Pytania otagowane jako t-test

Test służący do porównania średnich z dwóch próbek lub średniej z jednej próbki (lub nawet oszacowań parametrów) z określoną wartością; znany również jako „test t-Studenta” po pseudonimie jego wynalazcy.

7
Jak wybrać test t lub test nieparametryczny, np. Wilcoxon w małych próbkach
Niektóre hipotezy można przetestować za pomocą testu t- Studenta (być może przy użyciu poprawki Welcha dla nierównych wariancji w przypadku dwóch próbek) lub za pomocą testu nieparametrycznego, takiego jak test rangowany ze znakiem Wilcoxona, test U Wilcoxona-Manna-Whitneya, lub test sparowanego znaku. Jak możemy podjąć podstawową decyzję o tym, który test …
7
Test T na nietypowy, gdy N> 50?
Dawno temu dowiedziałem się, że rozkład normalny jest konieczny, aby zastosować test T z dwoma próbkami. Dzisiaj koleżanka powiedziała mi, że dowiedziała się, że dla N> 50 rozkład normalny nie był konieczny. Czy to prawda? Jeśli prawda jest taka ze względu na centralne twierdzenie graniczne?
9
Dlaczego możliwe jest uzyskanie istotnej statystyki F (p <0,001), ale nieistotnych testów t regresora?
Dlaczego w wielokrotnej regresji liniowej możliwe jest uzyskanie bardzo istotnej statystyki F (p &lt;0,001), ale bardzo wysokich wartości p we wszystkich testach t regresora? W moim modelu jest 10 regresorów. Jeden ma wartość p 0,1, a reszta jest powyżej 0,9 Aby poradzić sobie z tym problemem, patrz pytanie uzupełniające .
5
Jeśli test t i ANOVA dla dwóch grup są równoważne, dlaczego ich założenia nie są równoważne?
Jestem pewien, że mam to całkowicie owinięte wokół głowy, ale nie mogę tego rozgryźć. Test t porównuje dwa rozkłady normalne przy użyciu rozkładu Z. Dlatego w DANYCH założono normalność. ANOVA jest równoważna regresji liniowej ze zmiennymi fikcyjnymi i wykorzystuje sumy kwadratów, podobnie jak OLS. Dlatego istnieje założenie o normalności RESIDUALS. …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
8
Jak przetestować hipotezę braku różnic grupowych?
Wyobraź sobie, że masz badanie z dwiema grupami (np. Mężczyznami i kobietami) przyglądającymi się numerycznej zmiennej zależnej (np. Wyniki testu inteligencji) i masz hipotezę, że nie ma różnic grupowych. Pytanie: Jaki jest dobry sposób na sprawdzenie, czy nie ma różnic grupowych? Jak określiłbyś wielkość próby potrzebną do odpowiedniego przetestowania pod …
3
Sprzeczność istotności w regresji liniowej: istotny test t dla współczynnika vs nieistotna ogólna statystyka F
Dopasowuję model wielokrotnej regresji liniowej między 4 zmiennymi kategorialnymi (z 4 poziomami każda) i danymi liczbowymi. Mój zestaw danych ma 43 obserwacje. Regresja daje mi następujące wartości z testu dla każdego współczynnika nachylenia: . Tak więc współczynnik dla 4. predyktora jest istotny na poziomie ufności .pppttt.15 , .67 , .27 …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.