T-testin Oletukset
t-testin perusidea on, että se noudattaa t-jakaumaa. Jotta tämä pitää paikkansa, tehdään muutamia tärkeitä oletuksia:
- Varianssien yhtenevyys. Kahden verrattavan ryhmän varianssien tulisi olla suunnilleen samat;
- Normaalijakautuneisuus. Molempien otosten tulisi noudattaa likimain normaalijakaumaa;
- Riippumattomuus. Otosten tulee olla riippumattomia, eli yhden ryhmän arvot eivät saa vaikuttaa toisen ryhmän arvoihin.
On tärkeää huomata, että t-testi voi antaa virheellisiä tuloksia, jos nämä oletukset eivät täyty.
On olemassa erilaisia t-testejä, jotka käsittelevät joidenkin oletusten rikkomista:
- Jos varianssit ovat erilaiset, voidaan käyttää Welchin t-testiä. Sen perusidea on sama. Ainoa ero on vapausasteissa.
Welchin t-testin suorittaminen Pythonissa tavallisen t-testin sijaan onnistuu asettamalla
equal_var=False; - Jos otokset eivät ole riippumattomia (esimerkiksi jos halutaan verrata saman ryhmän keskiarvoja eri ajankohtina), voidaan käyttää parittaista t-testiä. Parittaisesta t-testistä keskustellaan myöhemmässä luvussa.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
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 2.63T-testin Oletukset
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
t-testin perusidea on, että se noudattaa t-jakaumaa. Jotta tämä pitää paikkansa, tehdään muutamia tärkeitä oletuksia:
- Varianssien yhtenevyys. Kahden verrattavan ryhmän varianssien tulisi olla suunnilleen samat;
- Normaalijakautuneisuus. Molempien otosten tulisi noudattaa likimain normaalijakaumaa;
- Riippumattomuus. Otosten tulee olla riippumattomia, eli yhden ryhmän arvot eivät saa vaikuttaa toisen ryhmän arvoihin.
On tärkeää huomata, että t-testi voi antaa virheellisiä tuloksia, jos nämä oletukset eivät täyty.
On olemassa erilaisia t-testejä, jotka käsittelevät joidenkin oletusten rikkomista:
- Jos varianssit ovat erilaiset, voidaan käyttää Welchin t-testiä. Sen perusidea on sama. Ainoa ero on vapausasteissa.
Welchin t-testin suorittaminen Pythonissa tavallisen t-testin sijaan onnistuu asettamalla
equal_var=False; - Jos otokset eivät ole riippumattomia (esimerkiksi jos halutaan verrata saman ryhmän keskiarvoja eri ajankohtina), voidaan käyttää parittaista t-testiä. Parittaisesta t-testistä keskustellaan myöhemmässä luvussa.
Kiitos palautteestasi!
