základní otázka, zda-li se dva výběry shodují ve svém průměru nebo zda-li sledovaný výběr má určitou konkrétní hodnotu průměru.
Dále hypotézy týkající se rozdílu rozptylů mezi dvěma populacemi při hodnocení vlivu pokusných zásahů na variabilitu sledované veličiny
mezi parametrické testy se řadí především Studentův t-test pro testování rozdílu dvou středních hodnot a F-test pro testování rozdílu dvou rozptylů
testování rozdílu dvou rozpylů F-test
testem rozhodujeme, zda pokusný zásah má vliv na proměnlivost zkoumané náhodné veličiny
je důležitý i pro porovnání přesnosti dvou metod měření
testování rozdílu dvou středních hodnot Studentův test
nejčastěji používaný parametrický test
používá se pro testování rozdílu dvou středních hodnot
porovnání základního a výběrového souboru (jednovýběrový t-test)
používáme pro hodnocení experimentů, kdy známe střední hodnotu u základního souboru (tuto je pak možno považovat za konstantu). Pak ověřujeme hypotézu, že sledovaný výběrový soubor pochází z populace, která má stejnou střední hodnotu jako tato známá konstanta.
porovnání dvou výběrových souborů (dvouvýběrový t-test)
tato varianta Studentova t-testu se používá pro hodnocení experimentů, kde neznáme střední hodnotu základního souboru, a vycházíme proto pouze z výběrových dat dvou souborů
párový pokus = porovnáváme data, která byla vytvořena dvojím měřením té samé věci
nepárový pokus = data, která pocházejí ze dvou různých skupin objektů
a pak tu je samé něco, čemu fakt už nerozumím. Statistica rulez.
testování rozdílu více středních hodnot
máme mnoho skupin dat, které byly podrobeny působení různých podmínek, jejichž účinek je předmětem našeho sledování
potřebujeme zjistit, zda existují rozdíly mezi těmito skupinami, respektive potřebujeme porovnat jejich průměry navzájem pro všechny možné páry skupin (případně pouze střední hodnoty pokusných skupin oproti kontrole)
statistické metody, které toto umožňují najdeme pod souhrnným názvem analýza rozptylu = ANOVA (analysis of variance)
metoda je založena na vztazích rozptylů porovnávaných souborů (testování shody středních hodnot se vlastně převádí na testování shody dvou rozptylů (F-test))
pro validní použití musí být splněny následující předpoklady :
nezávislost měření (všechna měření musí být nezávisla uvnitř skupin i mezi skupinami)
normalita dat (hodnoty v každí skupině musí alespoň přibližně odpovídat Gaussovu normálnímu rozdělení)
homogenita rozptylů uvnitř skupiny (rozptyly ve všech skupinách musí být alespoň přibližně shodné)
nejjednodušším případem analýzy rozptylu je jednofaktorová analýza rozptylu, kdy analyzujeme účinek jednoho faktoru na zkoumanou závisle proměnnou
zkoumá se, zda skupiny vytvořené klasifikačním faktorem jsou si podobné,, nebo zda jednotlivé průměry tvoří nějaké identifikovatelné shluky (homogenní podskupiny se stejnými hodnotami)
celkovou variabilitu (rozptyl) zkoumané proměnné lze rozdělit na dvě složky: rozptyl „mezi skupinami“ (tzn. rozptyl výběrových průměrů kolem společného průměru, tj. Váženého průměru ze všech výběrových průměrů) a rozptyl „uvnitř skupin“ (tj. Rozptyl mezi jedinci ve stejné skupině)
Permalink stgst_parametricke_testy.txt · Last modified: 2015/11/24 12:59 by efox