Štatistika je jedným z mnohých odvetví matematiky, ktorá je zodpovedná za zhromažďovanie, organizovanie, projektovanie, analýzu, tlmočenie a prezentáciu. údaje sledujúce zákony pravdepodobnosti, to nám umožňuje predvídať určité typy správania a aplikovať ich na vedecké, priemyselné alebo Sociálne.
V rámci štatistík môžeme použiť niekoľko testov hypotéz, jedným z najkompletnejších je test Študentská t, vyvinul anglický matematik a chemik William Sealy Goset, známejší pod pseudonymom „Študent“.
Reklamy
Tento štatistický test pozostáva z rozdelenia pravdepodobnosti z dôvodu potreby odhadnúť, čo je priemer populácie s malou, normálne rozdelenou vzorkou. To je menej ako 30 rokov, a preto je tento test veľmi rozšírený v oblasti medicíny.
Na vykonanie tohto testu potrebujete a normálne rozloženie údajov, pretože tento štatistický test je parametrickým testom a používa sa, keď nie je známa štandardná odchýlka populácie z dôvodu že keby boli známe tieto štatistické údaje, namiesto použitia tohto testu by sa pre testy hypotéz použilo normálne rozdelenie.
Reklamy
V tomto článku nájdete:
Základné pojmy Studentovho T
Pre správne uplatnenie testu z Študentská t musíme brať do úvahy niekoľko základných pojmov teórie teórie rozhodovania pre veľké vzorky.
Reklamy
Percentil
Je to výsledok rozdelenia súboru údajov na sto rovnakých častí, každá z týchto častí predstavuje 1% v znázornenie grafu Gaussovho zvonu sa robí z ľavej časti do časti správny.
Gaussov zvon
Je to graf, ktorý predstavuje normálne rozdelenie súboru štatistických údajov. Normálne rozdelenie sa používa pre veľké vzorky, to znamená, že štatistické údaje sú väčšie ako 30, zatiaľ čo Studentovo t sa používa pre malé vzorky, menšie ako 30.
Reklamy
Charakteristika študenta T
- Patrí do rodiny zvonových rozvodov.
- Je symetrický okolo priemeru nuly.
- Je sploštenejšia ako štandardné bežné rozdelenie.
- Má väčšiu plochu na koncoch a menšiu plochu v strede.
- Ako sa veľkosť vzorky zväčšuje, blíži sa k štandardnému normálnemu rozdeleniu.
Scenáre, kde uplatniť Študentský t
Existuje niekoľko scenárov, v ktorých môžeme použiť tento štatistický test, a vždy bude závisieť od typu vzorky, ktorá sa zhromaždila.
Súvisiaca vzorka
To znamená, že existujú dve merania, ktoré sa získali v dvoch rôznych časoch a ktoré tiež súvisia, príkladom toho je prípad, keď sa vykonáva zásah, V tejto súvislosti môžeme mať údaje a informácie pred intervenciou a po intervencii, potom môžeme sledovať, či sa výsledok pred a po výsledku u každého subjektu líšil. neskôr.
Reklamy
Dve vzorky s homogénnymi odchýlkami
Vzťahuje sa na skutočnosť, že vzorky odobraté pre náš štatistický test sú podobné v obidvoch vzorkách.
Dve vzorky s heterogénnymi odchýlkami
To znamená, že náš štatistický test obsahuje úplne odlišné vzorky, údaje a informácie.
Ako určiť fázu, ktorú treba poznať?
Na určenie, ktorý z dvojvzorkových scenárov sa používa, je potrebné poznať homoscedasticitu, ak majú údaje z týchto dvoch vzoriek túto vlastnosť, je potrebné použite scenár dvoch vzoriek s homogénnymi odchýlkami, v prípade, že vzorky nemajú homoscedasticitu, mal by sa použiť scenár dvoch vzoriek s odchýlkami heterogénny.
Štatistický test Študentská tmá niekoľko predpokladov, v tomto prípade sa pre scenáre, ktoré obsahujú dve vzorky, predpokladá, že údaje majú normálne rozdelenie, a mali by byť uvedené v každej z nich z dvoch vzoriek a tiež tieto vzorky sú úplne nezávislé, hodnoty, ktoré máme v jednej vzorke, vôbec nezávisia od druhej šou.
Keď použijeme scenár súvisiacej vzorky, máme iba jeden predpoklad a predpokladá sa, že rozdiel medzi týmito dvoma premennými related má normálne rozdelenie a dokonalým príkladom je, keď sa vykonáva zásah, pretože máme údaje pred ním aj po ňom, Z toho môžeme nájsť rozdiel medzi jednotlivými predmetmi, pretože hodnoty pred a po sa odčítajú, a tak sa zistia hodnoty rozdiel.
Tento rozdiel musí mať normálne rozdelenie, v tomto scenári to neznamená, že údaje v každej zo vzoriek alebo skupín majú normálne rozdelenie, naznačuje, že rozdiel je ten, ktorý má normálne rozdelenie, a nie údaje pre každú zo skupín, čo naznačuje predpoklad pre dve alebo dve premenné. vzorky.
Stupne slobody
Štatistický test Študentská t záleží na stupne slobody. Je to určené číslo, ktoré nám umožňuje poznať variabilitu udalostí vo vzorke, inými slovami jednoduché, môžeme povedať, že sú to počet hodnôt, ktoré si môžeme slobodne zvoliť, existujúce celkom trvalý.
Existujú dva stupne voľnosti, jeden vzorec, keď máme príbuznú vzorku, a druhý vzorec, keď pracujeme na jednom z dvoch scenárov s dvoma vzorkami.
Aby sme si to pohodlnejšie vizualizovali, môžeme si predstaviť rodinu, v ktorej je matka a 4 deti, matka pripraví 10 chlebov so šunkou, fixný súčet je 10 chlebov so šunkou, prvý syn povie svojej matke, že chce jesť 3 bochníky, druhý syn požiada o 2 bochníky, tretí syn požiada o 3 bochníky a štvrtý syn za to, že mal Keď príde neskoro, nebude si môcť zvoliť, koľko šunkových chlebov chce, pretože bol podmienený tým, čo si pýtali jeho ďalší 3 súrodenci, takže štvrtému dieťaťu zostali iba 2 chleby.
Dôležité je, že zo 4 bratov si iba 3 mohli zvoliť, koľko chlebov chcú, v tomto prípade stupeň sloboda sú 3, ktorí si mohli vybrať, a posledný bol podmienený dokončením 10 chleby.
Dúfame, že sa vám čítanie páčilo. Ak máte akékoľvek otázky, nechajte nám svoj komentár!
