Categories: Новости

Тесты Стьюдента для несвязанных переменных

Тесты Стьюдента для несвязанных переменных

В медицинских исследованиях наиболее распространенным статистическим проблемой является сравнение двух популяций из-за одной чертой или двумя чертами в одной популяции. Мы хотим чаще всего сравнить значения двух средних. Этому вопросу мы посвятим данный курс. Начнем с тестов Стьюдента для двух проб. Эти тесты проверяют нулевая гипотеза о равенстве средних в двух группах.

Предположим, что мы хотим сравнить уровень холестерина собак, проживающих в сельской местности (В) и в городе (M). Ниже в таблице мы представлены фрагмент интересующих нас данных для 61 пациентов, описанных в базе.

Нахождение М В MMMWWMMWMMWMM

Холестерин 3,75 8,46 5,6 4,2 7,1 9,2 8,2 4,4 3,3 7,8 5,7 4,8 9,4 6,3 4

Мы ищем ответ на вопрос, если sпрямая уровень холестерина собак, проживающих в сельской местности и в городе такая же или существенно разное. К таким проблемам мы используем тесты для различий между средними из двух попыток для переменных, которые не относятся. Тесты Стьюдента для переменных niepowiązотправленные является наиболее распространенным и надежным инструментом для оценки различий между средними в двух группах.

Предположим, в свою очередь, что для определенной группы животных мы оцениваем ему параметр биохимический крови до и после введения соответствующего препарата. Мы спрашиваем, в свою очередь, является ли этот препарат послеwoduje существенное снижение этого параметра у леченных животных. На этот раз у нас есть две серии измерений, касающихся одной и той же пробы (до и после введения препарата), и мы хотим проверить гипотезу о средних отличаться между этими результатами. Первая серия данных послеизмерения исследуемой функции в один момент времени, вторая серия — измерения одной и той же черты, у одних и тех же единиц, во второй момент времени. К проблемам этого типа мы используем тесты Стьюдента для переменных, связанных.

В начале мы дадим вам основные предположения, t-тестов:

  1. Принцип рандомизации

Если мы хотим обобщить выводы, вытекающие из этого исследования на всю совокупность людей, то мы должны гарантировать представительность пробы для населения. Только случайный подбор попытки (первый принцип рандомизации), гарантирует ее reprezentatywnośc. Ее nierespektowanie делает сделаны выводы имеют силу только для животных данной клиники или животных с определенной возрастной группы или определенного пола и т. д.

При оценке эффективности препарата, нового терапевтического метода исследования должны быть przeprowadzone, не менее двух эквивалентных группах испытуемых — для проверки нового метода (нового препарата) в обычной (прежнего препарата). Решение о том, какой метод (как лекарство), воздействует на конкретное животное (исследуемый субъект) должно быть принято.ez нас в случайном порядке (второй принцип рандомизации). Nierespektowanie другой принцип рандомизации приводит к тому, что различия между средними значениями переменной, большое влияние может оказать фактор отбора.

  1. Предположение о нормальности распределения переменной

Есть specjalne статистические тесты, позволяющие оценить нормальности данного распределения опыте. Наиболее часто используемые тесты Шапиро-Волка и Kołmogorowa-Смирнова. Они были рассмотрены на предыдущих учениях.

  1. Предположение об однородности дисперсии

Для проверки этого предположения мы используем тест F, тест Levenea или тест на Бартлета. В случае, если тесты не показали однородности дисперсии в анализе необходимо использовать альтернативный тест Welcha.

Кроме этих предположений, мы должны также уважать тип сравнений. Весь сборник тестов значимости различий мы делим на два подмножества:

  • тесты предназначены для тестирования различий между независимыми группами.
  • тесты для зависимых групп

В зависимости от рассматриваемой проблемы, поэтому следует выбрать соответствующий тест. Присутствуют упражнения мы посвятим первому волю случая, то есть тестирование для переменных, которые не относятся.

Мы начнем на следующем рисунке. Он представляет алгоритма подбора правильного теста для переменных, которые не относятся.

Рис. 1. Алгоритм выбора тест значимости различий для переменных самостоятельныйch

Кроме упомянутых выше предположений о выборе теста также определяет численность группы. Эмпирическое исследование ибо проводятся на пробах различной численности. В статистической литературе мы встречаем значение 30 в качестве предельной численности.

В дальнейших наших рассмотримaniach мы предполагаем, что наблюдаемые переменные имеют в двух коллективах расписания нормальный, то есть рассматривать будем тесты, помеченные (в приведенном выше алгоритме) курсивом.

В программе STATISTICA для тестирования различий между средними из двух самостоятельных попыток служит опция тесты t для независимых испытаний в модуле Основные статистики и таблицы.

