Statistiche e Big Data t-test

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Come scegliere tra test t o test non parametrico, ad es. Wilcoxon in piccoli campioni

Alcune ipotesi possono essere verificate utilizzando il test t di Student (forse usando la correzione di Welch per varianze disuguali nel caso di due campioni), oppure mediante un test non parametrico come il test di rango firmato firmato Wilcoxon, il test U di Wilcoxon-Mann-Whitney, o il test del segno associato. …

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

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Test T per non normale quando N> 50?

Molto tempo fa ho appreso che era necessaria una distribuzione normale per utilizzare un T-test a due campioni. Oggi una collega mi ha detto di aver appreso che per N> 50 la distribuzione normale non era necessaria. È vero? Se è vero a causa del teorema del limite centrale?

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

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È necessaria una dimensione minima del campione affinché il test t sia valido?

Attualmente sto lavorando a un documento di ricerca quasi sperimentale. Ho solo una dimensione del campione di 15 a causa della scarsa popolazione all'interno dell'area scelta e che solo 15 soddisfano i miei criteri. 15 è la dimensione minima del campione da calcolare per il test t e il test …

71 t-test sample-size assumptions power

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Perché è possibile ottenere statistiche F significative (p <.001) ma test t regressori non significativi?

In una regressione lineare multipla, perché è possibile avere una statistica F altamente significativa (p <.001) ma avere valori p molto alti su tutti i test t del regressore? Nel mio modello, ci sono 10 regressori. Uno ha un valore p di 0,1 e il resto è superiore a 0,9 …

70 hypothesis-testing regression t-test multicollinearity

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Quale implementazione del test di permutazione in R usare al posto dei test t (accoppiati e non accoppiati)?

Ho i dati di un esperimento che ho analizzato usando i test t. La variabile dipendente viene ridimensionata in base all'intervallo e i dati sono non accoppiati (ovvero, 2 gruppi) o accoppiati (ovvero, all'interno dei soggetti). Ad esempio (all'interno dei soggetti): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, …

56 r t-test nonparametric permutation-test

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Come si dovrebbe interpretare il confronto di medie di diverse dimensioni del campione?

Prendi il caso delle valutazioni dei libri su un sito web. Il libro A è valutato da 10.000 persone con una valutazione media di 4,25 e la varianza . Allo stesso modo il libro B è valutato da 100 persone e ha una valutazione di 4.5 con .σ = 0,25σ=0.5σ=0.5\sigma …

49 t-test mean sample-size

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In che modo regressione, test t e ANOVA sono tutte versioni del modello lineare generale?

Come sono tutte le versioni dello stesso metodo statistico di base?

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

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Calcolo manuale del valore P dal valore t nel test t

Ho un set di dati di esempio con 31 valori. Ho eseguito un test t a due code usando R per verificare se la media vera è uguale a 10: t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) Produzione: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal …

49 r statistical-significance t-test p-value

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Quando si esegue un test t perché preferirebbe assumere (o testare) varianze uguali piuttosto che usare sempre un'approssimazione di Welch del df?

Sembra che, quando si assume l'omogeneità della varianza, i risultati di un test t aggiustato Welch e di un test t standard siano approssimativamente gli stessi. Perché non usare semplicemente la Welch regolata t?

47 variance t-test heteroscedasticity

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Se il test t e l'ANOVA per due gruppi sono equivalenti, perché i loro presupposti non sono equivalenti?

Sono sicuro di averlo completamente avvolto intorno alla testa, ma non riesco proprio a capirlo. Il test t confronta due distribuzioni normali usando la distribuzione Z. Ecco perché c'è un'ipotesi di normalità nei DATI. ANOVA equivale alla regressione lineare con variabili fittizie e utilizza somme di quadrati, proprio come OLS. …

47 distributions regression normality-assumption t-test anova

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi

Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …

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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Equivalente bayesiano di due campioni t-test?

Non sto cercando un metodo plug and play come BEST in R, ma piuttosto una spiegazione matematica di quali sono alcuni metodi bayesiani che posso usare per testare la differenza tra la media di due campioni.

39 hypothesis-testing bayesian t-test

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Come testare l'ipotesi di nessuna differenza di gruppo?

Immagina di avere uno studio con due gruppi (ad esempio, maschi e femmine) guardando una variabile numerica dipendente (ad esempio, punteggi dei test di intelligenza) e hai l'ipotesi che non ci siano differenze di gruppo. Domanda: Qual è un buon modo per verificare se non ci sono differenze di gruppo? …

39 hypothesis-testing t-test equivalence tost

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Contraddizione significativa nella regressione lineare: test t significativo per un coefficiente vs statistica F complessiva non significativa

Sto adattando un modello di regressione lineare multipla tra 4 variabili categoriali (con 4 livelli ciascuna) e un output numerico. Il mio set di dati ha 43 osservazioni. La regressione mi fornisce i seguenti valori dal test per ogni coefficiente di pendenza: . Pertanto, il coefficiente per il 4 ° …

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

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Come eseguire test t a due campioni in R immettendo statistiche campione anziché dati grezzi?

Diciamo che abbiamo le statistiche riportate di seguito gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 Come si esegue un test t a due campioni (per vedere se c'è una differenza significativa tra i mezzi di uomini e donne in alcune variabili) usando statistiche come questa …

32 r t-test

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