Forutsetninger for T-test
Hovedideen bak t-testen er at den følger t-fordelingen. For at dette skal være tilfelle, gjøres noen viktige antakelser:
- Homogenitet av varians. Variansen til de to sammenlignede gruppene bør være omtrent den samme;
- Normalfordeling. Begge utvalgene bør omtrent følge en normalfordeling;
- Uavhengighet. Utvalgene må være uavhengige, noe som innebærer at verdiene i én gruppe ikke skal påvirkes av de i den andre gruppen.
Det er viktig å merke seg at t-testen kan gi unøyaktige resultater hvis disse antakelsene ikke er oppfylt.
Det finnes ulike typer t-tester som håndterer brudd på noen av antakelsene:
- Hvis variansene er forskjellige, kan du bruke Welchs t-test. Prinsippet er det samme. Det eneste som skiller er frihetsgradene.
Å utføre Welchs t-test i stedet for vanlig t-test i Python er så enkelt som å sette
equal_var=False; - Hvis utvalgene ikke er uavhengige (for eksempel hvis du vil sammenligne gjennomsnittet til samme gruppe på ulike tidspunkter), kan du bruke en parret t-test. En parret t-test vil bli gjennomgått i et senere kapittel.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 2.63Forutsetninger for T-test
Sveip for å vise menyen
Hovedideen bak t-testen er at den følger t-fordelingen. For at dette skal være tilfelle, gjøres noen viktige antakelser:
- Homogenitet av varians. Variansen til de to sammenlignede gruppene bør være omtrent den samme;
- Normalfordeling. Begge utvalgene bør omtrent følge en normalfordeling;
- Uavhengighet. Utvalgene må være uavhengige, noe som innebærer at verdiene i én gruppe ikke skal påvirkes av de i den andre gruppen.
Det er viktig å merke seg at t-testen kan gi unøyaktige resultater hvis disse antakelsene ikke er oppfylt.
Det finnes ulike typer t-tester som håndterer brudd på noen av antakelsene:
- Hvis variansene er forskjellige, kan du bruke Welchs t-test. Prinsippet er det samme. Det eneste som skiller er frihetsgradene.
Å utføre Welchs t-test i stedet for vanlig t-test i Python er så enkelt som å sette
equal_var=False; - Hvis utvalgene ikke er uavhengige (for eksempel hvis du vil sammenligne gjennomsnittet til samme gruppe på ulike tidspunkter), kan du bruke en parret t-test. En parret t-test vil bli gjennomgått i et senere kapittel.
Takk for tilbakemeldingene dine!
