Өлчөөнүн эки топтомун салыштырганда жалпы суроо - параметрлик же параметрлик эмес тестирлөө процедурасын колдонуу керекпи. Көбүнчө бир нече параметрлик жана параметрлик эмес тесттер симуляциянын жардамы менен салыштырылат, мисалы t-тест, нормалдуу тест (параметрдик тесттер), Вилкоксон деңгээли, ван дер Валден упайлары ж.б. (параметрдик эмес).
Параметрикалык тесттер маалыматтардагы негизги статистикалык бөлүштүрүүнү болжолдойт. Демек, алардын натыйжасы ишенимдүү болушу үчүн чындыктын бир нече шарттары аткарылышы керек. Параметрдик эмес тесттер кандайдыр бир бөлүштүрүүгө көз каранды эмес. Ошентип, алар параметрдик реалдуулук шарттары аткарылбаса да колдонулушу мүмкүн. Бул макалада биз параметрдик ыкманы, тактап айтканда, Студенттин корреляция коэффициентин карап чыгабыз.
Үлгүлөрдү параметрдик салыштыруу (t-Student)
Усулдар биз талдап жаткан предметтер жөнүндө билгендерибиздин негизинде классификацияланат. Негизги идея - ыктымалдык моделди аныктаган белгиленген параметрлердин жыйындысы бар. Студенттин коэффициентинин бардык түрлөрү параметрдик методдор болуп саналат.
Бул көбүнчө ошол методдор, анализдегенде биз предметтин болжолдуу нормалдуу экенин көрөбүз, андыктан критерийди колдонуудан мурун нормалдуу экендигин текшерүү керек. Башкача айтканда, Студенттин бөлүштүрүү таблицасындагы өзгөчөлүктөрдү жайгаштыруу (экөө тең үлгүдө) кадимкиден олуттуу айырмаланбашы керек жана көрсөтүлгөн параметрге дал келүүсү же болжол менен макул болушу керек. Кадимки бөлүштүрүү үчүн эки өлчөм бар: орточо жана стандарттык четтөө.
Студенттик t-тест гипотезаларды текшерүүдө колдонулат. Бул предметтерге тиешелүү божомолду текшерүүгө мүмкүндүк берет. Бул тесттин эң кеңири колдонулушу эки үлгүнүн каражаттары бирдей экендигин текшерүү, бирок аны бир үлгүгө да колдонсо болот.
Кошумчалай кетүүчү нерсе, параметрлик эмес тесттин ордуна параметрдик тестти колдонуунун артыкчылыгы биринчиси экинчисине караганда көбүрөөк статистикалык күчкө ээ болот. Башкача айтканда, параметрдик тест нөлдүк гипотезаны четке кагууга алып келет.
Бир үлгүдөгү t-Студенттик тесттер
Бир үлгүдөгү Студенттин коэффициенти – бул байкоолордун үлгүсү атайын орто менен процесс тарабынан түзүлүшү мүмкүн экендигин аныктоо үчүн колдонулган статистикалык процедура. Каралып жаткан өзгөчөлүктүн орточо мааниси Mх дейли белгилүү бир A маанисинен айырмаланат. Бул биз H0 жана H1 гипотеза кыла аларыбызды билдирет. Бир үлгү үчүн t-эмпирикалык формуланын жардамы менен биз бул гипотезалардын кайсынысы туура экенин текшере алабыз.
Студенттин t-тестинин эмпирикалык маанисинин формуласы:
Көз карандысыз үлгүлөр үчүн студенттик t-тесттери
Көзкарандысыз Студенттин коэффициенти аны көз карандысыз жана бирдей бөлүштүрүлгөн үлгүлөрдүн эки өзүнчө топтому алынганда, эки салыштыруунун ар биринен бирден алынганда колдонулат. Көз карандысыз божомол менен, эки үлгүнүн мүчөлөрү корреляцияланган өзгөчөлүк баалуулуктарынын жуптарын түзбөйт деп болжолдонууда. Мисалы, биз медициналык дарылоонун натыйжасын баалап, изилдөөбүзгө 100 бейтапты киргиздик дейли, анан туш келди 50 бейтапты дарылоо тобуна жана 50 бейтапты контролдук топко дайындайбыз. Бул учурда бизде эки көз карандысыз үлгү бар, биз H0 жана H1статистикалык гипотезаларын түзө алабыз жана аларды берилген формулалар аркылуу сынай алабыз. бизге.
Студенттин t-тестинин эмпирикалык маанисинин формулалары:
Формула 1 болжолдуу эсептөөлөр үчүн, саны жакын үлгүлөр үчүн жана формула 2 так эсептөөлөр үчүн колдонулушу мүмкүн, эгерде үлгүлөр саны боюнча кескин айырмаланат.
T-Көз каранды үлгүлөр үчүн Студенттик тест
Жуптасқан t-тесттер адатта бир эле бирдиктердин дал келген жуптарынан турат жеэки жолу текшерилген бирдиктердин бир тобу («кайра өлчөө» t-тест). Бизде көз каранды үлгүлөр же бири-бири менен оң корреляцияланган эки маалымат сериясы болгондо, биз H0 жана H1 статистикалык гипотезаларды түзө алабыз.жана Студенттин t-тестинин эмпирикалык мааниси үчүн бизге берилген формула аркылуу аларды текшериңиз.
Мисалы, субъекттер жогорку кан басымын дарылоонун алдында текшерилет жана кан басымын төмөндөтүүчү дары менен дарылоодон кийин кайра текшерилет. Дарыланууга чейин жана андан кийинки бир эле пациенттин упайларын салыштыруу менен биз алардын ар бирин өз алдынча башкаруу катары натыйжалуу колдонобуз.
Ошентип, нөлдүк гипотезаны туура четке кагуу бир топ ыктымалдуулукка ээ болуп, статистикалык күч көбөйөт, анткени бейтаптар арасындагы кокустук вариация эми жок кылынган. Бирок, статистикалык күчтүн өсүшү баалоо аркылуу келерин эске алыңыз: көбүрөөк тесттер талап кылынат, ар бир предмет эки жолу текшерилиши керек.
Тыянак
Гипотезаны текшерүүнүн бир түрү, Студенттин коэффициенти бул максат үчүн колдонулган көптөгөн варианттардын бири гана. Статисттердин тандоо өлчөмү чоңураак болгон көбүрөөк өзгөрмөлөрдү изилдөө үчүн t-тестинен башка ыкмаларды дагы колдонушу керек.
