Студентски S тест

Student S Test е статистически критерий, използван за тестване на статистически хипотези за равенството на средните стойности на две извадки в случай, когато разпределението на характеристика в популацията е неизвестно.

Тестът на Стюдънт се използва, когато извадките са малки (обемът на всяка извадка е по-малък от 30 наблюдения) и разпределението на признака в популацията се различава от нормалното.

Същността на теста е да се сравни действителната стойност на теста на Студент с критичната стойност, определена от специална таблица.

Ако действителната стойност на критерия е по-голяма от критичната стойност, тогава нулевата хипотеза за липса на разлики между средните се отхвърля и алтернативната хипотеза се приема.

По този начин тестът на Student ни позволява да оценим значимостта на разликите в средните стойности на две проби, когато законът за разпределение на генералната съвкупност е неизвестен. Този критерий се използва широко в приложните статистически изследвания.

Тестът на Стюдънт е статистически тест, който се използва за проверка на хипотезата, че средните стойности на две извадки са равни. Този тест е разработен от американския статистик Уилям Госет през 1908 г.

Тестът на Student t се основава на разпределението на Student, което се използва за оценка на разликите между две средни стойности. Разпределението на Student е камбанообразно и симетрично спрямо средната стойност.

За да проведете тест на Student, трябва да изпълните следните стъпки:

1. Определете броя на степените на свобода (df). df се определя като разликата между броя на наблюденията във всяка проба и броя на параметрите, които искаме да оценим (обикновено един параметър - средната стойност).

2. Изчислете тестовия критерий (t-статистика). T-статистиката се изчислява по формулата: t = (средна стойност на първата проба - средна стойност на втората проба) / (стандартно отклонение на двете проби).

3. Сравнете получената t-статистическа стойност с критичните стойности на разпределението на Student. Критичните стойности зависят от избраното ниво на значимост (обикновено 5% или 1%) и броя на степените на свобода.

4. Ако получената t-статистическа стойност е по-голяма от критичната стойност за избраното ниво на значимост и брой степени на свобода, тогава можем да отхвърлим нулевата хипотеза, че средните стойности на двете извадки са равни при даденото ниво на значимост.

5. Ако получената t-статистическа стойност е по-малка от критичната стойност, тогава нулевата хипотеза не може да бъде отхвърлена.

Като цяло t тестът на Стюдънт може да определи дали разликите между две групи са статистически значими, което може да помогне да се реши дали са необходими повече изследвания или дали трябва да се променят методите за анализ на данни.