Kādi pieņēmumi tiek izdarīti, veicot t-testu?

Kopējie pieņēmumi, kas izdarīti, veicot t-testu, ir tādi, kas attiecas uz mērījumu skalu, izlases veida paraugu ņemšanu, datu sadalījuma normalitāti, izlases lieluma pietiekamību un standarta novirzes dispersijas vienādību.

T-tests

T-testu izstrādāja ķīmiķis, kas strādā Ginesa alus darīšanas uzņēmumā, kā vienkāršu veidu, kā izmērīt pastāvīgo resno kvalitāti. To turpināja attīstīt un pielāgot, un tagad tas attiecas uz jebkuru statistiskās hipotēzes pārbaudi, kurā paredzamā statistika atbilst t sadalījumam, ja tiek atbalstīta nulles hipotēze.

T-tests ir divu populāciju līdzekļu analīze, izmantojot statistisko pārbaudi; t-testu ar diviem paraugiem parasti izmanto ar maziem paraugu lielumiem, pārbaudot atšķirību starp paraugiem, ja nav zināmas divu normālo sadalījumu dispersijas.

T sadalījums būtībā ir jebkurš nepārtraukts varbūtības sadalījums, kas rodas, aprēķinot vidēji normāli sadalītu populāciju, izmantojot nelielu izlases lielumu un nezināmu standartnovirzi populācijai. Nulles hipotēze ir noklusējuma pieņēmums, ka starp divām dažādām izmērītām parādībām nepastāv saistība. (Par saistīto lasīšanu skatiet: Ko nozīmē spēcīga nulles hipotēze? )

T-testa pieņēmumi

Pirmais pieņēmums attiecībā uz t-testiem attiecas uz mērījumu skalu. T-testa pieņēmums ir tāds, ka savāktajiem datiem piemērotā mērījumu skala seko nepārtrauktai vai kārtējai skalai, piemēram, IQ testa rādītājiem.

Otrais izdarītais pieņēmums ir vienkāršs izlases paraugs, ka dati tiek vākti no reprezentatīvas, nejauši atlasītas daļas no kopējā populācijas.

Trešais pieņēmums ir tas, ka diagrammā parādot datus, rodas normāla sadalījuma, zvanveida formas sadalījuma līkne.

Ceturtais pieņēmums ir par samērā lielu izlases lielumu. Lielāks parauga lielums nozīmē, ka rezultātu sadalījumam vajadzētu tuvināties normālai zvanveida formai.

Pēdējais pieņēmums ir dispersijas viendabīgums. Viendabīga vai vienāda dispersija pastāv, ja paraugu standartnovirzes ir aptuveni vienādas.