Статистика је једна од многих грана математике која је одговорна за прикупљање, организовање, пројектовање, анализу, тумачење и представљање подаци који следе законе вероватноће, ово нам омогућава да предвидимо одређене врсте понашања примењујући их на научна, индустријска или Друштвени.
У оквиру статистике можемо користити неколико тестова хипотеза, један од најкомплетнијих је тест Студент'с т, развио је енглески математичар и хемичар Виллиам Сеали Госет познатији под својим псеудонимом "Ученик".
Огласи
Овај статистички тест састоји се од расподеле вероватноће, због потребе да се процени која је средња вредност популације са малим, нормално дистрибуираним узорком. То јест, мање од 30, због чега се овај тест широко користи у области медицине.
За извођење овог теста потребан вам је нормална дистрибуција података, с обзиром да је овај статистички тест параметарски тест и користи се када је стандардна девијација популације непозната због да ако би били познати ови статистички подаци, уместо да се користи овај тест, користила би се нормална расподела за тестове хипотеза.
Огласи
У овом чланку ћете пронаћи:
Основни појмови Студент'с Т.
Да бисте правилно применили тест Студент'с т морамо узети у обзир неколико основних концепата теорије теорије одлука за велике узорке.
Огласи
Перцентил
Резултат је поделе скупа података на сто једнаких делова, сваки од ових делова представља 1% приказ графа Гаусова звона врши се од левог дела до дела јел тако.
Гаусс-ово звоно
То је граф који представља нормалну дистрибуцију скупа статистичких података. Нормална расподела се користи за велике узорке, то значи да су статистички подаци већи од 30, док се Студентова т користи за мале узорке, мање од 30.
Огласи
Карактеристике студентског Т.
- Припада породици звонастих дистрибуција.
- Симетричан је око средње вредности нуле.
- Равнији је од стандардне нормалне расподеле.
- На крајевима има више површине, а у центру мање површине.
- Како се величина узорка повећава, приближава се стандардној нормалној расподели.
Сценарији где се примењује Студент'с т
Постоји неколико сценарија у којима можемо применити овај статистички тест и он ће увек зависити од врсте узорка који је прикупљен.
Сродни узорак
То значи да постоје два мерења која су добијена у два различита времена и која су такође повезана, пример за то је када се спроводи интервенција, У овом контексту можемо имати податке и информације пре интервенције и након интервенције, затим можемо да посматрамо да ли се резултат пре и после исхода разликовао код сваког субјекта. после.
Огласи
Два узорка са хомогеним варијантама
Односи се на чињеницу да су узорци узети за наш статистички тест слични у два узорка.
Два узорка са хетерогеним варијансама
То значи да наш статистички тест има потпуно различите узорке, податке и информације.
Како одредити стадијум који треба знати?
Да би се утврдило који се од два узорка сценарија користи, неопходно је знати хомосцедастичност, ако подаци из два узорка имају ову карактеристику, онда је користити сценарио два узорка са хомогеним варијансама, у случају да узорци немају хомосцедастичност, треба користити сценарио два узорка са варијансама хетерогена.
Статистички тест Студент'с тима неколико претпоставки, у овом случају, за сценарије који имају два узорка, претпоставља се да подаци имају нормалну дистрибуцију, и то би требало представити у сваком од два узорка, а такође су и ти узорци потпуно независни, вредности које имамо у једном узорку уопште не зависе од другог Прикажи.
Када користимо сценарио повезаног узорка, имамо само једну претпоставку и претпоставка је да је разлика између две променљиве има нормалну дистрибуцију и савршен пример је када се изврши интервенција, јер имамо податке пре и после ње, Из овога можемо пронаћи разлику између сваког предмета јер се вредности од пре и после одузимају па се проналазе вредности од разлика.
Ова разлика мора имати нормалну дистрибуцију, у овом сценарију то не значи да подаци у сваком од узорака или група имају нормалну дистрибуцију, указује да је разлика она са нормалном расподелом, а не подаци за сваку од група, на шта је указала претпоставка са две или две променљиве Узорци.
Степени слободе
Статистички тест Студент'с т зависи од степени слободе. То је утврђени број који нам омогућава да знамо варијабилност догађаја у узорку, са више речи једноставно, можемо рећи да су то број вредности које можемо слободно бирати, а укупно постоје стални.
Два постоје формуле степена слободе, једна формула када имамо узорак који је повезан, а друга формула када радимо било који од два сценарија са два узорка.
Да бисмо ово угодније визуализирали, можемо замислити породицу у којој су мајка и 4 деце, мајка припрема 10 векни са шунком, фиксни укупан 10 хлебова са шунком, први син каже мајци да жели да поједе 3 хлеба, други син тражи 2 хлеба, трећи син тражи 3 хлеба, а четврти син да има Дошавши касно, неће моћи да одабере колико хлебова шунке жели, јер је био условљен оним што су тражила његова остала 3 брата и сестре, па је четвртом детету преостало само 2 хлеба.
Важно је да су само четворица браће могла да одаберу колико хлебова, у овом случају оцену слобода је 3 који су били ти који су могли да бирају и последњи је био условљен да заврши 10 хлеба.
Надамо се да сте уживали у читању. Ако имате питања, оставите нам свој коментар!
