Porovnávanie priemerov a mediánov
neparametrické testy
Neparametrické metódy sa nespoliehajú na odhad parametrov charakterizujúcich rozdelenie premennej v základnom súbore. Pracujú s početnosťami (napr. Chi-kvadrát test nezávislosti) alebo s poradovými číslami, ktoré boli pridelené pôvodným údajom (napr. Kruskal-Wallisov test). Vo všeobecnosti sú parametrické testy robustnejšie (silnejšie). Robustnosťou alebo silou štatistického testu rozumieme pravdepodobnosť, s ktorou bude nulová hypotéza zamietnutá, ak je skutočne nesprávna. Ak však vznikne podozrenie, že sa rozdelenia v niektorom smere rozchádzajú s požadovanými predpokladmi, platnosť alebo preukázateľnosť záverov, ku ktorým sme sa dopracovali pomocou parametrických testov sa znižuje alebo vytráca a mali by sme dať prednosť neparametrickým testom.
Neparametrické testy sa dajú použiť aj pre údaje z intervalovej a pomerovej škály, ak ich prevedieme na poradové dáta zavedením vhodnej kategorizácie alebo vhodného usporiadania. Pri tomto prevedení môže však dôjsť k citeľnému informačnému úbytku.
Neparametrický test je založený na poradiach, to znamená, že môžeme pracovať s poradovými alebo kvantitatívnymi premennými. Kvantitatívne dáta prevedieme na poradia tak, že najmenšie číslo dostane poradie 1, druhé najmenšie dostane poradie 2,... a najväčšie dostane poradie n, kde n zodpovedá veľkosti súboru.
Ak pracujeme s poradovými dátami, občas sa objaví problém s rovnakými hodnotami. Napríklad ako by mali byť zoradené merania 2 5 7 7 10. Obyčajne sa odporúča použiť metódu priemerného poradia. Táto metóda priradí rovnaké poradie každému rovnakému meraniu, toto poradie je jednoducho priemer z poradí, ktoré obsadzujú rovnaké merania (1;2;3,5;3,5;5).
-
-
Neparametrické testy sa dajú použiť aj pre údaje z intervalovej a pomerovej škály, ak ich prevedieme na poradové dáta zavedením vhodnej kategorizácie alebo vhodného usporiadania. Pri tomto prevedení môže však dôjsť k citeľnému informačnému úbytku.
Neparametrický test je založený na poradiach, to znamená, že môžeme pracovať s poradovými alebo kvantitatívnymi premennými. Kvantitatívne dáta prevedieme na poradia tak, že najmenšie číslo dostane poradie 1, druhé najmenšie dostane poradie 2,... a najväčšie dostane poradie n, kde n zodpovedá veľkosti súboru.
Ak pracujeme s poradovými dátami, občas sa objaví problém s rovnakými hodnotami. Napríklad ako by mali byť zoradené merania 2 5 7 7 10. Obyčajne sa odporúča použiť metódu priemerného poradia. Táto metóda priradí rovnaké poradie každému rovnakému meraniu, toto poradie je jednoducho priemer z poradí, ktoré obsadzujú rovnaké merania (1;2;3,5;3,5;5).
-
-
Výhody neparametrických testov:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nevýhody neparametrických testov
|
|
|
neparametrické testy
Neparametrické metódy sa nespoliehajú na odhad parametrov charakterizujúcich rozdelenie premennej v základnom súbore. Pracujú s početnosťami (napr. Chi-kvadrát test nezávislosti) alebo s poradovými číslami, ktoré boli pridelené pôvodným údajom (napr. Kruskal-Wallisov test). Vo všeobecnosti sú parametrické testy robustnejšie (silnejšie). Robustnosťou alebo silou štatistického testu rozumieme pravdepodobnosť, s ktorou bude nulová hypotéza zamietnutá, ak je skutočne nesprávna. Ak však vznikne podozrenie, že sa rozdelenia v niektorom smere rozchádzajú s požadovanými predpokladmi, platnosť alebo preukázateľnosť záverov, ku ktorým sme sa dopracovali pomocou parametrických testov sa znižuje alebo vytráca a mali by sme dať prednosť neparametrickým testom.
Neparametrické testy sa dajú použiť aj pre údaje z intervalovej a pomerovej škály, ak ich prevedieme na poradové dáta zavedením vhodnej kategorizácie alebo vhodného usporiadania. Pri tomto prevedení môže však dôjsť k citeľnému informačnému úbytku.
Neparametrický test je založený na poradiach, to znamená, že môžeme pracovať s poradovými alebo kvantitatívnymi premennými. Kvantitatívne dáta prevedieme na poradia tak, že najmenšie číslo dostane poradie 1, druhé najmenšie dostane poradie 2,... a najväčšie dostane poradie n, kde n zodpovedá veľkosti súboru.
Ak pracujeme s poradovými dátami, občas sa objaví problém s rovnakými hodnotami. Napríklad ako by mali byť zoradené merania 2 5 7 7 10. Obyčajne sa odporúča použiť metódu priemerného poradia. Táto metóda priradí rovnaké poradie každému rovnakému meraniu, toto poradie je jednoducho priemer z poradí, ktoré obsadzujú rovnaké merania (1;2;3,5;3,5;5).
-
-
Neparametrické testy sa dajú použiť aj pre údaje z intervalovej a pomerovej škály, ak ich prevedieme na poradové dáta zavedením vhodnej kategorizácie alebo vhodného usporiadania. Pri tomto prevedení môže však dôjsť k citeľnému informačnému úbytku.
Neparametrický test je založený na poradiach, to znamená, že môžeme pracovať s poradovými alebo kvantitatívnymi premennými. Kvantitatívne dáta prevedieme na poradia tak, že najmenšie číslo dostane poradie 1, druhé najmenšie dostane poradie 2,... a najväčšie dostane poradie n, kde n zodpovedá veľkosti súboru.
Ak pracujeme s poradovými dátami, občas sa objaví problém s rovnakými hodnotami. Napríklad ako by mali byť zoradené merania 2 5 7 7 10. Obyčajne sa odporúča použiť metódu priemerného poradia. Táto metóda priradí rovnaké poradie každému rovnakému meraniu, toto poradie je jednoducho priemer z poradí, ktoré obsadzujú rovnaké merania (1;2;3,5;3,5;5).
-
-
Výhody neparametrických testov:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nevýhody neparametrických testov
|
|
|
Neparametrické testy používame:
|
|
|
|
|
Mann Whitneyov U test je neparametrická alternatíva dvojvzorkového T testu.
Wilcoxonov T test sa využíva pre páry údajov. Ide o alternatívu párového T testu a jednovzorkového T testu.
Kruskal Wallisov test je neparametrická alternatíva testu Anova.
Wilcoxonov T test sa využíva pre páry údajov. Ide o alternatívu párového T testu a jednovzorkového T testu.
Kruskal Wallisov test je neparametrická alternatíva testu Anova.