Welcome to Our Website

tilastolliset testit: kumpaa kannattaa käyttää?

tilastollisia testejä käytetään hypoteesitestauksessa. Niitä voidaan käyttää:

  • määrittää, onko ennustaja muuttuja on tilastollisesti merkitsevä suhde tulos-muuttujaan.
  • arvioi kahden tai useamman ryhmän eron.

tilastollisissa testeissä oletetaan nollahypoteesi siitä, ettei ryhmien välillä ole yhteyttä tai eroa. Sitten ne määrittävät, onko havaittu data kuulu arvojen ennusti nollahypoteesi.,

Jos tiedät jo, mitä erilaisia muuttujia kanssa olet tekemisissä, voit käyttää vuokaavio valita oikea tilastollinen testi tietosi.

Tilastolliset testit vuokaavio

Mitä tilastollinen testi tehdä?

Tilastolliset testit toimivat laskemalla testimuuttuja – numero, joka kuvaa, kuinka paljon muuttujien välisen suhteen teidän testi eroaa nollahypoteesi ei ole suhdetta.

se laskee sitten p-arvon (todennäköisyysarvo)., P-arvo arvioi, kuinka todennäköistä se on, että näet eron kuvattu testin tilastollinen jos nollahypoteesia ei suhde olisi totta.

Jos arvo testimuuttuja on enemmän äärimmäinen kuin tilasto lasketaan nollahypoteesin, niin voit päätellä, tilastollisesti merkitsevä suhde ennustaja ja tulosmuuttujat.

Jos arvo testimuuttuja on vähemmän äärimmäinen kuin yksi, lasketaan nollahypoteesin, niin voit päätellä, ei havaittu tilastollisesti merkitsevää suhdetta ennustaja ja tulosmuuttujat.,

Kun suorittaa tilastollinen testi

Voit suorittaa tilastollisia testejä tietoja, jotka on kerätty tilastollisesti päteviä tavalla – joko kokeilu tai havaintoja tekemällä tehty käyttäen todennäköisyys otantamenetelmiä.

tilastollinen testi olisi validi, otoskoon on oltava tarpeeksi suuri, jotta arvioitu todellinen jakautuminen väestöstä on tutkittu.

selvittääksesi, mitä tilastollista testiä sinun on tiedettävä:

  • täyttääkö tietosi tietyt oletukset.
  • muuttujien tyypit, joiden kanssa olet tekemisissä.,

Tilastolliset oletukset

Tilastollisia testejä tehdä joitakin yleisiä oletuksia siitä, mitä tietoja ne ovat testaus:

  1. Riippumattomuus havainnot (eräs.k.a. ei autokorrelaatio): huomautukset/muuttujat ovat testissä, mutta eivät ole etuyhteydessä (esimerkiksi useita mittauksia yhden testin kohteena eivät ole riippumattomia, kun taas mittaukset useita eri koehenkilöt ovat riippumattomia).
  2. varianssin homogeenisuus: kunkin vertailtavan ryhmän varianssi on samanlainen kaikissa ryhmissä., Jos yhdessä ryhmässä on paljon enemmän vaihtelua kuin toisissa, se rajoittaa testin tehoa.
  3. tiedon normaalius: tieto seuraa normaalia jakautumista (alias kellokäyrää). Tämä oletus koskee vain määrällisiä tietoja.

Jos tiedot eivät täytä oletukset normaaliuden tai homogeenisuus varianssi, saatat pystyä suorittamaan parametrinen tilastollinen testi, jonka avulla voit tehdä vertailuja ilman mitään oletuksia tietojen jakaminen.,

Jos tiedot eivät täytä oletus riippumattomuuden havainnoista, saatat pystyä käyttämään testi, joka muodostaa rakenteen tiedot (toistuva-toimenpiteitä, kokeita tai testejä, jotka sisältävät estää muuttujat).

muuttujien tyypit

muuttujien tyypit, joita sinulla on, määrittävät yleensä, millaista tilastollista testiä voit käyttää.

kvantitatiiviset muuttujat edustavat asioiden määriä (esimerkiksi puiden määrää metsässä). Erilaisia kvantitatiivisia muuttujia ovat:

Kategorisia muuttujia edustavat ryhmittymät asioita (esim. eri puulajit metsä)., Erilaisia kategorisia muuttujia ovat:

Valitse testi, joka sopii tyyppisiä ennustaja ja tulos muuttujat on kerätty (jos teet kokeen, nämä ovat riippumattomat ja riippuvat muuttujat). Katso alla olevista taulukoista, mikä testi vastaa parhaiten muuttujiasi.

