Статистика - это одна из многих областей математики, которая отвечает за сбор, организацию, проектирование, анализ, интерпретацию и представление данные в соответствии с законами вероятности, это позволяет нам прогнозировать определенные типы поведения, применяя их к научным, промышленным или Социальное.
В статистике мы можем использовать несколько тестов гипотез, одним из самых полных является тест Студенческий т, был разработан английским математиком и химиком Уильямом Сили Госет, более известным под псевдонимом "Ученик".
Рекламные объявления
Этот статистический тест состоит из распределения вероятностей из-за необходимости оценить среднее значение для совокупности с небольшой, нормально распределенной выборкой. То есть меньше 30, поэтому этот тест широко используется в области медицины.
Для выполнения этого теста вам понадобится нормальное распределение данных, поскольку этот статистический тест является параметрическим и используется, когда стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно из-за что, если бы эти статистические данные были известны, вместо использования этого теста для проверки гипотез использовалось бы нормальное распределение.
Рекламные объявления
В этой статье вы найдете:
Основные понятия студенческого Т
Чтобы правильно применить тест Студенческий т мы должны принять во внимание несколько основных концепций теории принятия решений для больших выборок.
Рекламные объявления
Процентиль
Это результат разделения набора данных на сто равных частей, каждая из которых представляет 1% в представление графика гауссовского колокола производится от левой части к части верно.
Колокол Гаусса
Это график, который представляет нормальное распределение набора статистических данных. Нормальное распределение используется для больших выборок, это означает, что статистические данные больше 30, в то время как t Стьюдента используется для малых выборок, меньше 30.
Рекламные объявления
Характеристики студенческого Т
- Он принадлежит к семейству колокольных распределителей.
- Он симметричен относительно нулевого среднего.
- Оно более уплощенное, чем стандартное нормальное распределение.
- У него больше площади на концах и меньше в центре.
- По мере увеличения размера выборки оно приближается к стандартному нормальному распределению.
Сценарии, в которых следует применять тезис Студента
Есть несколько сценариев, в которых мы можем применить этот статистический тест, и он всегда будет зависеть от типа собранной выборки.
Связанный образец
Это означает, что есть два измерения, которые были получены в два разных момента и которые также связаны, например, когда проводится вмешательство, В этом контексте у нас могут быть данные и информация до вмешательства и после него, а затем мы можем наблюдать, будет ли результат до и после позже.
Рекламные объявления
Две выборки с однородными дисперсиями
Это относится к тому факту, что образцы, взятые для нашего статистического теста, аналогичны в двух выборках.
Две выборки с неоднородными дисперсиями
Это означает, что в нашем статистическом тесте используются совершенно разные образцы, данные и информация.
Как определить стадию знать?
Чтобы определить, какой из двухвыборочных сценариев используется, необходимо знать гомоскедастичность, если данные из двух выборок имеют эту характеристику, то необходимо используйте сценарий двух выборок с однородными дисперсиями; в случае, если образцы не обладают гомоскедастичностью, следует использовать сценарий двух выборок с дисперсиями. неоднородный.
Статистический тест Студенческий тимеет несколько предположений, в этом случае для сценариев с двумя выборками предполагается, что данные имеют нормальное распределение, и они должны быть представлены в каждом из них. двух образцов, а также эти образцы полностью независимы, значения, которые мы имеем в одном образце, вообще не зависят от другого показывать.
Когда мы используем связанный примерный сценарий, у нас есть только одно предположение, и предполагается, что разница между двумя переменными related имеет нормальное распределение, и идеальный пример - когда проводится вмешательство, поскольку у нас есть данные до и после него, Из этого мы можем найти разницу между каждым предметом, так как значения до и после вычитаются, таким образом находя значения разница.
Эта разница должна иметь нормальное распределение, в этом сценарии это не означает, что данные в каждой из выборок или групп имеют нормальное распределение, указывает, что разница является той, которая имеет нормальное распределение, а не данными для каждой из групп, что и указано в предположении с двумя или двумя переменными. образцы.
Степени свободы
Статистический тест Студенческий т зависит от степени свободы. Это определенное число, которое позволяет нам узнать изменчивость событий в выборке, другими словами просто, мы можем сказать, что это количество значений, которые мы можем свободно выбирать, с общим постоянный.
Два существуют формулы степеней свободы, одна формула, когда у нас есть связанный образец, и другая формула, когда мы работаем с одним из двух сценариев с двумя образцами.
Чтобы представить это более комфортно, мы можем представить себе семью, в которой есть мать и 4 ребенка, мать готовит 10 буханок с ветчиной, фиксированное количество 10 хлебов с ветчиной, первый сын говорит матери, что хочет съесть 3 хлеба, второй сын просит 2 хлеба, третий сын просит 3 хлеба, а четвертый сын просит Придя поздно, он не сможет выбрать, сколько буханок ветчины он хочет, потому что он был обусловлен тем, что просили его другие 3 брата и сестры, поэтому у четвертого ребенка осталось только 2 хлеб.
Важно то, что из 4 братьев только 3 могли выбрать, сколько хлебов они хотят, в данном случае сорт. Свобода - это 3, которые были теми, кто мог выбирать, и последними были приучены выполнить 10 хлеб.
Надеемся, вам понравилось читать. Если у вас есть вопросы, оставьте нам свой комментарий!
