Odwiedź nas również na:
Przygotowaliśmy krótką „ściągę” dotyczącą testów statystycznych. Jeżeli prowadzisz analizę danych w swojej firmie i często zastanawiasz się, jaki test wybrać, to koniecznie zapoznaj się z udostępnioną tu tabelą.
Poniższa tabela została stworzona w celu ułatwienia pracy osobom prowadzącym analizę danych. W tej krótkiej „ściądze” na podstawie pytania: „Co jest do sprawdzenia?” znajdują się propozycje testów statystycznych, których warto w tym przypadku użyć wraz z treścią hipotezy zerowej oraz interpretacjami otrzymanego wyniku.
Tabela 1. Zestawienie testów statystycznych
| Co jest do sprawdzenia? | Jaki test? | Jaka hipoteza zerowa Ho? | Co, gdy wynik testu p ≤ 0.05*? | Co, gdy wynik testu p > 0,05*? |
| Czy zebrane wyniki mają rozkład normalny? |
Duży wybór testów, np.:
|
HO: zmienna losowa ma rozkład normalny |
HO odrzucamy, czyli rozkład jest inny niż normalny |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy rozkład za normalny |
| Czy jest istotna różnica pomiędzy dwoma średnimi? |
Test t (test U Manna-Whitneya – przy rozkładzie innym niż normalny) |
HO: x1=x2 | HO odrzucamy, czyli średnie różnią się w sposób istotny |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy, że średnie z dwóch próbek są takie same |
| Czy jest istotna różnica pomiędzy wieloma średnimi? |
Analiza ANOVA (test Kruskala-Wallisa – przy rozkładzie innym niż normalny) |
HO: x1=x2=x3=…=xn | HO odrzucamy, czyli co najmniej jedna średnia różni się od pozostałych |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy, że średnie są takie same |
| Czy jest istotna różnica pomiędzy rozrzutem wyników w dwóch próbkach? |
Test F-Snedecora | HO: s1=s2 | HO odrzucamy, czyli rozrzut wyników w dwóch próbkach nie jest taki sam |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy, że rozrzut wyników w dwóch próbkach jest taki sam |
| Czy w zebranych wynikach są „grube” błędy? |
Duży wybór testów, np.:
|
HO: w zebranych wynikach nie ma „grubych” błędów |
HO odrzucamy, czyli w wynikach jest co najmniej jeden wynik odstający („gruby” błąd) |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy, że nie ma „grubych” błędów w zabranych danych |
| Czy jest istotna różnica w wadliwości pomiędzy dwoma próbkami? |
Two-proportions test | HO: wadliwość w próbkach jest taka sama |
HO odrzucamy, czyli wadliwości różnią się w sposób istotny |
Nie możemy odrzucić HO, czyli uznajemy, że wadliwości z dwóch próbek są takie same w dwóch próbkach |
Źródło: opracowanie własne
* W niektórych przypadkach stosuje się inne poziomy ufności, dla których graniczna wartość p wynosi np. 0,01
UWAGA: tabela zawiera uproszczenia (nie jest to precyzyjny język naukowy)
Chcesz wiedzieć więcej? Zapraszamy na nadchodzące szkolenie dotyczące SPC!
Szkolenia otwarte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
PROQUAL Management Institute
B. T. Greber Spółka Jawna