Mikä on plagiointia pisteet?

vertaa lehteäsi yli 60 miljardiin verkkosivuun ja 30 miljoonaan julkaisuun.,

  • Paras plagiointi checker 2020 mennessä
  • Plagiointia mietintö & prosenttiosuus
  • Suurin plagiointia tietokantaan

Scribbr Plagiointi Checker

Valita parametrinen testi: regressio -, vertailu -, tai korrelaatio

Parametriset testit yleensä on tiukempia vaatimuksia kuin parametriset testit, ja osaa tehdä vahvempi päätelmiä aineistosta. Ne voidaan suorittaa vain tilastotestien yhteisten oletusten mukaisilla tiedoilla.,

yleisimpiä parametrinen testi ovat regressio testit, vertailu testit, ja korrelaatio testit.

regressiotestejä

regressiotestejä käytetään syy-seuraussuhteiden testaamiseen. He etsivät yhden tai useamman jatkuvan muuttujan vaikutusta toiseen muuttujaan.,

Predictor variable Tulokset muuttuja tutkimuskysymys esimerkki
Yksinkertainen lineaarinen regressio
  • Jatkuva
  • 1 predictor
  • Jatkuva
  • 1 tulos
Mikä on tulojen vaikutus pitkäikäisyys?,
Useita lineaarinen regressio
  • Jatkuva
  • 2 tai enemmän ennustajia
  • Jatkuva
  • 1 tulos
Mikä on vaikutus tulojen ja minuuttia liikuntaa päivässä pitkäikäisyys?
Logistinen regressio
  • Jatkuva
  • Binary
Mikä on vaikutus lääkkeen annostus on selviytymisen testi aihe?,

Vertailu testejä

Vertailu testit etsiä eroja ryhmä tarkoittaa. Niillä voidaan testata kategorisen muuttujan vaikutusta jonkin muun ominaisuuden keskiarvoon.

t-testejä käytetään vertailtaessa täsmälleen kahden ryhmän (esim.miesten ja naisten keskimääräisiä korkeuksia) keskiarvoja. ANOVA-ja MANOVA-testejä käytetään vertailtaessa yli kahden ryhmän (esimerkiksi lasten, teini-ikäisten ja aikuisten keskimääräisiä korkeuksia) keinoja.,

Predictor variable Tulokset muuttuja tutkimuskysymys esimerkki
Paired t-test
  • Ehdoton
  • 1 predictor
  • Määrällisiä
  • ryhmät tulevat samasta väestöstä
Mikä on vaikutus kahden eri testin prep ohjelmia keskimäärin tentti tulokset opiskelijoille samassa luokassa?,
Riippumaton t-testi
  • Ehdoton
  • 1 predictor
  • Määrällisiä
  • ryhmät tulevat eri väestöryhmien
Mikä on ero keskimääräinen tentti tulokset opiskelijoille kahdesta eri kouluissa?
ANOVA
  • Ehdoton
  • 1 tai enemmän ennustaja
  • Määrällisiä
  • 1 tulos
Mikä on ero keskimääräinen kipu tasot keskuudessa post-kirurgiset potilaat annettiin kolme eri särkylääkkeitä?,
MANOVA
  • Ehdoton
  • 1 tai enemmän ennustaja
  • Määrällisiä
  • 2 tai enemmän tulos
Mikä on vaikutus kukka lajeja terälehti pituus, terälehti leveys ja varren pituus?

