταία ενημέρωση: 11 Ιουνίου 2023
Έχω καταβάλει τόση προσπάθεια γράφοντας αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου για να σας προσφέρω αξία. Θα είναι πολύ χρήσιμο για μένα, αν σκέφτεστε να το μοιραστείτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή με τους φίλους/την οικογένειά σας. Η ΚΟΙΝΟΠΟΙΗΣΗ ΕΙΝΑΙ ♥️
Η Emma Smith είναι κάτοχος μεταπτυχιακού διπλώματος στα αγγλικά από το Irvine Valley College. Είναι Δημοσιογράφος από το 2002, αρθρογραφώντας για την αγγλική γλώσσα, τον αθλητισμό και το δίκαιο. Διαβάστε περισσότερα για μένα σε αυτήν βιο σελίδα.
Ένιωσα ότι η εξήγηση δεν ήταν αρκετά βαθιά. Περιμένω με ανυπομονησία περισσότερη απάντηση.
Νομίζω ότι η εξήγηση ήταν ήδη αρκετά περιεκτική.
Μερικές φορές είναι καλύτερο να μην περιπλέκετε υπερβολικά το τεχνικό περιεχόμενο.
Σας ευχαριστούμε που αναλύσατε ένα περίπλοκο θέμα με τόσο διαυγή τρόπο.
Εκτιμώ τη στοχαστική ανάλυση του άρθρου.
Απολύτως, ποιοτικό περιεχόμενο πράγματι.
Αυτό το άρθρο ήταν άκρως κατατοπιστικό. Χαίρομαι που το συνάντησα.
Συμφωνώ, ποιοτικό περιεχόμενο.
Οπωσδήποτε, ανυπομονώ για περισσότερες αναρτήσεις από τον συγγραφέα.
Οι σκέψεις μου ακριβώς!
Θα μπορούσατε να δώσετε περισσότερα παραδείγματα από αυτά που αναφέρονται;
Νομίζω ότι τα παραδείγματα που παρέχονται είναι ήδη αρκετά περιεκτικά.
Υπέροχη ανάγνωση, ευχαριστώ.
Βρήκα το περιεχόμενο αυτού του άρθρου πολύ συναρπαστικό.
Οπωσδήποτε, πυροδοτεί περαιτέρω περιέργεια στο θέμα.
Είναι υπέροχο να βλέπεις να γίνονται τέτοιες συζητήσεις.
Ο πίνακας σύγκρισης ήταν ιδιαίτερα χρήσιμος για την κατανόηση των διαφορών.
Σύμφωνοι, τα γραφικά κάνουν πάντα πιο ξεκάθαρες τις σύνθετες πληροφορίες.
Η προστιθέμενη οπτική απεικόνιση ήταν πράγματι ένα πολύ χρήσιμο στοιχείο.
Αυτό το άρθρο ήταν μια υψηλού επιπέδου πνευματική ανάγνωση.
Είναι πάντα αναζωογονητικό να βλέπεις να γίνονται τέτοιες σε βάθος συζητήσεις.
Η έννοια του T-test και του P-Value δεν μου ήταν ποτέ πιο ξεκάθαρη από ό,τι μετά την ανάγνωση αυτού του άρθρου.
Είναι πάντα υπέροχο να συναντάς καλά επεξηγημένες τεχνικές έννοιες.
Ευχαριστούμε για το ενημερωτικό άρθρο, αντιμετωπίζει τέλεια τις διαφορές μεταξύ του T-test και του P-Value.
Δεν θα μπορούσα να το πω καλύτερα. Τα παραδείγματα που παρέχονται διευκολύνουν την κατανόηση.