Statistica este una dintre numeroasele ramuri ale matematicii care sunt responsabile de colectarea, organizarea, proiectarea, analiza, interpretarea și prezentarea date care respectă legile probabilității, acest lucru ne permite să prezicem anumite tipuri de comportamente care le aplică la nivel științific, industrial sau Social.
În cadrul statisticilor putem folosi mai multe teste de ipoteză, unul dintre cele mai complete este testul Studentul este t, a fost dezvoltat de matematicianul și chimistul englez William Sealy Goset mai cunoscut prin pseudonimul său "Student".
Reclame
Acest test statistic constă în distribuția probabilității, datorită necesității de a estima care este media unei populații cu un eșantion mic, distribuit în mod normal. Adică mai puțin de 30, motiv pentru care acest test este utilizat pe scară largă în domeniul medicinei.
Pentru a efectua acest test aveți nevoie de un distribuția normală a datelor, deoarece acest test statistic este un test parametric și este utilizat atunci când deviația standard a populației este necunoscută din cauza că dacă aceste date statistice ar fi cunoscute, în loc să se utilizeze acest test, distribuția normală ar fi utilizată pentru testele de ipoteză.
Reclame
În acest articol veți găsi:
Concepte de bază ale studenților T
Pentru a aplica corect testul de Studentul este t trebuie să ținem cont de câteva concepte de bază ale teoriei teoriei deciziilor pentru eșantioane mari.
Reclame
Percentila
Este rezultatul împărțirii unui set de date în sute de părți egale, fiecare dintre aceste părți reprezentând 1% în reprezentarea graficului clopotului Gauss se face de la partea stângă la parte dreapta.
Clopotul lui Gauss
Este un grafic care reprezintă distribuția normală a unui set de date statistice. Distribuția normală este utilizată pentru eșantioane mari, aceasta înseamnă date statistice mai mari de 30, în timp ce t-ul studentului este utilizat pentru eșantioane mici, mai puțin de 30.
Reclame
Caracteristicile studentului T
- Aparține unei familii de distribuții de clopote.
- Este simetric în jurul unei medii de zero.
- Este mai turtit decât distribuția normală standard.
- Are mai multă zonă la capete și mai puțină zonă în centru.
- Pe măsură ce mărimea eșantionului crește, se apropie de o distribuție normală standard.
Scenarii în care se aplică t student
Există mai multe scenarii în care putem aplica acest test statistic și va depinde întotdeauna de tipul de eșantion care a fost colectat.
Un eșantion înrudit
Aceasta înseamnă că există două măsurători care au fost obținute în două momente diferite și care sunt, de asemenea, legate, un exemplu în acest sens este atunci când se efectuează o intervenție, În acest context, putem avea date și informații înainte de intervenție și după intervenție, apoi putem observa dacă rezultatul înainte și după rezultat a variat la fiecare subiect. mai tarziu.
Reclame
Două probe cu varianțe omogene
Se referă la faptul că probele luate pentru testul nostru statistic sunt similare în cele două probe.
Două probe cu varianțe eterogene
Aceasta înseamnă că testul nostru statistic conține eșantioane, date și informații total diferite.
Cum se determină etapa de știut?
Pentru a determina care dintre scenariile cu două eșantioane este utilizat, este necesar să se cunoască homoscedasticitatea, dacă datele din cele două eșantioane au această caracteristică, atunci este necesar să utilizați scenariul a două eșantioane cu varianțe omogene, în cazul în care eșantioanele nu au omoscedasticitate, ar trebui utilizat scenariul a două eșantioane cu varianțe eterogen.
Testul statistic Studentul este tare mai multe ipoteze, în acest caz, pentru scenariile care au două eșantioane, se presupune că datele au o distribuție normală și ar trebui prezentate în fiecare dintre cele două eșantioane și, de asemenea, aceste eșantioane sunt total independente, valorile pe care le avem într-un eșantion nu depind deloc de cealaltă spectacol.
Când folosim scenariul unui eșantion înrudit, avem o singură presupunere și presupunerea este că diferența dintre cele două variabile conexiunea are o distribuție normală și exemplul perfect este atunci când se efectuează o intervenție, deoarece avem date dinainte și după aceasta, Din aceasta putem găsi diferența dintre fiecare subiect, deoarece valorile dinainte și după sunt scăzute, găsind astfel valorile diferență.
Această diferență trebuie să aibă o distribuție normală, în acest scenariu nu indică faptul că datele din fiecare eșantion sau grup au o distribuție normală, indică faptul că diferența este cea care are o distribuție normală și nu datele pentru fiecare dintre grupuri, ceea ce a indicat ipoteza cu două sau două variabile. probe.
Grade de libertate
Testul statistic Studentul este t depinde de grade de libertate. Numărul determinat ne permite să cunoaștem variabilitatea evenimentelor dintr-un eșantion, în mai multe cuvinte simplu, putem spune că sunt numărul de valori pe care le putem alege liber, existând un total permanent.
Două există formule de grade de libertate, o formulă atunci când avem un eșantion înrudit, iar cealaltă formulă este atunci când lucrăm oricare dintre cele două scenarii cu două eșantioane.
Pentru a vizualiza acest lucru într-un mod mai confortabil, ne putem imagina o familie în care există o mamă și 4 copii, mama pregătește 10 pâini cu șuncă, suma fixă este cele 10 pâini cu șuncă, primul fiu îi spune mamei că vrea să mănânce 3 pâini, al doilea fiu cere 2 pâini, al treilea fiu cere 3 pâini și al patrulea fiu pentru că are Ajungând târziu, nu va putea alege câte pâini de șuncă vrea, pentru că era condiționat de ceea ce cereau ceilalți 3 frați ai săi, așa că celui de-al patrulea copil îi mai rămăseseră doar 2 pâine.
Important este că dintre cei 4 frați doar 3 au putut alege câte pâini doreau, în acest caz nota libertatea este 3 care au fost cei care au putut alege și ultima a fost condiționată să completeze 10 pâine.
Sperăm că ți-a plăcut să citești. Dacă aveți întrebări, lăsați-ne comentariul!
