testele statistice sunt utilizate în testarea ipotezelor. Ele pot fi folosite pentru:
- determina dacă o variabilă predictor are o relație semnificativă statistic cu o variabilă de rezultat.
- estimați diferența dintre două sau mai multe grupuri.
testele statistice presupun o ipoteză nulă de nici o relație sau nici o diferență între grupuri. Apoi determină dacă datele observate se încadrează în afara intervalului de valori prevăzut de ipoteza nulă.,dacă știți deja cu ce tipuri de variabile aveți de-a face, puteți utiliza organigrama pentru a alege testul statistic potrivit pentru datele dvs.
teste statistice diagramă
ce face un test statistic?
testele statistice funcționează prin calcularea unei statistici de testare – un număr care descrie cât de mult diferă relația dintre variabilele din testul dvs. de ipoteza nulă a unei relații.
apoi calculează o valoare p (valoarea probabilității)., Valoarea p estimează cât de probabil este că v-ar vedea diferența descrisă de statistica de testare în cazul în care ipoteza nulă a nici o relație au fost adevărate.dacă valoarea statisticii testului este mai extremă decât statistica calculată din ipoteza nulă, atunci puteți deduce o relație semnificativă statistic între predictor și variabilele de rezultat.dacă valoarea statisticii testului este mai puțin extremă decât cea calculată din ipoteza nulă, atunci nu puteți deduce nicio relație semnificativă statistic între predictor și variabilele de rezultat.,puteți efectua teste statistice pe date care au fost colectate într – o manieră validă din punct de vedere statistic-fie printr-un experiment, fie prin observații efectuate folosind metode de eșantionare a probabilităților.pentru ca un test statistic să fie valabil, dimensiunea eșantionului dvs. trebuie să fie suficient de mare pentru a aproxima distribuția reală a populației studiate.pentru a determina ce test statistic să utilizați, trebuie să știți:
- dacă datele dvs. îndeplinesc anumite ipoteze.
- tipurile de variabile cu care aveți de-a face.,
Statistice ipoteze
teste Statistice a face unele ipoteze comune cu privire la datele acestea sunt de testare:
- Independenței de observații (un.k.o. nu autocorelare): observațiile/variabile incluse în test nu sunt legate (de exemplu, mai multe masuratori de un singur subiect de test nu sunt independente, în timp ce măsurătorile de mai multe diferite subiecte de testare sunt independente).
- omogenitatea varianței: varianța din cadrul fiecărui grup comparat este similară între toate grupurile., Dacă un grup are mult mai multe variații decât altele, va limita eficacitatea testului.
- normalitatea datelor: datele urmează o distribuție normală (aka o curbă clopot). Această ipoteză se aplică numai datelor cantitative.dacă datele dvs. nu îndeplinesc ipotezele normalității sau omogenității varianței, este posibil să puteți efectua un test statistic neparametric, care vă permite să faceți comparații fără ipoteze despre distribuția datelor.,dacă datele dvs. nu îndeplinesc presupunerea Independenței observațiilor, este posibil să puteți utiliza un test care reprezintă structura în datele dvs. (teste de măsuri repetate sau teste care includ variabile de blocare).
tipuri de variabile
tipurile de variabile pe care le-ați determina, de obicei, ce tip de test statistic puteți utiliza.
variabilele cantitative reprezintă cantități de lucruri (de exemplu, numărul de copaci dintr-o pădure). Tipurile de variabile cantitative includ:
variabilele categorice reprezintă grupări de lucruri (de exemplu, diferitele specii de arbori dintr-o pădure)., Tipurile de variabile categorice includ:
alegeți testul care se potrivește tipurilor de predictor și variabilelor de rezultat pe care le-ați colectat (dacă faceți un experiment, acestea sunt variabilele independente și dependente). Consultați tabelele de mai jos pentru a vedea care test se potrivește cel mai bine cu variabilele dvs.
Alegerea unui test parametric: regresie, comparație sau corelație
teste Parametrice, de obicei, au cerințe mai stricte decât teste neparametrice, și sunt capabili de a face mai puternic concluzii din date. Acestea pot fi efectuate numai cu date care aderă la ipotezele comune ale testelor statistice.,cele mai frecvente tipuri de teste parametrice includ teste de regresie, teste de comparație și teste de corelație.
teste de regresie
testele de regresie sunt utilizate pentru a testa relațiile cauză-efect. Ei caută efectul uneia sau mai multor variabile continue asupra unei alte variabile.,
variabilă Predictor Rezultat variabilă întrebarea de Cercetare de exemplu, regresia liniară Simplă - Continuă
- 1 predictor
- Continuă
- 1 rezultat
Ce este efectul de venit pe longevitate?, regresie liniară Multiplă - Continuă
- 2 sau mai mulți predictori
- Continuă
- 1 rezultat
Ce este efectul de venit și de minute de exercitii pe zi pe longevitate? regresie logistică - continuu
- Binary
care este efectul dozei de medicament asupra supraviețuirii unui subiect de test?, teste de Comparație
teste de Comparație uita-te pentru diferențele dintre mediile grupului. Acestea pot fi utilizate pentru a testa efectul unei variabile categorice asupra valorii medii a unei alte caracteristici.
