Руководство по выбору статистического теста для ваших данных: факторы и таблица выбора
Успешное применение статистических тестов. Часть II. Руководство по выбору подходящего теста для ваших данных
В первой части этой серии статей мы рассмотрели основные понятия статистического тестирования и познакомились с различными типами статистических тестов. В этой части мы углубимся в конкретные рекомендации по выбору подходящего теста для ваших данных.
Факторы, которые следует учитывать при выборе статистического теста
При выборе статистического теста необходимо учитывать несколько важных факторов:
- Тип данных: Различные статистические тесты подходят для разных типов данных. Например, параметрические тесты требуют количественных данных, тогда как непараметрические тесты могут использоваться для как количественных, так и категориальных данных.
- Распределение данных: Статистические тесты предполагают, что данные имеют определенное распределение. Важно проверить распределение ваших данных, чтобы убедиться, что оно соответствует предположениям теста.
- Количество групп: Число групп, которое вы сравниваете, может повлиять на выбор теста. Например, анализ дисперсии (ANOVA) используется для сравнения нескольких групп, а t-тест — для сравнения только двух групп.
- Размер выборки: Размер выборки может также повлиять на выбор теста. Некоторые тесты, такие как t-тест и z-тест, требуют большого размера выборки, тогда как другие, такие как медианный тест, могут использоваться с меньшей выборкой.
- Порог значимости: Порог значимости - это уровень вероятности, при которой вы решаете отклонить нулевую гипотезу. Выбор порога значимости будет зависеть от конкретной ситуации и целей исследования.
Таблица выбора статистического теста
Ниже приведена таблица, которая поможет вам выбрать подходящий статистический тест для ваших данных:
| Тип данных | Распределение | Количество групп | Размер выборки | Порог значимости | Тест |
|---|---|---|---|---|---|
| Количественные | Нормальное | 2 | Большой | 0,05 | t-тест |
| Количественные | Ненормальное | 2 | Малый | 0,05 | Медианный тест |
| Количественные | Нормальное | >2 | Большой | 0,05 | ANOVA |
| Количественные | Ненормальное | >2 | Малый | 0,05 | Крускалла-Уоллиса |
| Категориальные | - | 2 | - | 0,05 | Хи-квадрат |
| Категориальные | - | >2 | - | 0,05 | G-тест |
Пример
Рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать процесс выбора статистического теста:
Исследователь хочет сравнить среднее значение результатов двух групп для проверки, есть ли между ними разница. Данные количественные и имеют нормальное распределение. Размер выборки большой.
Подойдет ли t-тест для этого исследования? Да, t-тест подходит, потому что он предназначен для сравнения средних значений двух групп, данные количественные и имеют нормальное распределение. Размер выборки также достаточно большой.
Заключение
Выбор подходящего статистического теста имеет решающее значение для надежности и достоверности статистического анализа. Учитывая факторы, изложенные в этой статье, и используя таблицу выбора теста, вы сможете выбрать тест, который лучше всего соответствует вашим данным и исследовательским целям.