Statistiken und Big Data t-test

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So wählen Sie zwischen t-Test und nicht parametrischem Test, z. B. Wilcoxon, in kleinen Stichproben

Bestimmte Hypothesen können mit dem Student- t- Test (möglicherweise mit der Welch-Korrektur für ungleiche Varianzen bei zwei Stichproben) oder mit einem nichtparametrischen Test wie dem Wilcoxon-Paired-Signed-Rank-Test, dem Wilcoxon-Mann-Whitney-U-Test, getestet werden. oder der Paired-Sign-Test. Wie können wir prinzipiell entscheiden, welcher Test am besten geeignet ist, insbesondere wenn die Stichprobengröße "klein" ist? …

96 hypothesis-testing t-test nonparametric small-sample wilcoxon-mann-whitney

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T-Test für nicht normal, wenn N> 50?

Vor langer Zeit habe ich gelernt, dass eine normale Verteilung notwendig ist, um einen T-Test mit zwei Stichproben durchzuführen. Heute erzählte mir eine Kollegin, dass für N> 50 keine Normalverteilung notwendig sei. Ist das wahr? Wenn ja, liegt das am zentralen Grenzwertsatz?

77 normal-distribution t-test central-limit-theorem

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Gibt es eine Mindeststichprobengröße, die erforderlich ist, damit der t-Test gültig ist?

Ich arbeite derzeit an einem quasi-experimentellen Forschungspapier. Aufgrund der geringen Bevölkerungszahl in dem ausgewählten Gebiet habe ich nur eine Stichprobengröße von 15 und nur 15 entsprechen meinen Kriterien. Ist 15 die minimale Stichprobengröße, die für T-Test und F-Test berechnet werden muss? Wenn ja, wo kann ich einen Artikel oder ein …

71 t-test sample-size assumptions power

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Warum ist es möglich, signifikante F-Statistiken (p <0,001) zu erhalten, aber nicht signifikante Regressor-t-Tests?

Warum ist es bei einer multiplen linearen Regression möglich, eine hochsignifikante F-Statistik (p <0,001) zu erhalten, die jedoch bei allen t-Tests des Regressors sehr hohe p-Werte aufweist? In meinem Modell gibt es 10 Regressoren. Einer hat einen p-Wert von 0,1 und der Rest liegt über 0,9 Informationen zur Behebung dieses …

70 hypothesis-testing regression t-test multicollinearity

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Welche Permutationstest-Implementierung in R soll anstelle von t-Tests (gepaart und ungepaart) verwendet werden?

Ich habe Daten aus einem Experiment, das ich mit t-Tests analysiert habe. Die abhängige Variable ist intervallskaliert und die Daten sind entweder ungepaart (dh 2 Gruppen) oder gepaart (dh innerhalb von Subjekten). ZB (innerhalb von Fächern): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, …

56 r t-test nonparametric permutation-test

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Wie sind Regression, T-Test und ANOVA alle Versionen des allgemeinen linearen Modells?

Wie sind sie alle Versionen der gleichen statistischen Grundmethode?

49 regression self-study anova generalized-linear-model t-test

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Wie ist der Mittelwertvergleich aus verschiedenen Stichprobengrößen zu interpretieren?

Nehmen Sie den Fall von Buchbewertungen auf einer Website. Buch A wird von 10.000 Personen mit einer durchschnittlichen Bewertung von 4,25 und der Varianz bewertet . In ähnlicher Weise wird Buch B von 100 Personen bewertet und hat eine Bewertung von 4,5 mit σ = 0,25 .σ=0.5σ=0.5\sigma = 0.5σ=0.25σ=0.25\sigma = …

49 t-test mean sample-size

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Manuelles Berechnen des P-Werts aus dem t-Wert im t-Test

Ich habe einen Beispieldatensatz mit 31 Werten. Ich habe einen zweiseitigen t-Test mit R durchgeführt, um zu testen, ob der wahre Mittelwert gleich 10 ist: t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) Ausgabe: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal to 10 95 percent confidence …

49 r statistical-significance t-test p-value

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Warum sollte man bei der Durchführung eines t-Tests lieber von gleichen Varianzen ausgehen (oder diese testen), als immer eine Welch-Näherung des df zu verwenden?

Wenn die Annahme der Homogenität der Varianz erfüllt ist, scheinen die Ergebnisse eines nach Welch eingestellten t-Tests und eines Standard-t-Tests ungefähr gleich zu sein. Warum nicht einfach immer das von Welch eingestellte t verwenden?

47 variance t-test heteroscedasticity

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Wenn der t-Test und die ANOVA für zwei Gruppen gleich sind, warum sind ihre Annahmen nicht gleich?

Ich bin mir sicher, dass ich das komplett um meinen Kopf gewickelt habe, aber ich kann es einfach nicht herausfinden. Der t-Test vergleicht zwei Normalverteilungen mit der Z-Verteilung. Aus diesem Grund wird bei den DATEN von Normalität ausgegangen. ANOVA entspricht einer linearen Regression mit Dummy-Variablen und verwendet wie OLS Quadratsummen. …

47 distributions regression normality-assumption t-test anova

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort

Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

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Bayes'sches Äquivalent von zwei Stichproben t-Test?

Ich bin nicht auf der Suche nach einer Plug-and-Play-Methode wie BEST in R, sondern nach einer mathematischen Erklärung einiger Bayes'scher Methoden, mit denen ich die Differenz zwischen dem Mittelwert zweier Stichproben testen kann.

39 hypothesis-testing bayesian t-test

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Wie teste ich die Hypothese, dass es keine Gruppenunterschiede gibt?

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Studie mit zwei Gruppen (z. B. Männer und Frauen), die sich mit einer numerisch abhängigen Variablen (z. B. Intelligenztestergebnisse) befassen, und Sie haben die Hypothese, dass es keine Gruppenunterschiede gibt. Frage: Was ist ein guter Weg, um zu testen, ob es keine Gruppenunterschiede …

39 hypothesis-testing t-test equivalence tost

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Signifikanzwiderspruch in der linearen Regression: signifikanter t-Test für einen Koeffizienten gegenüber nicht signifikanter Gesamt-F-Statistik

Ich passe ein Modell mit mehreren linearen Regressionen zwischen 4 kategorialen Variablen (mit jeweils 4 Ebenen) und einer numerischen Ausgabe an. Mein Datensatz enthält 43 Beobachtungen. Die Regression gibt mir die folgenden Werte aus dem Test für jeden Steigungskoeffizienten: . Somit ist der Koeffizient für den vierten Prädiktor bei einem …

35 regression hypothesis-testing multiple-comparisons multiple-regression t-test

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Wie führe ich T-Tests mit zwei Stichproben in R durch, indem ich Stichprobenstatistiken anstelle der Rohdaten eingebe?

Nehmen wir an, wir haben die unten angegebenen Statistiken gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 Wie führt man einen T-Test mit zwei Stichproben durch (um festzustellen, ob bei einer Variablen ein signifikanter Unterschied zwischen Männern und Frauen besteht), wobei man Statistiken wie diese anstelle …

32 r t-test

Als «t-test» getaggte Fragen