T-тестін өткізу кезінде қандай болжамдар жасалады?
T-тестілер көбінесе статистика мен эконометрикада екі нәтиженің немесе айнымалының мәндерінің бір-бірінен өзгеше екендігін анықтау үшін қолданылады.
T-тестілеу кезінде жасалған жалпы болжамдарға өлшеу масштабына, кездейсоқ іріктеуге, мәліметтердің таралуының қалыптылығына, іріктеу өлшемдерінің жеткіліктілігіне және стандартты ауытқудағы дисперсияның теңдігіне қатысты болжамдар жатады.
Негізгі өнімдер
- Деректер үлгісі негізінде екі топтың құралдары арасында айтарлықтай айырмашылық бар-жоғын анықтау үшін қолданылатын t-тесттік статистика әдісі.
- Тест дұрыс және дұрыс түсіндірілуі үшін болжамдар жиынтығына сүйенеді.
- Осы жорамалдардың арасында деректер кездейсоқ іріктелетін популяциядан алынуы керек және деректер айнымалылары қалыпты үлестірімге сәйкес келеді.
T-тест
T-сынақ Стаут дәйекті сапасын өлшеу үшін қарапайым тәсілі ретінде Гиннестің қайнату компаниясы жұмыс істейтін химик әзірлеген болатын. Ол әрі қарай дамыды және бейімделді, енді статистикалық гипотезаның кез-келген сынағына сілтеме жасайды, онда тексерілетін статистика нөлдік гипотезаны қолдаса, t-үлестіріміне сәйкес келеді деп күтілуде.
T-тест – бұл статистикалық зерттеуді қолдану арқылы екі популяцияны талдау; екі қалыпты үлестірудің дисперсиялары белгісіз болған кезде үлгілер арасындағы айырмашылықты тексеріп, екі сынамадан тұратын t-сынама әдетте кішігірім өлшемдермен қолданылады.
Т-үлестіру дегеніміз, ықтимал ықтималдықтың кез-келген үздіксіз үлестірімі, бұл үлгінің аз мөлшерін және популяция үшін белгісіз стандартты ауытқуды қолдана отырып, қалыпты үлестірілген популяцияның орташа шамасын бағалаудан туындайды. Нөлдік гипотеза – бұл екі түрлі өлшенген құбылыстар арасында ешқандай байланыс болмайды деген әдепкі болжам. (Осыған байланысты оқуды қараңыз: Күшті нөлдік гипотеза нені білдіреді? )
T-тест жорамалдары
- T-тестілерге қатысты алғашқы болжам өлшеу масштабына қатысты. T-тестінің болжамы жинақталған мәліметтерге қолданылатын өлшем шкаласы IQ тестінің ұпайлары сияқты үздіксіз немесе реттік шкала бойынша жүреді.
- Екінші болжам – бұл қарапайым кездейсоқ іріктеме, мәліметтер жалпы халықтың кездейсоқ таңдалған бөлігінен жиналады деген болжам.
- Үшінші болжам – бұл деректер, графиктік сызба кезінде, қалыпты үлестірімге, қоңырау тәрізді таралу қисығына әкеледі. Қалыпты үлестіруді қабылдаған кезде қабылдау критерийі ретінде ықтималдық деңгейін (альфа деңгейі, маңыздылық деңгейі, р ) көрсетуге болады. Көп жағдайда 5% мән қабылдауға болады.
- Төртінші болжам – бұл іріктеудің ақылға қонымды мөлшері. Үлгілердің үлкен мөлшері нәтижелердің таралуы қоңырау тәрізді қисық сызыққа жақындағанын білдіреді.
- Соңғы болжам – дисперсияның біртектілігі. Біртекті немесе тең дисперсия үлгілердің стандартты ауытқулары шамамен тең болғанда болады.