Wir leben in einer Zeit, in der Informationen mit Hilfe von Statistiken mathematisch ermittelt werden können. Das Studium der Statistik besteht jedoch, wie es scheint, nicht nur aus Fakten und Zahlen.
Statistische Inferenz besteht in der Verwendung von Statistiken, um Entscheidungen über die Parameter einer Population auf der Grundlage von Zufallsstichproben zu treffen. Die Implementierung der statistischen Inferenz beinhaltet das Testen von Hypothesen und spricht darüber, wie dieses Verfahren von Statistikern verwendet wird, um die Annahme eines Populationsparameters einfach zu akzeptieren oder abzulehnen. Unter dieser Methodik entsteht das Thema T-Tests und seine verschiedenen Typen, dh ein Stichproben-T-Test, unabhängiger T-Test und gepaarter T-Test.
Gepaarter T-Test vs. ungepaarter T-Test
Der Unterschied zwischen den beiden statistischen Begriffen Paired T-Test und Unpaired T-Test besteht darin, dass Sie bei Paired T-Tests die Unterschiede zwischen den gepaarten Messungen vergleichen, die absichtlich abgeglichen wurden, während Sie bei Unpaired T-Tests die Differenz zwischen messen der Mittelwert zweier Stichproben, die keine natürliche Paarung aufweisen.
Vergleichstabelle zwischen gepaartem T-Test und ungepaartem T-Test (in tabellarischer Form)
| Vergleichsparameter | Gepaarter T-Test | Ungepaarter T-Test |
|---|---|---|
| Bedeutung | Der gepaarte T-Test, auch als T-Test mit wiederholten Stichproben bekannt, bestimmt die Unterscheidung zwischen den beiden Mittelwerten desselben Probanden. | Ungepaarte T-Tests, auch als unabhängige T-Tests oder Studenten-T-Tests bekannt, bestimmen die beiden Mittelwertgruppen unterschiedlicher/nicht verwandter Fächer. |
| Homogenität der Varianzen | Beim gepaarten T-Test ist die Varianz der beiden Mittelwertgruppen nicht gleich. | Beim ungepaarten T-Test ist die Varianz der beiden Mittelwertgruppen gleich. |
| Effekte/Auswirkungen | Gepaarte T-Tests behandeln sehr kleine Fehler, da der Test nur zwischen zwei ähnlichen Gruppen durchgeführt wird. | Ungepaarte T-Tests weisen im Vergleich zu gepaarten T-Tests etwas mehr Fehler auf, da der Experimentator von Variationen zwischen zwei verschiedenen Probanden betroffen wäre. |
| Ergebnis | Gepaarte T-Tests müssen keine großen Mengen von Stichprobendaten zum Vergleich sammeln, dies spart sukzessive Geld und Zeit. | Da ungepaarte T-Tests die Mittelwerte zweier unabhängiger Probanden vergleichen müssen, ist dies ein etwas kostspieliger und zeitaufwändigerer Prozess. |
Was ist ein gepaarter T-Test?
Ein gepaarter T-Test, auch als t-Test mit korrelierten Paaren/t-Test mit gepaarter Stichprobe/t-Test mit gepaarter Stichprobe bezeichnet, ist ein statistisches Verfahren, das einen Test auf abhängige Variablen durchführt. Ein paarweiser Test wird an ähnlichen Probanden vor der Datenzuweisung durchgeführt und zwei Tests werden vor und nach einer Behandlung durchgeführt. Zum Beispiel die Verbesserung der Schüler in einem Englischklassentest, der zu Beginn des Jahres und am Ende des Jahres durchgeführt wurde, die Vor- und Nachwirkung eines Medikaments auf dieselbe Personengruppe usw.
Die Nullhypothese für den unabhängigen t-Test lautet, dass die Mittelwerte der Grundgesamtheit aus den beiden unterschiedlichen Gruppen gleich sind:
h0: μ1= μ2
Alternative Hypothese wird akzeptiert, sobald die Nullhypothese abgelehnt wird, was bedeutet, dass die Mittelwerte der Grundgesamtheit nicht gleich sind
h1: μ1 μ2
Um die Nullhypothese abzulehnen oder zu akzeptieren, ist ein Signifikanzniveau entscheidend. Dieser besondere Wert beträgt 0,05.
Annahmen:
- Die erste Annahme betrifft die Messskala – die gesammelten Daten sollten einer kontinuierlichen oder ordinalen Skala folgen.
- Die Daten sollten von einem zufällig ausgewählten Teil der Gesamtbevölkerung erhoben werden.
- Die Daten sollten eine normale, glockenförmige Verteilungskurve ergeben. Das Signifikanzniveau kann bei Annahme einer Normalverteilung angegeben werden.
- Es sollte eine massive Stichprobengröße verwendet werden.
- Varianz und Standardabweichung sollten für die abhängigen Variablen gleich sein.
Hauptunterschiede zwischen gepaartem T-Test und ungepaartem T-Test
Fazit
Jeden Tag analysieren Einzelpersonen neue Ideen, finden schnelle Methoden, um die zugewiesene Arbeit abzuschließen, oder finden einen einfachen, nicht so anspruchsvollen Ansatz, um zu versuchen, das zu tun, was sie am besten können. Die entscheidende Frage ist, ob die neue Idee merklich besser ist als ursprünglich gedacht. Diese neuen Ideen, auf die sich Einzelpersonen neigen, werden allgemein als Hypothesen bezeichnet. Das Testen dieser Ideen, um herauszufinden, ob die eine besser funktionieren würde als die andere, wird als Hypothesentest bezeichnet. Es ist die Kunst, Entscheidungen anhand von Daten zu treffen.
Die obige Stückarbeit gibt einen Überblick über die beiden statistischen Begriffe Paired T-Tests und Unpaired T-Tests. Es hilft uns, das Konzept des ungepaarten T-Tests eingehend zu untersuchen und wirft die Frage auf, wie vorteilhaft es ist, die Wahrscheinlichkeit eines Wertes in einer Stichprobe zu bestimmen und ob die Vorteile die Nachteile überwiegen oder nicht Wählen Sie diese Berechnungsmethode.
Es bietet uns auch einen Überblick über das Konzept der gepaarten T-Tests und zeigt uns die verschiedenen Bereiche und Beispiele, in denen gepaarte T-Tests geeignet verwendet werden, Annahmen, die im Voraus befolgt werden müssen, und die Formel, die verwendet werden könnte die Berechnung, um die Bedeutung der Unterscheidung zwischen zweimal getroffenen Maßnahmen desselben Themas sicherzustellen.
