İstatistik, toplama, düzenleme, yansıtma, analiz etme, yorumlama ve sunmadan sorumlu olan matematiğin birçok dalından biridir. Olasılık yasalarını izleyen veriler, bu, onları bilimsel, endüstriyel veya Sosyal.
İstatistik içinde birkaç hipotez testi kullanabiliriz, en eksiksiz olanlardan biri testtir. öğrencinin t, İngiliz matematikçi ve kimyager William Sealy Goset tarafından daha çok takma adıyla bilinen geliştirilmiştir. "Öğrenci".
Reklamlar
Bu istatistiksel test, küçük, normal olarak dağılmış bir örneklemi olan bir popülasyonun ortalamasının ne olduğunu tahmin etme ihtiyacından dolayı olasılık dağılımından oluşur. Yani 30'dan az, bu yüzden bu test tıp alanında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu testi gerçekleştirmek için bir verilerin normal dağılımı, bu istatistiksel test parametrik bir test olduğundan ve aşağıdakilerden dolayı popülasyon standart sapması bilinmediğinde kullanılır. bu istatistiksel veriler biliniyorsa, bu testi kullanmak yerine, hipotez testleri için normal dağılımın kullanılacağını söyledi.
Reklamlar
Bu yazıda şunları bulacaksınız:
Student's T ile ilgili temel kavramlar
Testi doğru uygulamak için öğrencinin t büyük örnekler için karar teorisi teorisinin birkaç temel kavramını hesaba katmalıyız.
Reklamlar
yüzdelik
Bir veri kümesinin yüz eşit parçaya bölünmesinin sonucudur, bu parçaların her biri yüzde 1'i temsil eder. Gauss çanının grafiğinin temsili sol kısımdan kısma yapılır sağ.
Gauss'un çanı
Bir dizi istatistiksel verinin normal dağılımını temsil eden bir grafiktir. Normal dağılım, büyük örnekler için kullanılır, bu, 30'dan büyük bir istatistiksel veri anlamına gelirken Student t, 30'dan küçük küçük örnekler için kullanılır.
Reklamlar
Öğrencinin T'sinin Özellikleri
- Bir çan dağıtım ailesine aittir.
- Sıfır ortalaması etrafında simetriktir.
- Standart normal dağılımdan daha düzdür.
- Uçlarda daha fazla alana ve merkezde daha az alana sahiptir.
- Örneklem büyüklüğü arttıkça standart normal dağılıma yaklaşır.
Öğrencinin t uygulanacağı senaryolar
Bu istatistiksel testi uygulayabileceğimiz birkaç senaryo vardır ve bu her zaman toplanan numunenin türüne bağlı olacaktır.
İlgili bir örnek
Bu, iki farklı zamanda alınmış ve birbiriyle ilişkili iki ölçüm olduğu anlamına gelir, buna örnek olarak bir müdahale yapıldığında, Bu kapsamda müdahale öncesi ve sonrası veri ve bilgilere sahip olabiliyor, sonuç öncesi ve sonrası sonucun her konuda değişip değişmediğini gözlemleyebiliyoruz. sonrasında.
Reklamlar
Homojen varyanslı iki örnek
İstatistiksel testimiz için alınan numunelerin iki numunede benzer olduğu gerçeğini ifade eder.
Heterojen varyanslı iki örnek
Bu, istatistiksel testimizin tamamen farklı örneklere, verilere ve bilgilere sahip olduğu anlamına gelir.
Bilinmesi gereken aşama nasıl belirlenir?
İki örnek senaryodan hangisinin kullanıldığını belirlemek için homoskedastisiteyi bilmek gerekir, eğer iki örnekten elde edilen veriler bu özelliğe sahipse, o zaman homojen varyanslı iki örnek senaryosunu kullanın, örneklerin homoskedastisiteye sahip olmaması durumunda, varyanslı iki örnek senaryosu kullanılmalıdır. heterojen.
istatistiksel test öğrencinin tbirkaç varsayımı var, bu durumda iki örneği olan senaryolar için verilerin normal dağılıma sahip olduğu varsayılır ve her birinde sunulması gerekir. iki örnekten ve ayrıca bu örnekler tamamen bağımsızdır, bir örnekte sahip olduğumuz değerler diğerine hiç bağlı değildir. örneklem.
İlişkili bir örneğin senaryosunu kullandığımızda, sadece bir varsayımımız var ve varsayım, iki değişken arasındaki farkın olduğudur. ilgili normal bir dağılıma sahiptir ve mükemmel bir örnek, müdahalenin yapıldığı zamandır, çünkü öncesinden ve sonrasından verilerimiz var, Bundan önce ve sonra değerleri çıkarıldığı için her konu arasındaki farkı bulabiliriz, böylece değerleri bulabiliriz. fark.
Bu farkın normal bir dağılıma sahip olması gerekir, bu senaryoda her bir örneklem veya gruptaki verilerin normal dağılıma sahip olduğunu göstermez, iki veya iki değişkenli varsayımın gösterdiği gibi, farkın normal dağılıma sahip olduğunu ve grupların her biri için veri olmadığını gösterir. örnekler.
Özgürlük derecesi
istatistiksel test öğrencinin t bağlıdır özgürlük derecesi. Bir örnekteki olayların değişkenliğini, daha doğrusu bilmemizi sağlayan belirlenen sayıdır. basit, toplam ile özgürce seçebildiğimiz değerlerin sayısı olduğunu söyleyebiliriz. kalıcı.
iki tane var serbestlik derecesi formülleri, bir formül, ilgili bir örneğimiz olduğunda ve diğer formül, iki senaryodan birini iki örnekle çalıştığımız zamandır.
Bunu daha rahat bir şekilde görselleştirmek için, bir anne ve 4 çocuğun olduğu, annenin jambonlu 10 somun hazırladığı bir aile hayal edebiliriz, sabit toplam jambonlu 10 somun, birinci oğul annesine 3 somun yemek istediğini söyler, ikinci oğul 2 somun ister, üçüncü oğul 3 somun ister ve dördüncü oğul Geç geldiğinde kaç tane jambonlu ekmek istediğini seçemeyecek, çünkü diğer 3 kardeşinin istediği şey tarafından şartlandırıldı, bu yüzden dördüncü çocuğunda sadece 2 tane kaldı. ekmekler.
Önemli olan 4 kardeşten sadece 3 tanesinin kaç tane ekmek istediğini seçebilmesiydi, bu durumda sınıf özgürlük, seçebilecek olan 3'tür ve en son 10'u tamamlamak için şartlandırılmıştır. ekmekler.
Umarız okumaktan keyif almışsınızdır. Herhangi bir sorunuz varsa, bize yorumunuzu bırakın!
