İki ölçmə dəstini müqayisə edərkən ümumi sual parametrik və ya qeyri-parametrik test prosedurundan istifadə etməkdir. Çox vaxt bir neçə parametrik və qeyri-parametrik testlər simulyasiyadan istifadə etməklə müqayisə edilir, məsələn, t-testi, normal test (parametrik testlər), Wilcoxon səviyyələri, van der Walden balları və s. (parametrik olmayan).
Parametrik testlər verilənlərdə əsas statistik paylanmaları nəzərdə tutur. Buna görə də onların nəticəsinin etibarlı olması üçün reallığın bir neçə şərti təmin edilməlidir. Qeyri-parametrik testlər heç bir paylanmadan asılı deyil. Beləliklə, onlar parametrik reallıq şərtləri yerinə yetirilmədikdə belə tətbiq oluna bilər. Bu yazıda biz parametrik metodu, yəni Tələbənin korrelyasiya əmsalını nəzərdən keçirəcəyik.
Nümunələrin parametrik müqayisəsi (t-Student)
Metodlar təhlil etdiyimiz mövzular haqqında bildiklərimizə əsasən təsnif edilir. Əsas ideya ondan ibarətdir ki, ehtimal modeli müəyyən edən sabit parametrlər dəsti var. Tələbə əmsalının bütün növləri parametrik üsullardır.
Bunlar tez-tez həmin üsullardır, təhlil etdikdə biz mövzunun təxminən normal olduğunu görürük, ona görə də meyardan istifadə etməzdən əvvəl normallığı yoxlamaq lazımdır. Yəni, Tələbənin paylama cədvəlində xüsusiyyətlərin yerləşdirilməsi (hər iki nümunədə) normaldan əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənməməli və göstərilən parametrə uyğun və ya təxminən uyğun olmalıdır. Normal paylanma üçün iki ölçü var: orta və standart kənarlaşma.
Fərziyyələr yoxlanarkən tələbənin t-testi tətbiq edilir. Bu, subyektlərə aid olan fərziyyəni sınamağa imkan verir. Bu testin ən çox yayılmış istifadəsi iki nümunənin vasitələrinin bərabər olub olmadığını yoxlamaqdır, lakin o, eyni zamanda bir nümunəyə də tətbiq edilə bilər.
Əlavə etmək lazımdır ki, qeyri-parametrik test əvəzinə parametrik testdən istifadə etməyin üstünlüyü ondan ibarətdir ki, birincisi ikincidən daha çox statistik gücə malik olacaqdır. Başqa sözlə, parametrik testin sıfır hipotezinin rədd edilməsinə səbəb olma ehtimalı daha yüksəkdir.
Tək nümunə t-Tələbə testləri
Bir nümunəli Tələbə əmsalı müşahidələr nümunəsinin xüsusi orta ilə bir proses tərəfindən yaradılıb-yaradılmamasını müəyyən etmək üçün istifadə edilən statistik prosedurdur. Fərz edək ki, nəzərdən keçirilən xüsusiyyətin orta qiyməti Mх müəyyən məlum olan A dəyərindən fərqlidir. Bu o deməkdir ki, biz H0 və H1 fərziyyə edə bilərik. Bir nümunə üçün t-empirik düsturun köməyi ilə biz fərz etdiyimiz bu fərziyyələrdən hansının doğru olduğunu yoxlaya bilərik.
Tələbənin t-testinin empirik dəyəri üçün düstur:
Müstəqil nümunələr üçün tələbə t-testləri
Müstəqil Tələbə əmsalı, müqayisə edilən iki müqayisənin hər birindən bir ədəd müstəqil və bərabər paylanmış nümunələrin iki ayrı dəsti əldə edildikdə onun istifadəsidir. Müstəqil fərziyyə ilə, iki nümunənin üzvlərinin bir cüt əlaqəli xüsusiyyət dəyəri yaratmayacağı güman edilir. Məsələn, bir tibbi müalicənin təsirini qiymətləndirdiyimizi və tədqiqatımıza 100 xəstəni qeyd etdiyimizi, sonra təsadüfi olaraq müalicə qrupuna 50 xəstəni və nəzarət qrupuna 50 xəstəni təyin etdiyimizi düşünək. Bu halda, bizim iki müstəqil nümunəmiz var, müvafiq olaraq H0 və H1statistik fərziyyələrini tərtib edə və verilən düsturlardan istifadə edərək onları yoxlaya bilərik. bizə.
Tələbənin t-testinin empirik dəyəri üçün düsturlar:
Formula 1 təxmini hesablamalar, sayca yaxın nümunələr üçün və düstur 2 dəqiq hesablamalar üçün nümunələr say baxımından əhəmiyyətli dərəcədə fərqləndikdə istifadə edilə bilər.
Asılı nümunələr üçün T-Tələbə testi
Cütlənmiş t-testləri adətən eyni vahidlərin uyğun cütlərindən və yaikiqat sınaqdan keçirilmiş bir qrup vahid ("yenidən ölçmə" t-testi). Asılı nümunələr və ya bir-biri ilə müsbət əlaqədə olan iki məlumat seriyası olduqda, biz müvafiq olaraq H0 və H1 statistik fərziyyələrini formalaşdıra bilərik.və Tələbənin t-testinin empirik dəyəri üçün bizə verilmiş düsturdan istifadə edərək onları yoxlayın.
Məsələn, subyektlər yüksək qan təzyiqi üçün müalicədən əvvəl sınaqdan keçirilir və qan təzyiqini aşağı salan dərmanla müalicə olunduqdan sonra yenidən sınaqdan keçirilir. Müalicədən əvvəl və sonra eyni xəstə skorlarını müqayisə edərək, hər birindən öz nəzarətimiz kimi səmərəli şəkildə istifadə edirik.
Beləliklə, sıfır fərziyyənin düzgün şəkildə rədd edilməsi, sadəcə olaraq xəstələr arasında təsadüfi variasiya aradan qaldırıldığı üçün statistik gücün artması ilə daha çox ehtimal oluna bilər. Bununla belə, nəzərə alın ki, statistik gücün artması qiymətləndirmə ilə baş verir: daha çox test tələb olunur, hər bir fənn iki dəfə yoxlanılmalıdır.
Nəticə
Fərziyyə testinin bir forması, Tələbə nisbəti bu məqsəd üçün istifadə edilən bir çox variantdan yalnız biridir. Statistikaçılar əlavə olaraq daha böyük nümunə ölçüləri olan daha çox dəyişəni yoxlamaq üçün t-testindən başqa üsullardan istifadə etməlidirlər.
