a statisztikák olyan statisztikai tesztek elrendezése, amelyeket az elemzők a megadott adatokból következtetnek. Ezek a tesztek lehetővé teszik számunkra, hogy az adatokból megfigyelt minta alapján döntéseket hozzunk. A statisztikai tesztek széles skálája van. Az, hogy melyik statisztikai tesztet használjuk, az adatok szerkezetére, az adatok eloszlására, valamint a változó típusra támaszkodik.,A statisztikákban sokféle teszt létezik,mint például a t-teszt,A Z-teszt, a chi-négyzet teszt ,az anova teszt, a binomiális teszt, az egyik minta medián teszt stb.
statisztikai Teszt kiválasztása-
parametrikus teszteket használnak, ha az adatokat általában elosztják .Egy paraméteres statisztikai teszt feltételezi a populációs paramétereket, valamint az adatok eloszlását. Az ilyen típusú vizsgálatok közé tartoznak a T-tesztek,A z-tesztek és az anova tesztek, amelyek azt feltételezik, hogy az adatok a normál eloszlásból származnak.,
Z-test-a z-test egy statisztikai teszt annak meghatározására, hogy két populációs eszköz különbözik-e, ha a variációk ismertek, és a minta mérete nagy. A Z-teszt átlaga a lakosság képest.Az alkalmazott paraméterek a népesség átlaga és a népesség szórása. A Z-tesztet arra a hipotézis érvényesítésére használják, hogy a húzott minta ugyanahhoz a populációhoz tartozik.,
Ho: a minta átlaga megegyezik a populációs átlaggal(Null hipotézis)
Ha: a minta átlaga nem azonos a populációs átlaggal(alternatív hipotézis)
z = (x — μ) / (σ / √n),
ahol x=Minta átlag , u=populációs átlag, σ / √n = populációs szórás.
Ha a Z érték kisebb, mint a kritikus érték, fogadja el a null hipotézist, akkor elutasítja a null hipotézist.
t-test-in t-test a két adott minta átlagát hasonlítjuk össze. T-tesztet akkor alkalmaznak, ha a populációs paraméterek (átlag és szórás) nem ismertek.,
párosított T-Test-tesztek az azonos populációból származó két változó közötti különbségre (pre-and post test score). Például-egy képzési program teljesítmény pontszám a gyakornok előtt és után a program befejezése.
független T-teszt-a független t-teszt, amelyet két minta t-tesztnek vagy hallgatói t-tesztnek is neveznek, statisztikai teszt, amely meghatározza, hogy statisztikailag szignifikáns különbség van-e az eszközök között két független csoportban.Például-összehasonlítva a fiúk és a lányok a lakosság.,
egy minta T-teszt-egy csoport átlagát összehasonlítjuk egy adott átlaggal. Például-ellenőrizni az értékesítés növekedését és csökkenését, ha az átlagos értékesítést megadják.
t = (x1 — x2) / (σ / √N1 + σ / √N2),
ahol x1 és x2 az 1.és a 2. minta átlaga.
ANOVA teszt-a variancia elemzése (ANOVA) egy statisztikai technika, amelyet annak ellenőrzésére használnak, hogy két vagy több csoport eszközei jelentősen különböznek-e egymástól. Az ANOVA egy vagy több tényező hatását ellenőrzi a különböző minták eszközeinek összehasonlításával., Ha t-tesztet használunk ANOVA teszt helyett, az nem lesz megbízható, mivel a Minták száma több mint kettő, és hibát okoz az eredményben.
az ANOVA-ban vizsgált hipotézis
Ho: minden mintapár azonos, azaz., minden mintaeszköz egyenlő
Ha: legalább egy mintapár szignifikánsan különbözik
anova tesztben kiszámítjuk az F értéket, és összehasonlítjuk a
f= ((SSE1 — SSE2)/m)/ SSE2/n-k kritikus értékkel, ahol
SSE = négyzetek maradék összege
m = korlátozások száma
K = független változók száma
nem parametrikus statisztikai teszt – nem parametrikus teszteket használnak, ha az adatokat általában nem osztják el. A nem parametrikus tesztek közé tartozik a chi-négyzet teszt.
Chi-négyzet teszt( χ2 teszt)-chi-négyzet teszt két kategorikus változó összehasonlítására szolgál., A Chi-négyzet statisztikai érték kiszámítása, valamint a chi-négyzet eloszlásának kritikus értékével való összehasonlítása lehetővé teszi annak felmérését, hogy a megfigyelt frekvencia jelentősen eltér-e a várt frekvenciától.
A chi-négyzetre vizsgált hipotézis-
Ho: az x változó és az y változó független
Ha: az x változó és az y változó nem független.,
where o=observed , e=expected.
Leave a Reply