testele T sunt utilizate atunci când se compară mijloacele exact două grupuri (de exemplu, înălțimile medii ale bărbaților și femeilor). Testele ANOVA și MANOVA sunt utilizate atunci când se compară mijloacele a mai mult de două grupuri (de exemplu, înălțimile medii ale copiilor, adolescenților și adulților).,
variabilă Predictor Rezultat variabilă întrebarea de Cercetare de exemplu, Paired t-test - Categorice
- 1 predictor
- Cantitative
- grupuri provin din aceeași populație
Ce este efectul a două tipuri diferite de testare prep programe în medie, scorurile examen pentru elevii din aceeași clasă?, Independente t-test - Categorice
- 1 predictor
- Cantitative
- grupuri provin din populații diferite
Care este diferența, în medie, scorurile examen pentru elevii de la două școli diferite? ANOVA - Categorice
- 1 sau mai multe predictor
- Cantitative
- 1 rezultat
ceea Ce este diferența, în medie, nivelul de durere printre post-pacienții chirurgicali dat trei diferite analgezice?, MANOVA - Categorice
- 1 sau mai multe predictor
- Cantitative
- 2 sau mai mult rezultatul
Ce este efectul de specii de flori pe lungime petale, lățime petală, și lungimea tijei? teste de Corelare
teste de Corelare a verifica dacă două variabile sunt legate fără a-și asuma cauză-și-efect de relații.acestea pot fi folosite pentru a testa dacă două variabile pe care doriți să le utilizați (de exemplu) într-un test de regresie multiplă sunt autocorelate.,
Predictor variable Outcome variable Research question example Pearson’s r Continuous Continuous How are latitude and temperature related?, Alegerea unui test neparametric
teste Non-parametrice nu face cât mai multe ipoteze cu privire la date, și sunt utile atunci când una sau mai multe dintre comune statistice ipoteze sunt încălcate. Cu toate acestea, deducțiile pe care le fac nu sunt la fel de puternice ca în cazul testelor parametrice.,h>Wilcoxon Rank-Suma de testare
- Categorice
- 2 grupuri
- Cantitative
- grupuri provin din populații diferite
Independente t-test Wilcoxon Semnat-rank test - Categorice
- 2 grupuri
- Cantitative
- grupuri provin din aceeași populație
Paired t-test Organigrama: alegerea unui test statistic
Această schemă vă ajută să alegeți dintre teste parametrice., Pentru alternative neparametrice, Verificați tabelul de mai sus.
întrebări frecvente despre teste statistice
care sunt principalele ipoteze ale testelor statistice?teste Statistice de obicei presupune că:
- datele sunt normal distribuite
- grupurile care sunt comparate trebuie similare variație
- datele sunt independente
Dacă datele dvs. nu îndeplinește aceste ipoteze s-ar putea fi în continuare posibilitatea de a utiliza un test statistic neparametric, care au mai puține cerințe, dar, de asemenea, face mai slab inferențe.,
ce este o statistică de testare?o statistică de testare este un număr calculat printr-un test statistic. Acesta descrie cât de departe datele observate este de ipoteza nulă a nici o relație între variabile sau nici o diferență între grupurile de probă.
testul statistic spune cât de diferite două sau mai multe grupuri din populația totală, sau cât de diferit un liniară, panta este de panta a prezis de către o ipoteza nulă. Diferite statistici de testare sunt utilizate în diferite teste statistice.
ce este semnificația statistică?, semnificația statistică este un termen folosit de cercetători pentru a afirma că este puțin probabil ca observațiile lor să fi avut loc sub ipoteza nulă a unui test statistic. Semnificația este de obicei notată cu o valoare p sau o valoare de probabilitate.semnificația statistică este arbitrară-depinde de pragul sau valoarea alfa aleasă de cercetător. Cel mai frecvent prag este p < 0,05, ceea ce înseamnă că datele sunt susceptibile să apară mai puțin de 5% din timp sub ipoteza nulă.,când valoarea p scade sub valoarea alfa aleasă, atunci spunem că rezultatul testului este semnificativ statistic.care este diferența dintre variabilele cantitative și cele categorice?variabilele cantitative sunt orice variabile în care datele reprezintă cantități (de exemplu, înălțime, greutate sau vârstă).variabilele categorice sunt orice variabile în care datele reprezintă grupuri. Aceasta include clasamente (de exemplu, locuri de finisare într-o cursă), clasificări (de exemplu, mărci de cereale), și rezultate binare (de exemplu, monede flips).,trebuie să știți cu ce tip de variabile lucrați pentru a alege testul statistic potrivit pentru datele dvs. și pentru a interpreta rezultatele.
care este diferența dintre variabilele discrete și cele continue? variabilele Discrete și continue sunt două tipuri de variabile cantitative:- variabilele Discrete reprezintă numărul (de exemplu, numărul de obiecte dintr-o colecție).
- variabilele continue reprezintă cantități măsurabile (de exemplu, volumul sau greutatea apei).
