Student's T (რა არის ეს, ძირითადი ცნებები და თვისებები)

სტატისტიკა არის მათემატიკის მრავალი დარგში, რომელიც პასუხისმგებელია შეგროვება, ორგანიზება, პროექტირება, ანალიზი, ინტერპრეტაცია და პრეზენტაცია. მონაცემები ალბათობის კანონების გათვალისწინებით, ეს საშუალებას გვაძლევს გარკვეული ტიპის ქცევების პროგნოზირება, მათ გამოყენებაზე სამეცნიერო, სამრეწველო ან სოციალური

სტატისტიკის ფარგლებში შეგვიძლია გამოვიყენოთ რამდენიმე ჰიპოთეზის ტესტი, ერთ-ერთი ყველაზე სრულყოფილია ტესტი სტუდენტის ტ, შეიმუშავა ინგლისელმა მათემატიკოსმა და ქიმიკოსმა უილიამ სილი გოსეტმა, რომელიც უფრო ცნობილია თავისი ფსევდონიმით "Სტუდენტი".

ეს სტატისტიკური ტესტი მოიცავს ალბათობის განაწილებას, იმის შეფასების საჭიროების გამო, თუ რა მნიშვნელობა აქვს მცირე, ჩვეულებრივ განაწილებული ნიმუშის მქონე მოსახლეობას. ეს არის 30-ზე ნაკლები, რის გამოც ამ ტესტს ფართო გამოყენება აქვს მედიცინის სფეროში.

ამ ტესტის ჩასატარებლად საჭიროა ა მონაცემთა ნორმალური განაწილება, ვინაიდან ეს სტატისტიკური ტესტი არის პარამეტრული ტესტი და გამოიყენება მაშინ, როდესაც მოსახლეობის სტანდარტული გადახრა უცნობია, ამის გამო რომ ეს სტატისტიკური მონაცემები ცნობილი ყოფილიყო, ამ ტესტის ნაცვლად, ნორმალური განაწილება გამოყენებული იქნებოდა ჰიპოთეზის ტესტებისთვის.

სტუდენტის T– ის ძირითადი ცნებები

სწორად გამოიყენოს ტესტი სტუდენტის ტ უნდა გავითვალისწინოთ გადაწყვეტილების თეორიის რამდენიმე ძირითადი ცნება მსხვილი ნიმუშებისთვის.

პროცენტილი

ეს არის მონაცემთა ნაკრების ას თანაბარ ნაწილად დაყოფის შედეგი, თითოეული მათგანი წარმოადგენს 1% -ს გაუსის ზარის გრაფიკის გამოსახვა ხდება მარცხენა ნაწილიდან ნაწილისკენ მართალი

გაუსის ზარი

ეს არის გრაფიკი, რომელიც წარმოადგენს სტატისტიკური მონაცემების ნაკრების ნორმალურ განაწილებას. ნორმალური განაწილება გამოიყენება მსხვილი ნიმუშებისთვის, ეს ნიშნავს 30-ზე მეტი სტატისტიკური მონაცემების, ხოლო Student's t გამოიყენება მცირე ნიმუშებისთვის, 30-ზე ნაკლები.

სტუდენტის T– ის მახასიათებლები

• ის ზარების განაწილების ოჯახს მიეკუთვნება.
• იგი სიმეტრიულია ნულის საშუალო მნიშვნელობის გარშემო.
• იგი უფრო გაბრტყელებულია, ვიდრე სტანდარტული ნორმალური განაწილება.
• მას აქვს მეტი ფართობი ბოლოებში და ნაკლები ფართობი ცენტრში.
• ნიმუშის ზომა იზრდება, ის უახლოვდება სტანდარტულ ნორმალურ განაწილებას.

სცენარები, სადაც უნდა გამოვიყენოთ სტუდენტის ტ

არსებობს რამდენიმე სცენარი, რომლებშიც შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს სტატისტიკური ტესტი და ეს ყოველთვის იქნება დამოკიდებული შეგროვებული ნიმუშის ტიპზე.

დაკავშირებული ნიმუში

ეს ნიშნავს, რომ არსებობს ორი გაზომვა, რომლებიც მიღებულია ორ სხვადასხვა დროს და რომლებიც ასევე დაკავშირებულია, ამის მაგალითია, როდესაც ხდება ჩარევა, ამ კონტექსტში, ჩვენ შეგვიძლია გქონდეთ მონაცემები და ინფორმაცია ინტერვენციის დაწყებამდე და ინტერვენციის შემდეგ, შემდეგ შეგვიძლია დავაკვირდეთ, თუ შედეგი ადრე და მოგვიანებით

ორი ნიმუში ერთგვაროვანი ვარიანტებით

ეს ეხება იმ ფაქტს, რომ ჩვენი სტატისტიკური ტესტისთვის აღებული ნიმუშები ორი ნიმუშის მსგავსია.

