Kas on vahet t-testi ja korduvate mõõtmiste testi vahel?


Vastus 1:

Kasutate t-testi, kus andmed ei ole teada, et need on normaalsed, või kasutate valimit ilma selle leviku korduvate testideta. T jaotus on rohkem normaaljaotuse kontrollitud valimite valimil põhinev versioon ja läheneb normaalsele jaotusele, seda rohkem vaatlusi te teete. Sellel on rohkem tõenäosusmassi sabades ja seetõttu paigutab vaatlusi sinna tavalisest suurema sagedusega. Normaalne, vastupidi, paigutab vaatlused kõrgemale sagedusele, kui lähenete jaotuse keskpunktile.


Vastus 2:

Kui oleme huvitatud kahe sõltumatu valimi keskmiste erinevuste hindamisest, läheme t-testile. Mõelge näitele, kus rakendatakse sõltumatut t-testi (tavaliselt tuntud kui t-testi).

Linna kahest organisatsioonist (A ja B) võetakse kaks päevapalga töötajate juhuslikku valimit suurusega 12 ja 15. Nädala keskmine palk standardhälbega (SD) on järgmine:

1. proov: keskmine1 = 75 dollarit; SD1 = 8; n = 12

2. proov: keskmine2 = 65 dollarit; SD2 = 10; n = 15

H0: populatsiooni keskmised on võrreldavad või Keskmine1 = Keskmine2

t-test (sõltumatu): t = 2,814; vabadusastmed (df) = 15 + 12–2 = 25;

t - tabelina = 2,060. Kuna arvutatud t-väärtus on suurem kui t-tabelis esitatud väärtus, lükkame tagasi HO ja järeldame, et kahes organisatsioonis erinevad palgad märkimisväärselt.

Vaatleme näidet andmetest, kus saab rakendada paaritud t-testi (korduvaid mõõtmeid):

Statistikas tehti test üheteistkümnele koolipoisile. Neile anti kuu õpe ja selle lõpus toimus teine ​​test. Kas hinded annavad tunnistust, et õpilased on lisatreeneritest kasu saanud?

I testi tulemused: 23 20 19 19 19 20 18 18 20 16

Markeeringud II katses: 24 19 22 18 20 22 20 20 23 20

H0: Treenerite töö tulemusel hindeid ei parandata.

Kontrollimaks, kas õpilased on lisatreeneritest kasu saanud, katsetame hinnete tõusu võrreldes varasemaga, seega rakendame paaris-t-testi.

Erinevuse keskmine (d) = 1,6; SD = 1,645; SE = 0,549; df = 10-1 = 9

t - arvutatud = 2,915; t-tabelis: 2.262; Seetõttu lükatakse H0 tagasi ja järeldatakse, et juhendamine on tulemust parandanud.

Kui eeldame ülaltoodud näites, et kui märgid on sõltumatud ja rakendame siis t-testi (t-sõltumatud), oleks olulisuse tulemus järgmine:

1. proov: keskmine1 = 19,2; SD = 1,813

2. proov: keskmine2 = 20,8; SD = 1,873

t-test (sõltumatu) = 1,941; t-tabel: 2,10; df = 10 + 10–2 = 18

Kuna arvutatud t on väiksem kui t-tabelis esitatud arv, aktsepteerime H0 ja järeldame, et treenerite töö tulemusel hinded ei parane.

Niisiis, nagu näete ülaltoodud näites, kui rakendame sõltumatut t-testi (valesti), järeldame, et kui märgid õigesti rakendatakse, siis paaritud t-testi puhul hinded ei parane, järeldame, et märgid on paranenud juhendamise tõttu.

Loodetavasti illustreerib ülaltoodud näide kenasti, millal rakendada t-testi ja millal rakendada paaris-t-testi.


Vastus 3:

Kui oleme huvitatud kahe sõltumatu valimi keskmiste erinevuste hindamisest, läheme t-testile. Mõelge näitele, kus rakendatakse sõltumatut t-testi (tavaliselt tuntud kui t-testi).

Linna kahest organisatsioonist (A ja B) võetakse kaks päevapalga töötajate juhuslikku valimit suurusega 12 ja 15. Nädala keskmine palk standardhälbega (SD) on järgmine:

1. proov: keskmine1 = 75 dollarit; SD1 = 8; n = 12

2. proov: keskmine2 = 65 dollarit; SD2 = 10; n = 15

H0: populatsiooni keskmised on võrreldavad või Keskmine1 = Keskmine2

t-test (sõltumatu): t = 2,814; vabadusastmed (df) = 15 + 12–2 = 25;

t - tabelina = 2,060. Kuna arvutatud t-väärtus on suurem kui t-tabelis esitatud väärtus, lükkame tagasi HO ja järeldame, et kahes organisatsioonis erinevad palgad märkimisväärselt.

Vaatleme näidet andmetest, kus saab rakendada paaritud t-testi (korduvaid mõõtmeid):

Statistikas tehti test üheteistkümnele koolipoisile. Neile anti kuu õpe ja selle lõpus toimus teine ​​test. Kas hinded annavad tunnistust, et õpilased on lisatreeneritest kasu saanud?

I testi tulemused: 23 20 19 19 19 20 18 18 20 16

Markeeringud II katses: 24 19 22 18 20 22 20 20 23 20

H0: Treenerite töö tulemusel hindeid ei parandata.

Kontrollimaks, kas õpilased on lisatreeneritest kasu saanud, katsetame hinnete tõusu võrreldes varasemaga, seega rakendame paaris-t-testi.

Erinevuse keskmine (d) = 1,6; SD = 1,645; SE = 0,549; df = 10-1 = 9

t - arvutatud = 2,915; t-tabelis: 2.262; Seetõttu lükatakse H0 tagasi ja järeldatakse, et juhendamine on tulemust parandanud.

Kui eeldame ülaltoodud näites, et kui märgid on sõltumatud ja rakendame siis t-testi (t-sõltumatud), oleks olulisuse tulemus järgmine:

1. proov: keskmine1 = 19,2; SD = 1,813

2. proov: keskmine2 = 20,8; SD = 1,873

t-test (sõltumatu) = 1,941; t-tabel: 2,10; df = 10 + 10–2 = 18

Kuna arvutatud t on väiksem kui t-tabelis esitatud arv, aktsepteerime H0 ja järeldame, et treenerite töö tulemusel hinded ei parane.

Niisiis, nagu näete ülaltoodud näites, kui rakendame sõltumatut t-testi (valesti), järeldame, et kui märgid õigesti rakendatakse, siis paaritud t-testi puhul hinded ei parane, järeldame, et märgid on paranenud juhendamise tõttu.

Loodetavasti illustreerib ülaltoodud näide kenasti, millal rakendada t-testi ja millal rakendada paaris-t-testi.