Typowe zastosowanie Założenia Potrzebne dane Testowanie równości między średnimi i wariancjami dwóch prób

Transkrypt

1 ( studenta ) Test T

2 ( samples F and t test (two Typowe zastosowanie Założenia Potrzebne dane Testowanie równości między średnimi i wariancjami dwóch prób Rozkład normalny lub prawie normalny (poza testem permutacji) Dwie kolumny danych pomierzonych lub policzonych Trzeba zaznaczyć dwie kolumny Test F porównuje wariancję obu rozkładów Test t porównuje średnie obu rozkładów Uwaga! Można stosować brak danych (? ) - zostają automatycznie usunięte z testu

3 ( samples F and t test (two Oba testy powinny być stosowane tylko wówczas, gdy populacja z której brane były próby ma rozkład normalny bądź prawie normalny badanej cechy W innym przypadku należy zastosować właściwy test nieparametryczny, bądź test permutacji Test F, badający równość wariancji dwóch prób, powinien być sprawdzony wcześniej, ponieważ test t powinien być stosowany jedynie przy jednakowych wariancjach W przypadku negatywnego wyniku testu F powinien zostać przeprowadzony test Welcha (badający statystykę t dla nierównych wariancji) Wartości krytyczne dla 95% rozkładu są policzone dla rozkładu t

4 ( samples F and t test (two

5 ( samples F and t test (two

6 ( samples F and t test (two

7 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_up_k dl_up_m N: 27 N: 66 Mean: Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): E-06 Welch t p(eq): 2.979E-06 Permutation t test: p(eq): <

8 PRZYKŁADY

9 ( samples F and t test (two Mamy np. problem: Sprawdzamy, czy istnieje różnica w długości prawych kości długich pomiędzy kobietami a mężczyznami

10 ( samples F and t test (two

11 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_rp_k dl_rp_m N: 26 N: 65 Mean: 295 Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): 5.232E-05 Welch t p(eq): Permutation t test: p(eq): <

12 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_pp_k dl_pp_m N: 23 N: 62 Mean: Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): Welch t p(eq): Permutation t test: p(eq): <

13 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_lp_k dl_lp_m N: 26 N: 61 Mean: Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): E-06 Welch t p(eq): E-06 Permutation t test: p(eq): <

14 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_pmp_k dl_pmp_m N: 27 N: 63 Mean: Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): E-06 Welch t p(eq): E-05 Permutation t test: p(eq): <

15 ( samples F and t test (two wyniki SAMPLES dl_op_k dl_op_m N: 25 N: 65 Mean: Mean: Var.: Var.: TESTS F: p(eq): t: p(eq): E-05 Welch t p(eq): E-05 Permutation t test: p(eq): <

16 Testy nieparametryczne ( studenta ) odpowiadające testowi T test Mann-Whitney U (two samples) Kolmogorow-Smirnov (two samples)

17 Test Mann-Whitney U (two samples) Typowe zastosowanie Założenia Potrzebne dane Porównanie median dla dwóch prób Obie próby muszą być N>7, i muszą mieć podobny rozkład Dwie kolumny danych pomierzonych lub policzonych Trzeba zaznaczyć dwie kolumny Test dwustronny Manna-Whitneya U sprawdza, czy mediany dwóch różnych rozkładów są różne Test jest nieparametryczny, a więc nie zakłada rozkładu normalnego PAST używa przybliżeń opartych na rozkładzie z, które są prawdziwe tylko dla N>7 Uwaga! Można stosować brak danych (? ) - zostają automatycznie usunięte z testu

18 Test Mann-Whitney U (two samples)

19 Test Mann-Whitney U (two samples)

20 PRZYKŁADY

21 Test Mann-Whitney U (two samples) Mamy np. problem: Sprawdzamy, czy istnieje asymetria w długości kości długich pomiędzy kobietami a mężczyznami

22 Test Mann-Whitney U (two samples)

23 Test Mann-Whitney U (two samples) ramienna_k ramienna_m N:22 N: 59 T=Ub: P(same):

24 Test Mann-Whitney U (two samples) Piszczelowe (N[k]=22 N[m]=53) T=Ub: 546 p(same): Łokciowe (N[k]=20 N[m]=57) T=Ub: 599 p(same): Promieniowe (N[k]=24 N[m]=54) T=Ub: 536 p(same): Obojczyki (N[k]=25 N[m]=58) T=Ub: 646 p(same):

25 Kolmogorov-Smirnov (two samples) Typowe zastosowanie Założenia Potrzebne dane Porównanie rozkładów dla dwóch prób brak Dwie kolumny danych pomierzonych Trzeba zaznaczyć dwie kolumny Test K-S sprawdza, czy dwa niezależne rozkłady danych interwałowych są różne Test jest nieparametryczny, a więc nie zakłada rozkładu normalnego Jeżeli chcemy tylko sprawdzić różnice w położeniu rozkładów (mediany) należy użyć testu Manna-Whitneya Uwaga! Można stosować brak danych (? ) - zostają automatycznie usunięte z testu

26 Kolmogorov-Smirnov (two samples)

27 Kolmogorov-Smirnov (two samples)

28 PRZYKŁADY

29 Kolmogorov-Smirnov (two samples) Mamy np. problem: Sprawdzamy, czy istnieje asymetria w długości kości długich pomiędzy kobietami a mężczyznami

30 Kolmogorov-Smirnov (two samples)

31 Kolmogorov-Smirnov (two samples) ramienna D: p(same): piszczelowa D: p(same): łokciowa D: p(same): promieniowa D: p(same): obojczyk D: p(same):

32 PRACA DOMOWA

33 Proszę znaleźć problem związany z archeologią lub dziedziną pokrewną, który można rozwiązać za pomocą testu t, testu Manna-Whitneya, bądź testu K- S, zgromadzić dane (ewentualnie mogą być to dane fikcyjne), obliczyć test i podać wyniki z interpretacją