Przygotowaliśmy krótką „ściągę” dotyczącą testów statystycznych używanych podczas analizy danych. Jeżeli prowadzisz analizę danych w swojej firmie i często zastanawiasz się jaki test wybrać to koniecznie zapoznaj się z opracowaną przez nas 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.
Co jest do sprawdzenia? |
Jaki test? |
Jaka hipoteza zerowa H0? |
Co, gdy wynik testu
|
Co, gdy wynik testu
|
Czy zebrane wyniki mają rozkład normalny? | Duży wybór testów, np.:
|
H0: zmienna losowa ma rozkład normalny | H0 odrzucamy, czyli rozkład jest inny niż normalny | Nie możemy odrzucić H0, czyli uznajemy rozkład za normalny | Czy jest istotna różnica pomiędzy dwoma średnimi? | Test t (test U Manna-Whitneya – przy rozkładzie innym niż normalny) | ![]() |
H0 odrzucamy, czyli średnie różnią się w sposób istotny | Nie możemy odrzucić H0, 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) | ![]() |
H0 odrzucamy, czyli co najmniej jedna średnia różni się od pozostałych | Nie możemy odrzucić H0, czyli uznajemy, że średnie są takie same | Czy jest istotna różnica pomiędzy rozrzutem wyników w dwóch próbkach? | Test F-Snedecora | ![]() |
H0 odrzucamy, czyli rozrzut wyników w dwóch próbach nie jest taki sam | Nie możemy odrzucić H0, czyli uznajemy, że rozrzut wyników w dwóch próbkach jest taki sam | Czy w zebranych wynikach są „grube” błędy? | Duży wybór testów, np.:
|
H0: w zebranych wynikach nie ma „grubych” błędów | H0 odrzucamy, czyli w wynikach jest co najmniej jeden wynik odstający („gruby” błąd) | Nie możemy odrzucić H0, czyli uznajemy, że nie ma „grubych” błędów w zabranych danych | Czy jest istotna różnica w wadliwości pomiędzy dwoma próbkami? | Two-proportions test | H0: wadliwość w próbkach jest taka sama | H0 odrzucamy, czyli wadliwości różnią się w sposób istotny | Nie możemy odrzucić H0, czyli uznajemy, że wadliwości z dwóch próbek są takie same w dwóch próbkach |
* 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)
Z nami analiza danych to przyjemność! Sami sprawdźcie!
Szkolenia otwarte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
Szkolenia zamknięte
PROQUAL Management Institute
B. T. Greber Spółka Jawna