المحتوى
تُستخدم الاختبارات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت العلاقة المفترضة بين المتغيرات لها دلالة إحصائية. عادةً ، سيقيس الاختبار الدرجة التي ترتبط بها المتغيرات أو تختلف. الاختبارات البارامترية هي تلك التي تعتمد على الميول المركزية للمتغيرات وتفترض التوزيع الطبيعي. الاختبارات غير المعلمية لا تضع افتراضات حول توزيعات السكان.
T-اختبار
اختبار t هو اختبار حدودي يقارن بين طرق العينات والمجموعات المعنية. هناك عدة أنواع من اختبارات t. يقارن اختبار t المكون من عينة واحدة متوسط العينة بمتوسط مفترض. يبحث اختبار مستقل لعينات t ما إذا كانت وسائل عينتين مختلفتين لها قيم متشابهة. يتم استخدام اختبار t للعينة المزدوجة عندما يكون هناك ملاحظتان للمقارنة لكل موضوع في العينة. تم تصميم اختبار t للبيانات الرقمية ذات التوزيع الطبيعي.
البيانات ترتيبي
البيانات العادية هي بيانات مشتقة تصف القيم النسبية لكل وحدة في العينة. على سبيل المثال ، ستكون البيانات الترتيبية لارتفاع 10 طلاب في الفصل الدراسي هي ببساطة الأرقام من 1 إلى 10 ، حيث قد يمثل الرقم 1 أقصر طالب و 10 قد يمثل أطول طالب. لن يحصل أي طالب على نفس القيمة ما لم يكن لديهم نفس الارتفاع تمامًا. تدابير الاتجاه المركزي لا معنى لها مع البيانات الترتيبية.
عدم ملاءمة اختبار T
اختبارات T ليست مناسبة للاستخدام مع البيانات الترتيبية. نظرًا لأن البيانات الترتيبية ليس لها ميل مركزي ، فإنها لا تحتوي أيضًا على توزيع طبيعي. يتم توزيع قيم البيانات الترتيبية بالتساوي ، ولا يتم تجميعها حول نقطة المنتصف. ولهذا السبب ، فإن اختبار t للبيانات الترتيبية لن يكون له أي معنى إحصائي.
اختبارات أخرى مناسبة
هناك ثلاثة اختبارات ذات دلالة إحصائية مناسبة للاستخدام مع البيانات الترتيبية. ارتباط ترتيب Spearman مناسب للاستخدام عندما يكون هناك متغيرين فقط متورطين ، والعلاقة بينهما رتابة ، وإن لم تكن بالضرورة خطية. في العلاقات الرتابة ، مع زيادة المتغير الأول ، لا يوجد تغيير في اتجاه المتغير الثاني. تم تصميم اختبار Kruskal-Wallis للحالات التي يوجد فيها أكثر من عينتين ، ولا يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي. إنه مشابه لتحليل التباين أحادي الاتجاه. يمكن استخدام تحليل فريدمان للتباين حسب الرتب عندما يكون هناك ثلاث ملاحظات أو أكثر لمتغير واحد في مجموعة واحدة.