Jaké jsou předpoklady při provádění t-testu?

Společné předpoklady učiněné při provádění t-testu zahrnují předpoklady týkající se rozsahu měření, náhodného vzorkování, normality rozložení dat, přiměřenosti velikosti vzorku a rovnosti rozptylu ve standardní odchylce.

T-test

T-test byl vyvinut chemikem pracujícím pro pivovarnickou společnost Guinness jako jednoduchý způsob měření stálé kvality tvrdého masa. To bylo dále vyvinuto a přizpůsobeno a nyní se odkazuje na jakýkoli test statistické hypotézy, při kterém se očekává, že statistika, která je testována, bude odpovídat t-distribuci, pokud je podporována nulová hypotéza.

T-test je analýza dvou populačních prostředků pomocí statistického zkoumání; t-test se dvěma vzorky se běžně používá s malými velikostmi vzorků, přičemž se testuje rozdíl mezi vzorky, pokud nejsou známy rozdíly dvou normálních distribucí.

T-distribuce je v podstatě jakákoli kontinuální distribuce pravděpodobnosti, která vyplývá z odhadu průměru normálně distribuované populace pomocí malé velikosti vzorku a neznámé standardní odchylky pro populaci. Nulová hypotéza je výchozí předpoklad, že neexistuje žádný vztah mezi dvěma různými měřenými jevy. (Pro související čtení viz: Co znamená silná nulová hypotéza? )

Předpoklady T-testu

První předpoklad týkající se t-testů se týká rozsahu měření. Předpokladem t-testu je, že měřítko použité na shromážděná data následuje kontinuální nebo pořadové měřítko, jako jsou skóre pro IQ test.

Druhým provedeným předpokladem je jednoduchý náhodný vzorek, že data jsou shromažďována z reprezentativní, náhodně vybrané části celkové populace.

Třetím předpokladem jsou data, když jsou vynesena do grafu, výsledkem je normální distribuční křivka ve tvaru distribuce.

Čtvrtý předpoklad je přiměřeně velká velikost vzorku. Větší velikost vzorku znamená, že rozdělení výsledků by se mělo přiblížit k normální zvonovité křivce.

Konečným předpokladem je homogenita rozptylu. Homogenní nebo stejná variance existuje, když jsou standardní odchylky vzorků přibližně stejné.