Пример теста Стьюдента для несвязанных переменных

Для наших выборочных данных об уровне холестерина мы получаем следующий лист результатов:

Тесты t; , Включающая: Пребывание (База данных)

Группа 1: Город

Группа 2 Деревня

Переменная Средняя Город Среднее

Село

t df t отд. est war df P dwustron N ważnyc Город N важных Деревня Odch.std

Город

Odch.std Деревня коэффициент F Отклонения P Дисперсии
Холестерина 5.291071 7.913333 -7.49029 38 0 000000 -7.90739 23,71575 0,000000 28 12 1,050754 0.920053 1,304298 0.662749

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]

Рис. 2 Таблица результатов для примера

Пронумерованные поля в таблице результатов (главное-для интерпретации) означают соответственно:

  1. — средние группы, первой и второй,
  2. -значение теста-t (при наличии предположений об однородности дисперсии),
  3. — значение вероятности p вычисляется по [2],
  4. — значение теста-t для неоднородных дисперсии (так называемый тест Welcha)
  5. — значение вероятностисходства p вычисляется по [4] (неравномерные отклонения),
  6. — численности группы первой и второй
  7. — стандартное отклонение в группе первой и второй,
  8. — значение теста F проверки однородности дисперсии,
  9. — значение вероятности p вычисляется по [8] (проверка однородности)

Примечание

Поля, [4] и [5], появляются, когда на вкладке Параметры мы выбрали тест с независимой estymacją дисперсии (версия t-теста для неоднородных дисперсии). Также на вкладке «Параметры» можно выбрать дополнительные тесты Levenea и Брауна — форсайта для однородности дисперсии

Как не запутаться в клубок полученных результатов? На что обратить особое внимание?

Мы начинаем с проверки предположения об однородности дисперсии. Нулевая гипотеза, которую мы хотим проверить предполагает jednorodnдержатели дисперсии. Есть три испытания, которые проверяют эту нулевую гипотезу — тест F, Сша и Брауна — Forsaythe. Последний пользуется репутацией лучшего. По умолчанию рассчитывается тест F (поле [8]). Как мы видим, для данных нашего примера уровень p больше 0,05. Поэтому у нас нет оснований для отклонения нулевой гипотезы об однородности дисперсии. Таким образом, мы можем заключить, что это предположение выполняется.

В такой ситуации значение соответствующего теста t для однородных дисперсии мы ищем в поле [2], а ответiadającą ему значение вероятности p в [4]. Из них следует, что мы отвергаем нулевую гипотезу (p = 0,000000). Таким образом, средний уровень холестерина у собак

проживающих в сельской местности существенно отличается от среднего уровня холестерина у собак, проживающих в городе. Мы для проверки односторонней гипотезы, что обычный средний уровень холестерина у собак, проживающих в сельской местности-это значительно больше, чем средний уровень холестерина у собак, проживающих в городе.

В случае, когда разбитые будет оченьe предположение об однородности дисперсии значений теста t (так называемый тест Welcha) мы ищем в поле[4], а соответствующее ему значение p в поле [5].

Графическая интерпретация полученных результатов представлена на рисунке ниже. Он представляет так называемый почтовый ящик, и с усами для выбранных переменных — один график на одну переменную. С их помощью мы можем сравнения средних значений в двух группах. Центральная точка представляет собой значение средней и усы обозначают 95% доверительный интервал данного среднего. При отклонении гипотезис о равенстве средних усы эти случаи не должны перекрывать друг друга (так, как представляет это рисунок, приведенный ниже)

Рис. 3 Диаграмма „ящик с усами” пример первый

В случае не выполнения предположений нормальности мы используем непараметрической тесты Манна-Уитни или Волда-Wolfowitza. Для этого в меню Статистика следовало бы выбрать непараметрической Статистики. Затем в открывшемся окне, выбираем опцию Porównanie двух независимых испытаний (групп). После нажатия на кнопку ОК откроется окно» Сравнение двух групп. Этой ситуации показывает следующий рисунок.

Рис. 4 Окно выбора теста nieparametrycznego

Сильной альтернативой является тест Имеетпна-Уитни. Таким образом, в случае не выполнения предположений нормальности или когда мы анализируем данные числительные для сравнения двух проб мы выбираем тест Манна-Уитни. Вспомним, однако, что если тестирование /-Студента, проверяет нулевую гипотезу о равенстве средних arytmэтики в соответствующих популяциях, тест Манна-Уитни проверяет равенство median.

antfiksa

Recent Posts

Лабораторные тесты и диагностические исследования в медицине

Лабораторные тесты и диагностические исследования в медицине КЭТЛИН ДОСКА PAGANA TIMOTHY J. PAGANA 42 иллюстрации…

3 недели ago

Как вы умеете пользоваться информацией, когда читаете?

Языковые элементы. Часть 1. Понимание при чтении. Количество баллов: 20 (5+4+6+5) Как вы умеете пользоваться…

3 недели ago

тест

[WATU 1]

3 недели ago

ГДЗ по английскому языку 2 класс Афанасьева контрольные работы Rainbow страница — 77

Авторы: Афанасьева О. В., Михеева И. В., Баранова К. М. Издательство: Дрофа 2018 Серия: Rainbow…

3 месяца ago

ГДЗ по английскому языку 2 класс Афанасьева контрольные работы Rainbow страница — 76

Авторы: Афанасьева О. В., Михеева И. В., Баранова К. М. Издательство: Дрофа 2018 Серия: Rainbow…

3 месяца ago

ГДЗ по английскому языку 2 класс Афанасьева контрольные работы Rainbow страница — 75

Авторы: Афанасьева О. В., Михеева И. В., Баранова К. М. Издательство: Дрофа 2018 Серия: Rainbow…

3 месяца ago