통계 테스트는 가설 테스트에 사용됩니다. 그들이는 데 사용할 수 있습니다:
- 는지 여부를 확인 예측변수는 통계적으로 유의한 관계로 결과는 변수입니다.
- 두 개 이상의 그룹 간의 차이를 추정한다.
통계 테스트는 그룹간에 관계가 없거나 차이가 없다는 귀무 가설을 가정합니다. 그런 다음 관찰 된 데이터가 귀무 가설에 의해 예측 된 값 범위를 벗어나는지 여부를 결정합니다.,
다루는 변수의 유형을 이미 알고 있다면 순서도를 사용하여 데이터에 적합한 통계 테스트를 선택할 수 있습니다.
통계 테스트 순서도
통계 테스트는 무엇을합니까?
통계적 테스트 작업을 계산하여 테스트 통계–수를 설명하는 방법을 많이 사이의 관계 변수 테스트에서 다릅니다 null 가설의 관계 없다.그런 다음 p 값(확률 값)을 계산합니다., P 값을 추정하는 방법을 가능성이 그것은 당신이 볼 것이 차이를 설명하는 시험에 의해 통계 경우에는 null 을 가설의 관계 없었던 사실이다.
경우에는 값의 시험 통계 보다 더 극단적인 통계부터 계산 null,가설을 다음을 유추할 수 있는 통계적으로 유의한 관계를 예측하고 결과 변수입니다.
경우의 값은 테스트를 통계는 더 적은 극 중에서 계산 null,가설을 다음을 유추할 수 있습 없이 통계적으로 유의한 관계를 예측하고 결과 변수입니다.,
경우를 수행하는 통계적 테스트
수행할 수 있습니다 통계에 대한 테스트 데이터는 수집된 통계적으로 유효한 방식으로–중 하나를 통해 실험을 통해서,또는 관측을 사용하여 확률 샘플링 방법이 있습니다.
에 대한 통계적 테스트하는 것이 유효하는 샘플 크기의 필요 충분히 큰 대략적인 진정한 분포구의 연구 중에 있다.
사용할 통계 테스트를 결정하려면 다음 사항을 알아야합니다.
- 데이터가 특정 가정을 충족하는지 여부.
- 다루는 변수의 유형입니다.,
통계적 가정
통계적 테스트는 몇 가지 일반적인 가정 데이터에 대한 테스트:
- 독립의 관측(니다.k.니다. 아니 자기상관):관측/변수에 포함하 테스트는 관련이 없는(예를 들어,여러 개의 측정 단일 테스트 대상에 독립적이지 않은 동,측정의 여러 다른 테스트 과목은 독립적이다).
- 분산의 동질성:비교되는 각 그룹 내의 분산은 모든 그룹간에 유사합니다., 한 그룹이 다른 그룹보다 훨씬 더 많은 변화를 가졌다면 테스트의 효과를 제한 할 것입니다.
- 데이터의 정규성:데이터는 정규 분포(일명 벨 곡선)를 따릅니다. 이 가정은 정량적 데이터에만 적용됩니다.
경우에 데이터을 충족하지 않는 가정의 정규성 또는 동질성의 차이,당신을 수행할 수 있게 비모수 통계적 테스트할 수 있는 비교하지 않고 어떤 가정 데이터에 대해 배포합니다.,
경우에 데이터을 충족하지 않는다는 가정의 독립의 관찰,당신은 당신을 사용할 수 있는 테스트는 계정의 구조를 위한 데이터에서(반복 측정한 테스트는 테스트가 포함한 차단하는 변수).
변수의 유형
가지고있는 변수의 유형은 일반적으로 사용할 수있는 통계 테스트의 유형을 결정합니다.
양적 변수는 사물의 양(예:숲의 나무 수)을 나타냅니다. 양적 변수의 유형은 다음과 같습니다.
범주형 변수는 사물의 그룹(예:숲의 다른 나무 종)을 나타냅니다., 종류의 범주형 변수는 다음과 같습니다.
선택하 테스트에 맞는 형식의 예측과 결과변수를 수집하고 있(수행하는 경우는 실험,이들은 독립적이고 종속변수). 아래 표를 참조하여 어떤 테스트가 귀하의 변수와 가장 잘 일치하는지 확인하십시오.
선수 테스트:회귀분석,비교,또는 상관 관계
파라미터 테스트 일반적으로 가보다 엄격한 요구 사항을 비모수적 테스트를 만들 수 있는 강한 추론에서 데이터입니다. 통계 테스트의 일반적인 가정을 준수하는 데이터로만 수행 할 수 있습니다.,
가장 일반적인 유형의 파라메트릭 테스트를 포함한 회귀분석 테스트는 비교 테스트 및 상관 관계 테스트합니다.
