Ikki oʻlchov toʻplamini solishtirganda keng tarqalgan savol parametrik yoki parametrik boʻlmagan test protsedurasidan foydalanishdir. Ko'pincha bir nechta parametrik va parametrik bo'lmagan testlar simulyatsiya yordamida taqqoslanadi, masalan, t-testi, normal test (parametrik testlar), Wilcoxon darajalari, van der Valden ballari va boshqalar (parametrik bo'lmagan).
Parametrik testlar ma'lumotlardagi asosiy statistik taqsimotlarni nazarda tutadi. Shuning uchun ularning natijasi ishonchli bo'lishi uchun haqiqatning bir nechta shartlarini qondirish kerak. Parametrik bo'lmagan testlar hech qanday taqsimotga bog'liq emas. Shunday qilib, ular parametrik haqiqat shartlari bajarilmasa ham qo'llanilishi mumkin. Ushbu maqolada biz parametrik usulni, ya'ni Student korrelyatsiya koeffitsientini ko'rib chiqamiz.
Namunalarni parametrik taqqoslash (t-Student)
Usullar biz tahlil qilayotgan mavzular haqida bilganimiz asosida tasniflanadi. Asosiy g'oya shundan iboratki, ehtimollik modelini belgilaydigan qat'iy parametrlar to'plami mavjud. Student koeffitsientining barcha turlari parametrik usullardir.
Bu koʻpincha oʻsha usullar boʻlib, tahlil qilinganda biz mavzu taxminan normal ekanligini koʻramiz, shuning uchun mezondan foydalanishdan oldin normallikni tekshirish kerak. Ya'ni, Talabaning taqsimot jadvalidagi xususiyatlarning joylashishi (har ikkala namunada ham) odatdagidan sezilarli darajada farq qilmasligi va belgilangan parametrga mos kelishi yoki taxminan mos kelishi kerak. Oddiy taqsimot uchun ikkita ko'rsatkich mavjud: o'rtacha va standart og'ish.
Talabaning t-testi gipotezalarni tekshirishda qoʻllaniladi. Bu sizga mavzularga tegishli bo'lgan taxminni sinab ko'rish imkonini beradi. Bu testning eng keng tarqalgan qoʻllanilishi ikkita namunaning oʻrtachalari teng yoki yoʻqligini tekshirishdir, lekin uni bitta namunaga ham qoʻllash mumkin.
Qo'shimcha qilish kerakki, parametrik bo'lmagan test o'rniga parametrik testdan foydalanishning afzalligi shundaki, birinchisi ikkinchisiga qaraganda ko'proq statistik kuchga ega bo'ladi. Boshqacha qilib aytganda, parametrik test nol gipotezani rad etishga olib keladi.
Yagona namunali t-Talaba testlari
Bir namunali Talaba koeffitsienti - bu maxsus o'rtachaga ega bo'lgan jarayon orqali kuzatishlar namunasini yaratish mumkinligini aniqlash uchun ishlatiladigan statistik protsedura. Ko'rib chiqilayotgan xususiyatning o'rtacha qiymati Mx deylik A ning ma'lum ma'lum qiymatidan farq qiladi. Bu biz H0 va H1 gipoteza qilishimiz mumkinligini anglatadi. Bitta namuna uchun t-ampirik formuladan foydalanib, biz taxmin qilgan farazlardan qaysi biri toʻgʻri ekanligini tekshirishimiz mumkin.
Student t-testining empirik qiymati formulasi:
Mustaqil namunalar uchun talaba t-testlari
Mustaqil Talaba koeffitsienti mustaqil va teng taqsimlangan namunalarning ikkita alohida toʻplami olinganda, har ikki taqqoslashdan bittasi olinganda undan foydalanish hisoblanadi. Mustaqil taxmin bilan, ikkita namunaning a'zolari o'zaro bog'liq xususiyat qiymatlari juftligini hosil qilmaydi deb taxmin qilinadi. Misol uchun, biz tibbiy davolanishning ta'sirini baholaymiz va tadqiqotimizga 100 bemorni kiritamiz, so'ngra tasodifiy ravishda 50 bemorni davolash guruhiga va 50 bemorni nazorat guruhiga tayinlaymiz. Bu holda, biz ikkita mustaqil namunaga egamiz, mos ravishda biz H0 va H1statistik gipotezalarini shakllantirishimiz va ularni berilgan formulalar yordamida tekshirishimiz mumkin. bizga.
Student t-testining empirik qiymati uchun formulalar:
Formula 1 taxminiy hisob-kitoblar uchun, soni yaqin namunalar uchun va 2-formuladan namunalar soni sezilarli darajada farq qilganda aniq hisoblar uchun foydalanish mumkin.
T-tobe namunalar uchun T-Student testi
Juftlangan t-testlar odatda bir xil birliklarning mos juftlaridan yokiikki marta sinovdan o'tgan birliklarning bir guruhi ("qayta o'lchash" t-testi). Agar bizda bir-biriga bog'liq bo'lgan namunalar yoki ikkita ma'lumotlar seriyasi mavjud bo'lsa, biz mos ravishda H0 va H1 statistik gipotezalarini shakllantirishimiz mumkin.va ularni Talaba t-testining empirik qiymati uchun bizga berilgan formuladan foydalanib tekshiring.
Masalan, sub'ektlar yuqori qon bosimi uchun davolanishdan oldin sinovdan o'tkaziladi va qon bosimini pasaytiradigan dori bilan davolashdan keyin yana tekshiriladi. Davolanishdan oldin va keyin bemorning bir xil ko‘rsatkichlarini solishtirish orqali biz har biridan o‘z nazoratimiz sifatida samarali foydalanamiz.
Shunday qilib, nol gipotezani to'g'ri rad etish ehtimoli ancha yuqori bo'lishi mumkin, chunki bemorlar orasidagi tasodifiy o'zgarishlar endi yo'q qilinganligi sababli statistik kuch oshadi. Shuni yodda tutingki, statistik kuchning oshishi baholash orqali keladi: ko'proq testlar talab qilinadi, har bir mavzu ikki marta tekshirilishi kerak.
Xulosa
Gipotezalarni tekshirishning bir shakli, Talaba koeffitsienti bu maqsadda qoʻllaniladigan koʻplab variantlardan biri xolos. Statistiklar kattaroq tanlanma oʻlchamli koʻproq oʻzgaruvchilarni tekshirish uchun t-testidan tashqari boshqa usullardan ham foydalanishlari kerak.
