Forudsætninger for T-test
Hovedideen bag t-testen er, at den følger t-fordelingen. For at dette er sandt, antages nogle vigtige forudsætninger:
- Homogenitet af varians. Variansen i de to sammenlignede grupper skal være omtrent ens;
- Normalfordeling. Begge stikprøver skal nogenlunde følge en normalfordeling;
- Uafhængighed. Stikprøverne skal være uafhængige, hvilket betyder, at værdierne i den ene gruppe ikke bør påvirkes af værdierne i den anden gruppe.
Det er vigtigt at bemærke, at t-testen kan give unøjagtige resultater, hvis disse forudsætninger ikke er opfyldt.
Der findes forskellige typer af t-tests, som håndterer overtrædelser af nogle af forudsætningerne:
- Hvis varianserne er forskellige, kan du anvende Welch's t-test. Idéen er den samme. Den eneste forskel er frihedsgraderne.
At udføre Welch's t-test i stedet for den almindelige t-test i Python er så simpelt som at sætte
equal_var=False; - Hvis stikprøverne ikke er uafhængige (for eksempel, hvis du vil sammenligne gennemsnittet af den samme gruppe på forskellige tidspunkter), kan du anvende en parret t-test. En parret t-test vil blive gennemgået i et senere kapitel.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
What are some common ways to check if the assumptions of the t-test are met?
Can you explain more about when to use Welch's t-test versus the standard t-test?
How does a paired t-test differ from an independent t-test?
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Forudsætninger for T-test
Stryg for at vise menuen
Hovedideen bag t-testen er, at den følger t-fordelingen. For at dette er sandt, antages nogle vigtige forudsætninger:
- Homogenitet af varians. Variansen i de to sammenlignede grupper skal være omtrent ens;
- Normalfordeling. Begge stikprøver skal nogenlunde følge en normalfordeling;
- Uafhængighed. Stikprøverne skal være uafhængige, hvilket betyder, at værdierne i den ene gruppe ikke bør påvirkes af værdierne i den anden gruppe.
Det er vigtigt at bemærke, at t-testen kan give unøjagtige resultater, hvis disse forudsætninger ikke er opfyldt.
Der findes forskellige typer af t-tests, som håndterer overtrædelser af nogle af forudsætningerne:
- Hvis varianserne er forskellige, kan du anvende Welch's t-test. Idéen er den samme. Den eneste forskel er frihedsgraderne.
At udføre Welch's t-test i stedet for den almindelige t-test i Python er så simpelt som at sætte
equal_var=False; - Hvis stikprøverne ikke er uafhængige (for eksempel, hvis du vil sammenligne gennemsnittet af den samme gruppe på forskellige tidspunkter), kan du anvende en parret t-test. En parret t-test vil blive gennemgået i et senere kapitel.
Tak for dine kommentarer!
