Яка різниця між зведеним і звичайним t-тестом?

Як правило, статистичні тести мають попередні умови, а t-тест передбачає нормальний розподіл набору даних, зведений t-тест передбачає однакову дисперсію, t-тест також працює з різною дисперсією. Це тому, що вони працюють із середнім значенням і дисперсією, і якщо ці два числа неправильно представляють дані, метод не працює.17 липня 2020 р.

Статистика t-критерію Велча не передбачає, що дисперсії генеральної сукупності однакові, і може використовуватися незалежно від того, чи є дисперсія генеральної сукупності рівною. Тест, який припускає рівні дисперсії генеральної сукупності, називається зведеним t-тестом. Об’єднання стосується пошуку середнього зваженого значення двох незалежних дисперсій вибірки.

Є дві версії цього тесту, використовується одна коли дисперсії двох сукупностей рівні (об’єднаний тест), а інший використовується, коли дисперсії двох сукупностей нерівні (необ’єднаний тест).

І парні, і непарні t-тести включають дві вибіркові групи даних. За допомогою парного t-тесту значення в кожній групі пов’язані (зазвичай це значення до і після, виміряні на одному і тому ж досліджуваному). На відміну від цього, з непарними t-тестами спостережувані значення не пов’язані між групами.

Об’єднана модель: надає загальну тенденцію для всіх даних, але може пропустити нюанси в окремих групах. Необ’єднана модель: точніше фіксує тенденції в окремих групах, але в результаті ви отримуєте кілька моделей.

Перевірка гіпотез для μ 1 − μ 2 : Об’єднаний t-тест. Припущення/умови такі: Популяції незалежні. Дисперсії сукупності рівні. Кожна сукупність або нормальна, або розмір вибірки великий.