Elämme aikaa ja aikaa, jolloin tieto voidaan määrittää matemaattisesti tilastojen avulla. Tilastojen tutkiminen, kuten näyttää, ei kuitenkaan ole vain tosiasioita ja numeroita.
Tilastollinen päättely koostuu tilastojen käytöstä, kun tehdään satunnaisotantaan perustuvia päätöksiä populaation parametreista. Tilastollisen päättelyn toteutus sisältää hypoteesien testauksen ja puhuu siitä, kuinka tilastotieteilijät käyttävät tätä menettelyä vain hyväksyäkseen tai hyläkseen populaatioparametrin oletuksen. U
Keskeiset ostokset
- Parillinen t-testi on tilastollinen menetelmä, jolla verrataan kahden toisiinsa liittyvän näytteen keskiarvoja, kuten samoista yksilöistä eri aikoina tai eri olosuhteissa otettuja mittauksia.
- Pariton t-testi, joka tunnetaan myös nimellä riippumattomien näytteiden t-testi, vertaa kahden toisiinsa liittymättömän näytteen keskiarvoja, kuten kahden yksilöryhmän mittauksia.
- Valinta parillisen ja parittoman t-testin välillä riippuu aineiston luonteesta ja tutkimuskysymyksestä, ja toisiinsa liittyvissä näytteissä käytetään parillisia t-testejä ja riippumattomille näytteille parittomia t-testejä.
Parillinen T-testi vs. pariton T-testi
Parillinen t-testi on tilastollinen testi, jota käytetään vertaamaan kahden toisiinsa liittyvän näytteen keskiarvoja; tässä näytteet yhdistetään tai sovitetaan jollain tavalla. Parillinen t-testi käytetään, kun kahden näytteen välillä on luonnollinen pariliitos. Pariton t-testi on tilastollinen testi, jota käytetään vertaamaan kahden riippumattoman otoksen keskiarvoja. Paritonta t-testiä käytetään, kun kahden näytteen välillä ei ole luonnollista parisuhdetta.
Vertailu Taulukko
| Vertailuparametri | Paritettu T-testi | Pariton T-testi |
|---|---|---|
| Merkitys | Parillinen T-testi, joka tunnetaan myös nimellä toistuvien näytteiden T-testi, määrittää eron saman kohteen kahden keskiarvon välillä. | Parittomat T-testit, jotka tunnetaan myös itsenäisinä T-testeinä tai opiskelijan T-testinä, määrittävät kaksi eri tai toisiinsa liittymättömien aiheiden keskiarvoryhmää. |
| Varianssien homogeenisuus | Paired T-testissä näiden kahden keskimääräisen ryhmän varianssi ei ole sama. | Parittoman T-testin alla näiden kahden keskimääräisen ryhmän varianssi on yhtä suuri. |
| Vaikutukset/vaikutukset | Parilliset T-testit käsittelevät hyvin pieniä virheitä, koska testi tehdään vain kahden samanlaisen ryhmän kesken. | Parittomissa T-testeissä on hieman enemmän virheitä parillisiin T-testeihin verrattuna, koska kahden eri kohteen väliset vaihtelut vaikuttaisivat kokeen tekijään. |
| Tulos | Parillisten T-testien ei tarvitse kerätä valtavia määriä näytedataa vertailua varten, mikä säästää peräkkäin rahaa ja aikaa. | Koska parittomien T-testien on verrattava kahden itsenäisen koehenkilön keskiarvoja, tämä on hieman kalliimpi ja aikaa vievä prosessi. |
Mikä on parillinen T-testi?
Parillinen T-testi, jota kutsutaan myös korreloiduksi pari-t-testiksi/parinäytteen t-testiksi/riippuvaksi t-testiksi, on tilastollinen menettely, joka suorittaa testin riippuvilla muuttujilla. Paritesti tehdään samanlaisilla koehenkilöillä ennen tietojen jakamista ja kaksi testiä ennen ja jälkeen hoidon.
Hypoteesi:
Kaksi hypoteesia parillisen t-testin alla.
- Nollahypoteesi (H0): ei merkittävää eroa määritettyjen populaatioiden välillä, H0: μ1 = μ2
- Vaihtoehtoinen hypoteesi (H1): näiden kahden populaation keskiarvon välillä on tilastollisesti merkitsevä ero, joka johtuu nollahypoteesin hylkäämisestä. H1: μ 1 ≠ μ2
Oletukset:
Parillisen näytteen t-testi tekee seuraavat oletukset:
- Erot samanlaisten parien välillä noudattavat normaalia todennäköisyysjakaumaa.