회귀 테스트
회귀 테스트는 원인과 결과 관계를 테스트하는 데 사용됩니다. 그들은 하나 이상의 연속 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 찾습니다.,
| 예측변수 | 결과 변수 | 연구는 질문 예 | |
|---|---|---|---|
| 간단한 선형 회귀분 |
|
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어떤 영향을 미치는지에 소득의 장수?, |
| 여러 선형 회귀분 |
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의 효과는 무엇인가 소득 및 분의 운동을 하루에 장수? |
| 로지스틱 회귀분 |
|
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의 효과는 무엇인가 약물의 생존에 테스트를 주체?, |
비교 시험
비교 테스트를 찾기 위해 사이의 차이로 그룹 의미입니다. 그것들은 범주 형 변수가 다른 특성의 평균값에 미치는 영향을 테스트하는 데 사용될 수 있습니다.
t-테스트는 정확하게 두 그룹의 수단(예:남성과 여성의 평균 높이)을 비교할 때 사용됩니다. 분산 분석 및 다변량 분산 분석 테스트는 비교할 때 사용됩 수단의 두 개 이상의 그룹(예:평균 높이의 어린이,청소년,성인).,
| 예측변수 | 결과 변수 | 연구는 질문 예 | |
|---|---|---|---|
| Paired t-test |
|
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의 효과는 무엇인가 두 개의 서로 다른 테스트 준비 프로그램에서 평균 수험생을 위한 같은 클래스에서?, |
| Independent t-test |
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의 차이점은 무엇입의 평균 수험생을 위한 서로 다른 두 학교가? |
| ANOVA |
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차이점은 무엇입 평균 고통 수준 사이에 포스트 수술 환자들이 주어진 세 개의 서로 다른 진통제?, |
| 다변량 분산 분석 |
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의 효과는 무엇인가 꽃에있는 종의 꽃잎,길 꽃잎 폭,그리고 줄기는 길이 무엇입니까? |
상관 관계 테스트
상관 관계 테스트는지 여부를 확인 두 변수와 관련 가정하지 않고 인과 관계입니다.
이러한 사용할 수 있는지 여부를 테스트하는 두 개의 변수에서 사용할(예를 들어)다중 회귀분석 테스트는 autocorrelated.,
| Predictor variable | Outcome variable | Research question example | |
|---|---|---|---|
| Pearson’s r | Continuous | Continuous | How are latitude and temperature related?, |
선택 비모수적 테스트
Non-parametric 테스트를 만들지 않으로 많은 가정에 대한 데이터,그리고 유용한 경우 하나 이상의 일반적인 통계적인 추정을 위반했습니다. 그러나 그들이 만드는 추론은 파라 메트릭 테스트만큼 강하지 않습니다.,h>Wilcoxon Rank 섬 테스트
- 범주형
- 2 그룹
- 정량
- 그룹에서 온 다른 인구
- 범주형
- 2 그룹
- 정량
- 그룹에서 온 같은 인구
흐름도:를 선택하는 통계적 테스트
이 순서도를 선택하는 데 도움이 중 파라메트릭 테스트합니다., 비모수 적 대안에 대해서는 위의 표를 확인하십시오.
자주 묻는 질문들에 대한 통계적 테스트
통계적 테스트 일반적으로 가정합니다.
- 데이터가 정상적으로 배포
- 그룹에는 비교되는 유사한 차
- 데이터는 독립적인
경우에 데이터을 충족하지 않는 이러한 가정할 수 있을 사용한 비모수 통계적 테스트는 더 적은 요구 사항뿐만 아니라 약한 추론.,
테스트 통계는 무엇입니까?
테스트 통계는 통계적 테스트에 의해 계산 된 숫자입니다. 그것을 설명하는 방법까지 당신의 관찰된 데이터에서 널 가정의 변수 사이에 관계 없거나 사용하는 샘플 그룹이 있습니다.
이 테스트는 통계 방법을 알려줍 다른 두 개 이상의 그룹에서는 전체 인구의 의미는 방법,또는 다른 선형 경사면은 슬로프에 의해 예측 null 가설입니다. 다른 테스트 통계는 다른 통계 테스트에 사용됩니다.
통계적 유의성은 무엇입니까?,
통계적 의미는 데 사용되는 용어입니다 연구자들에 의해 국가는 그것을 가능성이 그들의 관찰될 수 있습 null 가설에서의 통계적 테스트입니다. 중요도는 일반적으로 p 값 또는 확률 값으로 표시됩니다.
통계적 유의성은 임의적입니다-연구원이 선택한 임계 값 또는 알파 값에 따라 다릅니다. 가장 일반적인 임계값이 p<0.05 을 의미하는 데이터가 발생할 가능성이 5%미만의 시간에 null 을 가설입니다.,
p-값이 선택된 알파 값 이하로 떨어지면 테스트 결과가 통계적으로 유의하다고 말합니다.
정량적 변수는 데이터가 양(예:신장,체중 또는 연령)을 나타내는 모든 변수입니다.
범주형 변수는 데이터가 그룹을 나타내는 모든 변수입니다. 이 포함되어 있 순위(예,마무리한 장소에서는 경주),분류를(예를 들어 브랜드의 곡물),바이너리 결과(예:전).,데이터에 적합한 통계 테스트를 선택하고 결과를 해석하기 위해 작업중인 변수의 유형을 알아야합니다.
이산 변수와 연속 변수의 차이점은 무엇입니까?
이산 및 연속 변수가 두 가지 유형의 정량적 변수:
- 불연속 변수를 나타내는 카운트(예를 들어,객체의 수 컬렉션에서).
- 연속 변수는 측정 가능한 양(예:물 부피 또는 무게)을 나타냅니다.