Korrelaatio testit

Korrelaatio testit tarkistaa, onko kaksi muuttujaa liittyvät olematta syy-ja-seuraus-suhteita.

näitä voidaan käyttää testaamaan, onko kaksi muuttujaa, joita haluat käyttää (esimerkiksi) useissa regressiotesteissä, autokorreloitu.,

Predictor variable Outcome variable Research question example
Pearson’s r Continuous Continuous How are latitude and temperature related?,

Valita parametrinen testi

Ei-parametriset testit eivät tehdä niin paljon oletuksia tiedot, ja ovat hyödyllisiä, kun yksi tai useampi yhteinen tilastollisia oletuksia rikotaan. Heidän tekemänsä johtopäätökset eivät kuitenkaan ole yhtä vahvoja kuin parametrisilla testeillä.,h>Wilcoxon Rank-Sum test

  • Ehdoton
  • 2 ryhmää
  • Määrällisiä
  • ryhmät tulevat eri väestöryhmien
Riippumaton t-testi Wilcoxon Signed-rank-testi
  • Ehdoton
  • 2 ryhmää
  • Määrällisiä
  • ryhmät tulevat samasta väestöstä
Paired t-test

Vuokaavio: valitsemalla tilastollinen testi

Tämä kaavio auttaa sinua valitsemaan joukossa parametriset testit., Muiden kuinparametristen vaihtoehtojen osalta katso yllä oleva taulukko.

Usein kysyttyjä kysymyksiä tilastollisia testejä

Mitkä ovat tärkeimmät oletukset tilastollisia testejä?

Tilastolliset testit yleisesti olettaa, että:

  1. tiedot on normaalisti jakautunut
  2. ryhmät, jotka ovat verrattuna on samanlainen varianssi
  3. tiedot ovat riippumattomia

Jos tietoja ei täytä näitä oletuksia, saatat silti pystyä käyttämään parametrinen tilastollinen testi, joka on vähemmän vaatimuksia, mutta myös heikompi päätelmiä.,

Mikä on testimuuttuja?

testitilasto on tilastotestillä laskettu luku. Se kuvaa, kuinka paljon havaittu tieto on peräisin nolla-hypoteesi ei ole suhdetta muuttujien välillä tai eroa keskuudessa näytteen ryhmiä.

testin tilastollinen tulos kertoo, kuinka erilaisia kaksi tai useampia ryhmiä ovat koko väestön keskiarvo, tai miten eri lineaarinen rinne on rinne ennusti nollahypoteesi. Eri tilastotesteissä käytetään erilaisia testitilastoja.

Mikä on tilastollinen merkitsevyys?,

tilastollinen merkitsevyys on tutkijoiden käyttämä termi, jonka mukaan on epätodennäköistä, että heidän havaintonsa olisivat voineet tapahtua tilastollisen testin nollahypoteesin alla. Merkitys merkitään yleensä p-arvolla eli todennäköisyysarvolla.

tilastollinen merkitys on mielivaltainen – se riippuu tutkijan valitsemasta kynnysarvosta eli alfa-arvosta. Yleisin raja on p < 0.05, mikä tarkoittaa, että tiedot on todennäköisesti esiintyy vähemmän kuin 5% ajasta alle nollahypoteesia.,

kun p-arvo alittaa valitun alfa-arvon, sanotaan testin tuloksen olevan tilastollisesti merkitsevä.

mikä on kvantitatiivisten ja kategoristen muuttujien ero?

kvantitatiiviset muuttujat ovat muuttujia, joissa tiedot edustavat määriä (esim.pituus, paino tai ikä).

kategoriset muuttujat ovat mitä tahansa muuttujia, joissa tiedot edustavat ryhmiä. Tämä sisältää rankingit (esim.sijoituspaikat kilpailussa), luokitukset (esim. tuotemerkit vilja), ja binary tuloksia (esim. kolikko flips).,

Sinun täytyy tietää, mitä tyyppi muuttujien olet työskennellyt valita oikea tilastollinen testi tietosi ja tulkita tuloksia.

mikä on diskreettien ja jatkuvien muuttujien ero?

Diskreettejä ja jatkuvia muuttujia on kahdenlaisia kvantitatiivisia muuttujia:

  • Erilliset muuttujat edustavat laskee (esim. määrä esineitä kokoelma).
  • jatkuvat muuttujat edustavat mitattavissa olevia määriä (esim.veden tilavuus tai paino).

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *