Непарный t-тест | t-тест независимых выборок

• Видео обсуждает непарные t-тесты, которые используются для сравнения средних значений двух популяций.  

• Приводится пример сравнения систолического артериального давления у людей в возрасте 20-35 лет и 36-55 лет.  

• Рассчитывается t-статистика на основе средних значений и стандартных ошибок.  

• Значение p используется для определения значимости разницы между средними значениями.  

• Рассчитывается доверительный интервал на основе t-статистики и стандартных ошибок.  

• Интервал показывает, насколько мы уверены в разнице между средними значениями.  

• Для анализа данных можно использовать статистические тесты, такие как тест Уилка на корабле, или изучить распределение данных.  

• Если данных мало, невозможно узнать распределение переменной онлайн.  

• В этом случае можно полагаться на предыдущий статус, показывающий, что переменная распределена нормально.  

• Второе предположение для непарного t-критерия - две популяции имеют равную дисперсию.  

• Однако, поскольку мы взяли выборку, мы не можем знать, имеют ли две популяции одинаковую дисперсию.  

• Поэтому необходимо проанализировать дисперсию выборки.  

• В этом примере дисперсия первой группы равна 25, а второй - 19.  

• Это нормально, так как разница в отклонениях между группами может быть случайностью.  

• Если мы нарушаем предположение о равной дисперсии, можно использовать t-критерий Уэлча, который позволяет оценить неравную дисперсию в двух группах.  

• T-критерий Уэлча использует ту же формулу, что и непарной t-тест, но с t-распределением со степенями свободы, рассчитанными по формуле.  

• Затем вычисляется p-значение и доверительный интервал, как в непарном t-тесте.