Statistika ir viena no daudzajām matemātikas nozarēm, kas ir atbildīga par vākšanu, organizēšanu, projicēšanu, analizēšanu, interpretēšanu un prezentēšanu dati pēc varbūtības likumiem, tas ļauj mums paredzēt noteiktus uzvedības veidus, piemērojot tos zinātniskai, rūpnieciskai vai Sociālais.
Statistikas ietvaros mēs varam izmantot vairākus hipotēzes testus, viens no vispilnīgākajiem ir tests Studenta t, izstrādāja angļu matemātiķis un ķīmiķis Viljams Sīlijs Gosets, kurš labāk pazīstams ar savu pseidonīmu "Students".
Sludinājumi
Šis statistikas tests sastāv no varbūtības sadalījuma, ņemot vērā nepieciešamību novērtēt vidējo lielumu populācijai ar nelielu, parasti sadalītu izlasi. Tas ir, mazāk nekā 30, tāpēc šo testu plaši izmanto medicīnas jomā.
Lai veiktu šo pārbaudi, jums ir nepieciešams: normāls datu sadalījums, jo šis statistikas tests ir parametru tests un tiek izmantots, ja populācijas standartnovirze nav zināma ka, ja šie statistikas dati būtu zināmi, tā vietā, lai izmantotu šo testu, hipotēzes pārbaudēs tiktu izmantots normālais sadalījums.
Sludinājumi
Šajā rakstā jūs atradīsit:
Studenta T pamatjēdzieni
Lai pareizi piemērotu Studenta t mums jāņem vērā vairāki lēmumu teorijas teorijas pamatjēdzieni lieliem paraugiem.
Sludinājumi
Procenti
Tas ir rezultāts, sadalot datu kopu simt vienādās daļās, un katra no šīm daļām ir 1% Gausa zvana grafika attēlojums tiek veikts no kreisās daļas uz daļu taisnība.
Gausa zvans
Tas ir grafiks, kas attēlo statistisko datu kopas normālo sadalījumu. Lieliem paraugiem tiek izmantots normālais sadalījums, tas nozīmē, ka statistikas dati ir lielāki par 30, savukārt studenta t tiek izmantoti maziem, mazāk nekā 30 paraugiem.
Sludinājumi
Studenta T raksturojums
- Tas pieder zvanu sadalījumu ģimenei.
- Tas ir simetrisks ap vidējo nulli.
- Tas ir vairāk saplacināts nekā standarta normālais sadalījums.
- Tā galos ir lielāks laukums un centrā mazāks laukums.
- Palielinoties izlases lielumam, tas tuvojas standarta normālam sadalījumam.
Scenāriji, kur pieteikties Studenta t
Ir vairāki scenāriji, kuros mēs varam piemērot šo statistikas testu, un tas vienmēr būs atkarīgs no savāktā parauga veida.
Saistīts paraugs
Tas nozīmē, ka ir divi mērījumi, kas iegūti divos dažādos laikos un ir arī saistīti, piemēram, kad tiek veikta iejaukšanās, Šajā kontekstā mums var būt dati un informācija pirms iejaukšanās un pēc iejaukšanās, pēc tam mēs varam novērot, vai rezultāts pirms un pēc iznākuma katrā priekšmetā ir atšķirīgs. vēlāk.
Sludinājumi
Divi paraugi ar viendabīgām dispersijām
Tas attiecas uz faktu, ka mūsu statistiskajam testam ņemtie paraugi abos paraugos ir līdzīgi.
Divi paraugi ar neviendabīgām dispersijām
Tas nozīmē, ka mūsu statistikas testam ir pilnīgi atšķirīgi paraugi, dati un informācija.
Kā noteikt posmu, kas jāzina?
Lai noteiktu, kurš no divu paraugu scenārijiem tiek izmantots, ir jāzina homoscedasticitāte. Ja divu paraugu datiem ir šāda īpašība, ir nepieciešams izmantojiet divu paraugu scenāriju ar homogēnām dispersijām, ja paraugiem nav homoscedasticitātes, jāizmanto divu paraugu scenārijs ar dispersijām neviendabīgs.
Statistikas tests Studenta tir vairāki pieņēmumi, šajā gadījumā scenārijiem, kuriem ir divas izlases, tiek pieņemts, ka datiem ir normāls sadalījums, un tie būtu jāuzrāda katrā no abiem paraugiem un arī šie paraugi ir pilnīgi neatkarīgi, vērtības, kuras mums ir vienā paraugā, nemaz nav atkarīgas no otras paraugs.
Lietojot saistītās izlases scenāriju, mums ir tikai viens pieņēmums, un tiek pieņemts, ka starpība starp diviem mainīgajiem saistītajam ir normāls sadalījums, un ideāls piemērs ir, kad tiek veikta iejaukšanās, jo mums ir dati no tā pirms un pēc, No tā mēs varam atrast atšķirību starp katru subjektu, jo pirms un pēc vērtības tiek atņemtas, tādējādi atrodot vērtības atšķirība.
Šai atšķirībai jābūt normālai izplatībai, šajā scenārijā tas nenorāda, ka katras izlases vai grupas datiem ir normāls sadalījums, norāda, ka atšķirība ir tā, kurai ir normāls sadalījums, nevis katras grupas dati, ko norāda pieņēmums ar diviem vai diviem mainīgajiem. paraugi.
Brīvības pakāpes
Statistikas tests Studenta t ir atkarīgs no brīvības pakāpes. Tas ir noteikts skaitlis, kas ļauj mums uzzināt notikumu mainīgumu izlasē, vairāk vārdos sakot Vienkārši, mēs varam teikt, ka tās ir to vērtību skaits, kuras mēs varam brīvi izvēlēties un kuras kopumā ir pastāvīgs.
Divi eksistē formulas brīvības pakāpes, viena formula, kad mums ir saistīts paraugs, un otra formula, kad mēs strādājam ar vienu no diviem scenārijiem ar diviem paraugiem.
Lai to ērtāk vizualizētu, mēs varam iedomāties ģimeni, kurā ir māte un 4 bērni, māte sagatavo 10 maizes ar šķiņķi, fiksētā kopējā summa ir 10 maizes ar šķiņķi, pirmais dēls saka mātei, ka viņš vēlas ēst 3 maizes, otrais dēls lūdz 2 maizes, trešais dēls lūdz 3 maizes un ceturtais dēls par to, ka Atnākot vēlu, viņš nevarēs izvēlēties, cik šķiņķa maizes viņš vēlas, jo viņu nosacīja tas, ko lūdza viņa pārējie 3 brāļi un māsas, tāpēc ceturtajam bērnam palika tikai 2 maizes.
Svarīgi ir tas, ka no 4 brāļiem tikai 3 varēja izvēlēties, cik maizes viņi vēlas, šajā gadījumā pakāpi brīvība ir 3, kas bija tie, kuri varēja izvēlēties, un pēdējais tika nosacīts, lai pabeigtu 10 maizes.
Mēs ceram, ka jums patika lasīt. Ja jums ir kādi jautājumi, atstājiet mums savu komentāru!