ორი ნიმუში ჰეტეროგენული ვარიანტებით

ეს ნიშნავს, რომ ჩვენს სტატისტიკურ ტესტს აქვს სულ სხვა ნიმუშები, მონაცემები და ინფორმაცია.

როგორ განვსაზღვროთ ეტაპი, რომ ვიცოდეთ?

იმის დასადგენად, თუ რომელი ორი სცენარი გამოიყენება, საჭიროა იცოდეთ ჰომოსცასტიურობა, თუ ორი ნიმუშის მონაცემებს აქვს ეს მახასიათებელი, საჭიროა გამოიყენეთ ორი ნიმუშის სცენარი ერთგვაროვანი ვარიანტებით, იმ შემთხვევაში, თუ ნიმუშებს არ გააჩნიათ ჰომოსექსასტიკურობა, უნდა იქნას გამოყენებული ვარიანტებით ორი სინჯის სცენარი არაერთგვაროვანი.

სტატისტიკური ტესტი სტუდენტის ტაქვს რამდენიმე ვარაუდიამ შემთხვევაში, იმ სცენარებისათვის, რომლებსაც აქვთ ორი ნიმუში, ნავარაუდევია, რომ მონაცემებს ნორმალური განაწილება აქვთ და ის თითოეულში უნდა იყოს წარმოდგენილი ორი ნიმუშიდან და ასევე ეს ნიმუშები სრულიად დამოუკიდებელია, ის მნიშვნელობები, რაც ერთ ნიმუშში გვაქვს, სულაც არ არის დამოკიდებული სხვაზე შოუ.

როდესაც ჩვენ ვიყენებთ დაკავშირებული ნიმუშის სცენარს, ჩვენ მხოლოდ ერთი ვარაუდი გვაქვს და ვფიქრობთ, რომ განსხვავება ორ ცვლადს შორის ამას აქვს ნორმალური განაწილება და შესანიშნავი მაგალითია, როდესაც ხდება ჩარევა, რადგან ჩვენ გვაქვს მონაცემები მის წინა და მის შემდეგ, აქედან ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ განსხვავება თითოეულ საგანს შორის, ვინაიდან წინა და შემდეგ მნიშვნელობებს გამოკლებენ და ამით ვპოულობთ მნიშვნელობებს განსხვავება

ამ განსხვავებას უნდა ჰქონდეს ნორმალური განაწილება, ამ სცენარში ეს არ მიუთითებს იმაზე, რომ თითოეულ ნიმუშში ან ჯგუფში მოცემულ მონაცემებს ნორმალური განაწილება აქვთ, მიუთითებს, რომ განსხვავება არის ერთი, რომელსაც აქვს ნორმალური განაწილება და არა მონაცემები თითოეული ჯგუფისთვის, რასაც მიუთითებს ვარაუდი ორი ან ორი ცვლადით. ნიმუშები.

Თავისუფლების ხარისხები

სტატისტიკური ტესტი სტუდენტის ტ დამოკიდებულია იმაზე თავისუფლების ხარისხები. ეს არის განსაზღვრული რიცხვი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს ვიცოდეთ მოვლენათა ცვალებადობა ნიმუშიში, უფრო მეტი სიტყვებით მარტივია, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ეს არის ღირებულებების რაოდენობა, რომელთა არჩევაც თავისუფლად შეგვიძლია, საერთო ჯამში მუდმივი.

ორი არსებობს თავისუფლების ფორმულების ხარისხი, ერთი ფორმულა, როდესაც ჩვენ გვაქვს დაკავშირებული ნიმუში და მეორე ფორმულა, როდესაც ჩვენ ვმუშაობთ ორი სცენარიდან ორიდან ორი ნიმუშით.

ამის უფრო კომფორტულად წარმოსადგენად, შეგვიძლია წარმოვიდგინოთ ოჯახი, რომელშიც დედა და 4 შვილია, დედა 10 ლუკს ამზადებს ლორით, ფიქსირებული ჯამი 10 პური ლორით, პირველი ვაჟი დედას ეუბნება, რომ 3 პურის ჭამა სურს, მეორე ვაჟი 2 პურს ითხოვს, მესამე ვაჟი 3 პურს ითხოვს, ხოლო მეოთხე ვაჟი გვიან ჩამოსვლის შემდეგ ის ვერ აირჩევს რამდენი ლორის პური სურს, რადგან ის განაპირობა მისმა დანარჩენმა 3 და-ძმამ, ამიტომ მეოთხე შვილს მხოლოდ 2 ჰყავდა პურები.

მთავარია, რომ 4 ძმადან მხოლოდ 3-ს შეეძლო აირჩიოს რამდენი პური უნდოდა, ამ შემთხვევაში შეფასება თავისუფლება არის 3 ვინც შეძლო არჩევანის გაკეთება და ბოლოს განაპირობა 10-ის დასრულება პურები.

ვიმედოვნებთ, რომ მოგეწონათ კითხვა. თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვა, დაგვიტოვეთ თქვენი კომენტარი!