目次
- T検定
- T検定の仮定
T検定は、2つの結果または変数の値が互いに異なることを確認するために、統計および計量経済学で一般的に使用されます。 たとえば、400ポンド以上の人が食べるパイの量が、400ポンド未満の人と統計的に有意に異なるかどうかを知りたい場合。
t検定を行うときに行われる一般的な仮定には、測定のスケール、ランダムサンプリング、データ分布の正規性、サンプルサイズの妥当性、標準偏差の分散の等価性に関するものが含まれます。
重要なポイント
- データのサンプルに基づいて2つのグループの平均に有意差があるかどうかを判断するために使用されるt検定の統計的手法。 、対象の母集団からデータをランダムにサンプリングし、データ変数が正規分布に従う必要があります。
T検定
t検定は、スタウトの一貫した品質を測定する簡単な方法として、ギネス醸造会社で働く化学者によって開発されました。 これはさらに開発および適応され、現在、帰無仮説がサポートされている場合、検定対象の統計がt分布に対応すると予想される統計的仮説の検定を指します。
t検定は、統計的検査を使用した2つの母集団平均の分析です。 2つのサンプルを使用したt検定は、一般に小さなサンプルサイズで使用され、2つの正規分布の分散が不明な場合にサンプル間の差をテストします。
T分布は、基本的に、小さなサンプルサイズと母集団の未知の標準偏差を使用して正規分布した母集団の平均の推定から生じる任意の連続確率分布です。 帰無仮説は、2つの異なる測定現象間に関係が存在しないというデフォルトの仮定です。 （関連資料について は、「強い帰無仮説はどういう意味ですか？」を 参照してください 。 ）
T検定の仮定
- t検定に関して行われた最初の仮定は、測定のスケールに関するものです。 t検定の仮定は、収集されたデータに適用される測定のスケールが、IQ検定のスコアなどの連続的または順序的なスケールに従うことです。2番目の仮定は、データが3番目の仮定は、データをプロットすると、正規分布、釣鐘型の分布曲線が得られることです。 正規分布が想定される場合、許容基準として確率のレベル（アルファレベル、有意水準、 p ）を指定できます。 ほとんどの場合、5％の値が想定されます。4番目の想定は、かなり大きなサンプルサイズが使用されることです。 サンプルサイズが大きいほど、結果の分布は通常の釣鐘型の曲線に近づくはずです。最後の仮定は、分散の均一性です。 サンプルの標準偏差がほぼ等しい場合、均一な、または等しい分散が存在します。