- Havainnoista tulisi ottaa otos itsenäisesti ja identtisesti jakautuneina.
- Parillinen t-testi mitataan asteittain suhdelukujen tai intervallien avulla. Koska T-testit perustuvat normaalijakaumaan, datan tulee olla jatkuvaa eikä diskreettiä
- Riippumattomien muuttujien tulisi koostua kahdesta riippuvaisesta/samankaltaisesta ryhmästä.
Mikä on pariton T-testi?
Pariton t-testi, joka tunnetaan myös itsenäisen otoksen t-testinä/kahden otoksen t-testinä, on tilastollinen menetelmä, joka määrittää, onko kahden riippumattoman riippumattoman ryhmän keskiarvojen välillä merkittävää eroa. Esimerkiksi: kun haluat verrata sukupuolen mukaan ryhmiteltyjen yksilöiden keskimääräistä unisykliä: mies- ja naisryhmät.
Riippumattoman t-testin hypoteesi:
Riippumattoman t-testin nollahypoteesi on, että kahden eri ryhmän populaation keskiarvot ovat yhtä suuret:
H0: μ1= μ2
Vaihtoehtoinen hypoteesi hyväksytään, kun nollahypoteesi hylätään, mikä tarkoittaa, että populaation keskiarvot eivät ole samat
H1: μ1 ≠ μ2
Nollahypoteesin hylkäämiseksi tai hyväksymiseksi merkitsevyystaso on kriittinen. Tämä arvo on 0.05.
Oletukset:
- Ensimmäinen oletus koskee mittausasteikkoa – kerätyn tiedon tulee seurata jatkuvaa tai järjestysasteikkoa.
- Tiedot tulisi kerätä satunnaisesti valitulta osalta koko väestöä.
- Tietojen pitäisi johtaa normaaliin, kellon muotoiseen jakautumiskäyrään. Merkitystaso voidaan määrittää, kun oletetaan normaalijakauma.
- Olisi käytettävä suurta otoskokoa.
- Varianssin ja keskihajonnan tulee olla samat riippuvaisille muuttujille.
Tärkeimmät erot parillisen T-testin ja parittoman T-testin välillä
- Parilliset T-testit tarkoittaa kahden keskimääräisen riippuvaisten koehenkilöiden välisen eron vertaamista. Esimerkiksi: 5 opiskelijan älykkyysosamäärä ennen ja jälkeen harjoituksen.
- Varianssi Parilliset T-testit sanotaan olevan tasa-arvoisia. Koska varianssi on yhtä suuri, myös keskihajonna on sama kahdelle keskiarvoryhmälle.
- Parilliset T-testit on vähemmän satunnaisia virheitä, koska parilliset T-testit keskittyvät pääasiassa erojen löytämiseen kahden samanlaisten koehenkilöiden keskimääräisen ryhmän välillä, joten kokeilijan ei tarvitse keskittyä yksittäisiin eroihin.
- Parilliset T-testit säästää kokeen suorittajan aikaa ja rahaa, koska hänen ei tarvitse löytää suuria määriä näytedataa kahden samanlaisen keskimääräisen ryhmän laskemiseksi. Parittomat T-testit ovat hieman kalliimpia ja aikaa vieviä prosessia, koska kokeen suorittajan olisi löydettävä paljon dataa analysoidakseen kahta riippumatonta keskiarvoryhmää.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Viimeksi päivitetty: 11. kesäkuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Emma Smith on suorittanut englannin maisterintutkinnon Irvine Valley Collegesta. Hän on toiminut toimittajana vuodesta 2002 ja kirjoittanut artikkeleita englannin kielestä, urheilusta ja laista. Lue lisää minusta hänestä bio-sivu.
Artikkeli tekee hienoa työtä selittääkseen parillisten ja parittomien t-testien käsitteet kattavasti. Pakollista luettavaa jokaiselle tilastoharrastajalle.
Ehdottomasti! Tässä esitetyt yksityiskohtaiset tiedot tekevät siitä erinomaisen resurssin kaikille, jotka haluavat ymmärtää t-testejä paremmin.
