Kakšne predpostavke so podane pri izvajanju t-testa?

Skupne predpostavke, dane pri t-testu, vključujejo tiste glede merilne lestvice, naključnega vzorčenja, normalnosti porazdelitve podatkov, ustreznosti velikosti vzorca in enakosti variance v standardnem odmiku.

T-test

T-test je razvil kemik, ki je sodeloval za Guinnessovo pivovarno kot enostaven način za merjenje dosledne kakovosti stout-a. Nadalje je bil razvit in prilagojen, zdaj pa se nanaša na vsak preizkus statistične hipoteze, v katerem se pričakuje, da bo statistika, za katero se testira, ustrezala porazdelitvi t, če je podprta ničelna hipoteza.

T-test je analiza dveh populacijskih sredstev s pomočjo statističnega pregleda; t-test z dvema vzorcema se običajno uporablja z majhnimi velikostmi vzorcev, pri čemer se preizkusi razlika med vzorci, kadar odstopanja dveh običajnih porazdelitev niso znana.

T-porazdelitev je v osnovi vsaka stalna porazdelitev verjetnosti, ki izhaja iz ocene srednje normalno razporejene populacije z uporabo majhne velikosti vzorca in neznanega standardnega odstopanja za populacijo. Ničelna hipoteza je privzeta predpostavka, da med dvema različnima merjenima pojavom ni nobene zveze. (Za povezano branje glejte: Kaj pomeni močna ničelna hipoteza? )

Predpostavke T-testa

Prva predpostavka glede t-testov se nanaša na merilno lestvico. Predpostavka za t-test je, da merilna lestvica, uporabljena za zbrane podatke, sledi neprekinjeni ali redni lestvici, kot so ocene za IQ test.

Druga domneva je preprost naključni vzorec, da se podatki zbirajo iz reprezentativnega, naključno izbranega dela celotne populacije.

Tretja predpostavka je, da podatki, ko so narisani, vodijo do normalne porazdelitvene krivulje porazdelitve v obliki zvona.

Uporabljena je četrta predpostavka, da je primerna velikost vzorca. Večja velikost vzorca pomeni, da se mora porazdelitev rezultatov približati običajni zvončasti krivulji.

Končna predpostavka je homogenost variance. Homogena ali enaka varianta obstaja, kadar so standardna odstopanja vzorcev približno enaka.