Różnica między testem sparowanym a niesparowanym

Test sparowany a niesparowany

Statystyka t została opracowana w 1908 roku przez chemika Williama Sealy Gosset w Irlandii. Używał go do monitorowania jakości ciemnego piwa zwanego grubym, gdy pracował w browarze Guinnessa. Opublikował go w Biometrice, używając pseudonimu „Student”.
Istnieje kilka rodzajów testów t, najczęściej stosowane to:

Jeden przykładowy test lokalizacji, w którym średnia populacji ma wartość w hipotezie zerowej.
Test, w którym nachylenie linii regresji różni się znacznie od 0.
Dwa przykładowe testy lokalizacji dla różnicy średniej, które mogą być sparowane lub niesparowane.

W sparowanym teście dane są zbierane od osobników mierzonych w dwóch różnych punktach, przy czym każdy osobnik ma dwa pomiary, które są wykonywane przed i po leczeniu. Przed zebraniem danych uczestnicy muszą zostać sparowani lub dopasowani. Jest to również znane jako test t powtórzonych próbek.
Przykładem może być porównanie utraty masy przez grupę osób, które otrzymują specjalną dietę. Osoby te są testowane przed rozpoczęciem nowej diety i ponownie testowane po kilku tygodniach nowej diety. Wyniki obu testów, które są podane tej samej grupie ludzi, określają, ile schudły podczas specjalnej diety.

Natomiast niesparowane testy mają miejsce, gdy gromadzone są dane od dwóch różnych i niezależnych pacjentów lub pacjentów. Rozmiar między dwiema próbkami może być równy lub nie, i zakłada, że ​​zebrane dane pochodzą z rozkładu normalnego i że odchylenie standardowe jest takie samo dla obu próbek.
Przykładem jest test, który jest stosowany do dwóch grup pacjentów lub pacjentów, zarówno chorych na raka, jak i tych, którzy go nie mają. Takie testy są również nazywane testami t-Studenta, w których wariancje między dwiema populacjami badanych są równe.
Test sparowany jest zatem testem hipotezy zerowej, że średnie dwóch grup osobników, które są normalnie rozmieszczone, są równe, podczas gdy test niesparowany jest testem hipotezy zerowej, że dwie odpowiedzi mierzone w tej samej jednostce mają różnica ze średnią wartością zero.

Oba testy zakładają, że wszystkie analizowane dane są zwykle dystrybuowane. Sparowane testy t są bardziej wszechstronne i przekonujące niż niesparowane testy t, ponieważ są wykonywane z osobami o podobnych cechach.

Streszczenie:

1. Test sparowany jest testem hipotezy zerowej, że średnie dwóch badanych są równe, podczas gdy test niesparowany jest testem hipotezy zerowej, że różnica między badanymi ma średnią wartość zero.
2. Test sparowany jest również znany jako test t dla powtarzanych próbek, podczas gdy test niesparowany jest również znany jako test t Studenta.
3.Powiązany test wykonuje się na osobach podobnych lub sparowanych przed zgromadzeniem danych, a dwa testy wykonuje się przed i po leczeniu, podczas gdy test niesparowany wykonuje się na dwóch niezależnych osobnikach.