Sisältö on erittäin mukaansatempaavaa ja informatiivinen. Toivon kuitenkin, että artikkelissa olisi syventynyt todellisia esimerkkejä siitä, milloin parillisia tai parittomia t-testejä tulee käyttää.
Ymmärrän pointtisi, Charlie Carter. Tosimaailman esimerkkien sisällyttäminen tekisi käsitteistä varmasti suhteellisia ja käytännöllisempiä.
Tämän artikkelin yksityiskohtaiset selitykset oletuksista ja hypoteeseista sekä parillisten että parittomien t-testien osalta ovat erittäin oivaltavia. Se on aarreaitta tilastoista kiinnostuneille.
En voisi olla enempää samaa mieltä, Turner Tracy. Tämän artikkelin tiedon syvyys on todella rikastuttavaa kaikille tilastoja tutkiville.
Tässä esitetty oivallus ja yksityiskohdat ovat poikkeuksellisia. Se on korvaamaton resurssi t-testien monimutkaisuuden ymmärtämiseen.
Sekä parillisten että parittomien t-testien selitykset ovat perusteellisia ja tarkkoja. Tämä artikkeli on todellakin arvokas tiedon lähde.
En voisi olla enempää samaa mieltä, Hollie10. Tämä artikkeli toimii erinomaisena oppaana t-testien monimutkaisuuden ymmärtämiseen.
Sekä parillisten että parittomia t-testejä koskevien oletusten ja hypoteesien yksityiskohtainen analyysi on kiitettävää. Se todella auttaa ymmärtämään taustalla olevia käsitteitä.
Olen etsinyt artikkelia, joka selittää t-testit niin perusteellisesti. Juuri tätä tarvitsin ymmärtääkseni heitä paremmin.
Ehdottomasti! Selkeys, jolla artikkeli selittää hypoteesin ja olettamukset, tekee käsitteiden ymmärtämisen helpoksi.
Artikkelin kattavat selitykset ja parillisten ja parittomien t-testien vertailut ovat erittäin hyödyllisiä näiden tilastollisten menetelmien vivahteikkaaseen ymmärtämiseen.
Minusta vertailut olivat erityisen valaisevia. Artikkeli tekee fantastista työtä tehden t-testien käsitteet helpommin saataville.
Tämä artikkeli kiteyttää parillisten ja parittomien t-testien hienoudet loistavasti. Se on korvaamaton resurssi niille, jotka navigoivat tilastojen maailmassa.
Artikkelin yksityiskohtainen erittely parillisten ja parittomien t-testien taustalla olevista oletuksista ja hypoteeseista on erittäin valaiseva. Se tarjoaa vankan perustan näiden tilastomenetelmien ymmärtämiselle.
Itse asiassa artikkelin perusteellinen selitys oletuksista ja hypoteeseista auttaa selvittämään t-testien monimutkaisuuden.
Tarkat tiedot oletuksista ja hypoteeseista olivat mielestäni poikkeuksellisen hyödyllisiä. Se lisää syvyyttä t-testien ymmärtämiseen.
Artikkelin vertailu parillisten ja parittomien t-testien välillä korostaa tehokkaasti käytännön seurauksia, jotka liittyvät toisen valitsemiseen. Arvokasta luettavaa!
Ehdottomasti! Tämä artikkeli antaa selkeän käsityksen käytännön seurauksista, joten se on tärkeä resurssi kaikille tilastoanalyysiin osallistuville.
Tämä artikkeli tarjoaa erinomaisen selityksen parillisten ja parittomien t-testien eroista. Hyvin kirjoitettu ja informatiivinen!
Olen täysin samaa mieltä kanssasi, Lily22. Tämä artikkeli on erittäin opettavainen ja helppo ymmärtää.
Minusta se oli uskomattoman hyödyllinen! Käsitteet selitettiin selkeästi ja vertailutaulukon avulla oli helppo erottaa kaksi t-testityyppiä.
Artikkelin vertailu parillisten ja parittomien t-testien vaikutusten ja tulosten välillä antaa selkeän käsityksen niistä käytännön seurauksista, jotka liittyvät toisen valintaan.
Tässä selitetyt käytännön vaikutukset ovat tutkijoiden ja tilastotieteilijöiden kannalta erittäin tärkeitä. Tämä artikkeli tarjoaa arvokkaita oivalluksia.
Huomasin vertailutaulukon olevan uskomattoman hyödyllinen parillisten ja parittomien t-testien erojen visualisoinnissa. Hieno resurssi!