Paaritud vs paaritu T-test: erinevus ja võrdlus

Me elame ajal ja ajastul, mil teavet saab statistika abil matemaatiliselt määrata. Kuid nagu näib, pole statistika uurimine pelgalt faktide ja numbrite uurimine.

Statistiline järeldus seisneb statistika kasutamises üldkogumi parameetrite kohta otsuste tegemiseks juhusliku valimi alusel. Statistiliste järelduste rakendamine hõlmab hüpoteeside testimist ja räägib sellest, kuidas statistikud seda protseduuri kasutavad populatsiooni parameetri eelduse aktsepteerimiseks või tagasilükkamiseks. U

Võtme tagasivõtmine

1. Paaris-t-test on statistiline meetod, mida kasutatakse kahe seotud valimi keskmiste võrdlemiseks, näiteks samadelt isikutelt erinevatel aegadel või erinevates tingimustes tehtud mõõtmised.
2. Paarimata t-test, tuntud ka kui sõltumatu proovi t-test, võrdleb kahe sõltumatu valimi, näiteks kahe indiviidirühma mõõtmiste, keskmisi.
3. Valik paaris ja paaritu t-testi vahel sõltub andmete olemusest ja uurimisküsimusest, seotud valimite jaoks kasutatakse paaris t-teste ja sõltumatute valimite jaoks paarituid t-teste.

Paaritud T-test vs paaritu T-test

A paariline t-test on statistiline test, mida kasutatakse kahe seotud valimi keskmiste võrdlemiseks; selles on näidised mingil viisil seotud või sobitatud. Paaritatud t-test kasutatakse siis, kui kahe proovi vahel on loomulik sidumine. Paaritu t-test on statistiline test, mida kasutatakse kahe sõltumatu valimi keskmiste võrdlemiseks. Paarimata t-testi kasutatakse siis, kui kahe proovi vahel puudub loomulik sidumine.

---

 

Võrdlustabel

Võrdlusparameeter	Paaritud T-test	Sidumata T-test
Tähendus	Paaritud T-test, tuntud ka kui korduvate proovide T-test, määrab erinevuse sama subjekti kahe keskmise vahel.	Paarimata T-testid, tuntud ka kui sõltumatud T-testid või õpilase T-testid, määravad kindlaks erinevate/seotud ainete kaks keskmise rühma.
Dispersioonide homogeensus	Paaritud T-testi korral ei ole kahe keskmise rühma dispersioon võrdsed.	Paarimata T-testi korral on kahe keskmise rühma dispersioon võrdsed.
Mõjud/mõjud	Paaritud T-testid käsitlevad väga väikeseid vigu, kuna test tehakse ainult kahe sarnase rühma vahel.	Paarimata T-testidel on paaris T-testidega võrreldes veidi rohkem vigu, kuna katsetajat mõjutavad kahe erineva katsealuse vahelised erinevused.
Tulemus	Paaritud T-testid ei pea võrdlemiseks koguma tohutul hulgal näidisandmeid, see säästab järjest raha ja aega.	Kuna sidumata T-testid peavad võrdlema kahe sõltumatu katsealuse vahendeid, on see veidi kulukam ja aeganõudvam protsess.

---

 

Mis on seotud T-test?

Paaritud T-test, millele viidatakse ka kui korrelatsioonipaari t-test/paarisproovi t-test/sõltuv t-test, on statistiline protseduur, mis testib sõltuvaid muutujaid. Enne andmete eraldamist tehakse sarnaste subjektidega paaritest ning enne ja pärast ravi tehakse kaks testi.

Hüpotees:

Kaks hüpoteesi paaris t-testi all.

1. Nullhüpotees (H₀): pole olulist erinevust määratud populatsioonide vahel, H_0: μ_{1 =} μ₂
2. Alternatiivne hüpotees (H₁): nullhüpoteesi tagasilükkamisest tingitud kahe populatsiooni keskmise vahel on statistiliselt oluline erinevus. H₁: μ ₁ ≠ μ₂

Eeldused:

Paarisproovi t-test teeb järgmised eeldused:

1. Sarnaste paaride vahelised erinevused järgivad normaalset tõenäosusjaotust.
2. Vaatlustest tuleks valida sõltumatult ja need tuleks jaotada identselt.
3.  Paaritud t-testi mõõdetakse järk-järgult suhete või intervallide abil. Kuna T-testid põhinevad normaaljaotusel, peavad andmed olema pidevad ja mitte diskreetsed
4. Sõltumatud muutujad peaksid koosnema kahest sõltuvast/sarnasest rühmast.

 

Mis on sidumata T-test?

Paarimata t-test, tuntud ka kui sõltumatu valimi t-test/kahe valimi t-test, on statistiline meetod, mis määrab, kas kahe sõltumatu sõltumatu rühma keskmised erinevad oluliselt või mitte. Näiteks: kui soovite võrrelda soo järgi rühmitatud isikute keskmist unetsüklit: meeste ja naiste rühmad.

Sõltumatu t-testi hüpotees:

Sõltumatu t-testi nullhüpotees on, et kahe erineva rühma populatsiooni keskmised on võrdsed:

H_0:  μ₁= μ₂

Alternatiivne hüpotees võetakse vastu, kui nullhüpotees lükatakse tagasi, mis tähendab, et populatsiooni keskmised ei ole võrdsed

H_1:  μ₁ ≠ μ₂

Nullhüpoteesi tagasilükkamiseks või aktsepteerimiseks on olulisuse tase kriitiline. See konkreetne väärtus on 0.05.

Eeldused:

1. Esimene eeldus puudutab mõõteskaalat – kogutud andmed peaksid järgima pidevat või järgulist skaalat.
2. Andmed tuleks koguda juhuslikult valitud osalt kogu elanikkonnast.
3. Andmete tulemuseks peaks olema normaalne kellukesekujuline jaotuskõver. Olulisuse taseme saab täpsustada, kui eeldatakse normaaljaotust.
4. Kasutada tuleks suurt valimi suurust.
5. Sõltuvate muutujate dispersioon ja standardhälbed peaksid olema võrdsed.

---

Peamised erinevused seotud T-testi ja sidumata T-testi vahel

1. Paaritud T-testid tähendab kahe sõltuvate subjektide keskmise rühma erinevuste võrdlemist. Näiteks: 5 õpilase IQ enne ja pärast treeningut.
2. Dispersioon Paaritud T-testid väidetavalt on võrdne. Kuna dispersioon on võrdne, on standardhälve võrdne ka kahe keskmise rühma puhul.
3. Paaritud T-testid on vähem juhuslikke vigu, kuna paaritud T-testid tegelevad peamiselt variatsioonide leidmisega sarnaste katsealuste kahe keskmise rühma vahel, katsetaja ei pea keskenduma individuaalsetele erinevustele.
4. Paaritud T-testid säästab eksperimenteerija jaoks kuhjaga aega ja raha, kuna kahe sarnase keskmise rühma arvutamiseks ei pea ta leidma suuri koguseid prooviandmeid. Sidumata T-testid on veidi kulukam ja aeganõudvam protsess, kuna eksperimenteerija peaks kahe sõltumatu keskmise rühma analüüsimiseks leidma palju andmeid.

---

viited

1. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
2. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest

Viimati värskendatud: 11. juunil 2023