Assunzioni del T-Test
L'idea principale alla base del t-test è che segue la distribuzione t. Affinché ciò sia vero, vengono fatte alcune ipotesi importanti:
-
Omogeneità della varianza. Le varianze dei due gruppi confrontati dovrebbero essere approssimativamente uguali;
-
Normalità. Entrambi i campioni dovrebbero seguire approssimativamente una distribuzione Normale;
-
Indipendenza. I campioni devono essere indipendenti, il che implica che i valori di un gruppo non dovrebbero essere influenzati da quelli dell'altro gruppo.
È importante notare che il t-test può fornire risultati inaccurati se queste ipotesi non sono rispettate.
Esistono diversi tipi di t-test che gestiscono la violazione di alcune delle ipotesi:
- Se le varianze sono diverse, è possibile eseguire il t-test di Welch. Il principio è lo stesso. L'unica cosa che cambia sono i gradi di libertà.
Eseguire il t-test di Welch invece del t-test ordinario in Python è semplice come impostare
equal_var=False
; - Se i campioni non sono indipendenti (ad esempio, se si desidera confrontare le medie dello stesso gruppo in periodi di tempo diversi), è possibile eseguire un t-test per dati appaiati. Il t-test per dati appaiati sarà trattato in un capitolo successivo.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Mi faccia domande su questo argomento
Riassuma questo capitolo
Mostri esempi dal mondo reale
Awesome!
Completion rate improved to 2.63
Assunzioni del T-Test
Scorri per mostrare il menu
L'idea principale alla base del t-test è che segue la distribuzione t. Affinché ciò sia vero, vengono fatte alcune ipotesi importanti:
-
Omogeneità della varianza. Le varianze dei due gruppi confrontati dovrebbero essere approssimativamente uguali;
-
Normalità. Entrambi i campioni dovrebbero seguire approssimativamente una distribuzione Normale;
-
Indipendenza. I campioni devono essere indipendenti, il che implica che i valori di un gruppo non dovrebbero essere influenzati da quelli dell'altro gruppo.
È importante notare che il t-test può fornire risultati inaccurati se queste ipotesi non sono rispettate.
Esistono diversi tipi di t-test che gestiscono la violazione di alcune delle ipotesi:
- Se le varianze sono diverse, è possibile eseguire il t-test di Welch. Il principio è lo stesso. L'unica cosa che cambia sono i gradi di libertà.
Eseguire il t-test di Welch invece del t-test ordinario in Python è semplice come impostare
equal_var=False
; - Se i campioni non sono indipendenti (ad esempio, se si desidera confrontare le medie dello stesso gruppo in periodi di tempo diversi), è possibile eseguire un t-test per dati appaiati. Il t-test per dati appaiati sarà trattato in un capitolo successivo.
Grazie per i tuoi commenti!