Tilastojen maailmassa laskelmat, oletukset ja johtopäätökset hallitsevat. Kaikkien testien ja tulosten joukossa t-testit ja p-arvo ovat kaksi hämmennyttävintä oletustekniikkaa.
Vaikka nämä kaksi löytyvät samasta tilastojen osajoukosta, ja ne tarjoavat lisämittauksen oletukselle ja toisiinsa kytkeytymiselle. Nämä kaksi testiä eivät ole sama asia!
Keskeiset ostokset
- T-testi on tilastollinen testi, jota käytetään vertaamaan kahden ryhmän keskiarvoja, kun taas p-arvo mittaa todisteita nollahypoteesia vastaan hypoteesitestauksessa.
- T-testit määrittävät, ovatko ryhmien väliset erot merkittäviä, kun taas p-arvot auttavat kvantifioimaan todisteiden vahvuuden nollahypoteesia vastaan.
- T-testit ovat ominaisia keskiarvojen vertailuun, kun taas p-arvot pätevät erilaisiin tilastollisiin testeihin.
T-testi vs P-arvo
Ero T-testi ja P-arvo tarkoittaa, että T-testiä käytetään näytteiden keskiarvojen välisen eron analysointiin. Sitä vastoin p-arvo suoritetaan saadakseen todisteita, joita voidaan käyttää kahden kappaleen keskiarvojen välisen välinpitämättömyyden kumoamiseen.
T-testi tarjoaa kahden suuren eron normaalialueella, kun taas p-arvo keskittyy näytteen ääripuolelle ja antaa siten ratkaisevan tuloksen.
Huolimatta toisiinsa liittyvistä kahdesta, ne osoittavat otoksen eri näkökohtia ja määrittävät erilaiset populaatioparametrit, joista mallit päätellään.
Vertailu Taulukko
| Vertailuparametri | T-testi | P-arvo |
|---|---|---|
| Täysi muoto | Testitilastot | Todennäköisyysarvo |
| Tilastoalan toimiala | Alkuperäiset tilastot | Alkuperäiset tilastot |
| Hypoteesin testaus | Kyllä | Kyllä |
| Näytteiden keskiarvot | vuorotteleva | Nolla-sama |
| Tulos | Ero keskiarvossa | Nolla-oletusten kumoaminen |
Mikä on T-testi?
T-testi on tilastollinen testi, joka määrittää kahden toisiinsa liittyvän joukon keskiarvojen välisen eron. Se kuuluu tilastojen luokkaan, joka liittyy väestönäytteen ennusteisiin.
T-testi voidaan suorittaa joukolle toisiinsa liittyviä tietoja; yhteinen piirre voi olla ikä, alue, palvelutarjonta tai mikä tahansa vastaava tekijä.
Kolme kuuluisaa t-testityyppiä ovat; parillinen näytemalli, yksi näyte ja riippumattomat kahden otoksen testit.
Parinäytteen testi on, kun testi suoritetaan samalle näytteelle eri aikoina. Tämän tarkoituksena on päätellä erilaisten ulkoisten tekijöiden vaikutus malliin.
Riippumaton näytetesti on annettu nimi; kun näytteistä otetaan tietty tekijä, otetaan kaksi datajoukkoa kahdesta eri mallista.
Mikä on P-arvo?
P-arvo on oletustesti, jota käytetään kumoamaan se, että kahden näytteen keskiarvoilla ei ole eroa.
Alfa on termi, jota käytetään kuvaamaan ennalta määritettyä todennäköisyyttä. Samanaikaisesti p-arvo on todennäköisyydelle käytetty termi, joka lasketaan perusteellisen perusjoukon ja otoksen analyysin jälkeen.
Joissakin tapauksissa sama hypoteesi hylätään virheellisesti; se tehdään, kun nollaoletus on tosi, mutta koska oleellinen luku on suurempi kuin p-arvo, se jätetään.
Jos p-arvo on luonteeltaan niin triviaali, että lopulta joudutaan toteamaan, että keskiarvoilla ei ole eroa, niin silloin koko testin testit ja tulokset katsotaan merkityksettömiksi.
T-testin ja P-arvon tärkeimmät erot
Kiihkeä katse osoittaa merkittävät erot T-testin ja P-arvon välillä:
- Otoskoko vaikuttaa P-arvoon; mitä merkitsevämpi näyte, sitä pienempi arvo. Vaikka t-testistä johdettu t-arvo on suoraan verrannollinen otoksen kokoon, mitä suurempi näyte, sitä suurempi arvo.
- T-testin tuloksen sanotaan olevan suoraan relevantti koko populaatiolle, kun taas p-arvon tapauksessa tämä väite ei pidä paikkaansa!
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
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.
Minusta tuntui, että selitys ei ollut tarpeeksi syvä. Mielenkiinnolla odotellaan lisää vastausta.
Mielestäni selitys oli jo melko kattava.
Joskus on parempi olla mutkistamatta teknistä sisältöä liikaa.
Kiitos, että purit monimutkaisen aiheen näin selkeällä tavalla.
Arvostan artikkelin harkittua analyysiä.
Ehdottomasti laadukasta sisältöä.
Tämä artikkeli oli erittäin informatiivinen. Olen iloinen, että törmäsin siihen.
Samaa mieltä, laadukas sisältö.
Ehdottomasti, odotan lisää viestejä kirjoittajalta.
Veit sanat suustani!
Voitko antaa muita esimerkkejä kuin luetellut?
Mielestäni esitetyt esimerkit ovat jo varsin kattavia.
Hienoa luettavaa, kiitos.
Tämän artikkelin sisältö oli mielestäni erittäin mukaansatempaava.
Ehdottomasti se herättää lisää uteliaisuutta aiheesta.
On hienoa nähdä tällaisia keskusteluja.
Vertailutaulukko auttoi erityisesti erojen ymmärtämisessä.
Samaa mieltä, visuaalisuus tekee monimutkaisesta tiedosta aina selkeämpää.
Lisätty visuaalinen kuvaus oli todellakin erittäin hyödyllinen komponentti.
Tämä artikkeli oli korkeatasoista älyllistä luettavaa.
On aina virkistävää nähdä näin syvällisiä keskusteluja.
T-testin ja P-arvon käsite ei ole koskaan ollut minulle selkeämpi kuin tämän artikkelin lukemisen jälkeen.
On aina hienoa kohdata hyvin selitettyjä teknisiä käsitteitä.
Kiitos informatiivisesta artikkelista, se käsittelee täydellisesti T-testin ja P-arvon välisiä eroja.
En olisi voinut paremmin sanoa. Annetut esimerkit helpottavat ymmärtämistä.