1.11. RODZAJE TESTÓW STATYSTYCZNYCH
Testy statystyczne to narzędzia, które pozwalają nam na analizę danych i weryfikację hipotez. Dzięki nim możemy dowiedzieć się, czy różnice między grupami są istotne statystycznie czy też przypadkowe. Testy te pozwalają nam również ocenić, czy nasze wyniki badawcze są wiarygodne.
Rodzaje testów statystycznych.
Istnieje wiele różnych rodzajów testów statystycznych, a wybór odpowiedniego zależy od rodzaju danych oraz od tego jakie są pytania badawcze. Oto kilka przykładów najczęściej stosowanych testów:
1. Test t-studenta jest używany, gdy chcemy porównać średnie dwóch grup, na przykład, czy istnieją istotne różnice w wynikach między grupą pacjentów przyjmujących lek a grupą przyjmującą placebo. Jego nieparametrycznym odpowiednikiem jest test Manna-Whitneya.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób niezależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób zależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”.
2. Test chi-kwadrat jest stosowany w przypadku zmiennych jakościowych, aby sprawdzić, czy występują zależności między dwiema zmiennymi, na przykład, czy istnieje związek między paleniem papierosów a zachorowaniem na raka płuc.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Testy chi kwadrat – analiza danych jakościowych”.
3. Analiza wariancji (ANOVA) pozwala na porównanie średnich trzech lub więcej grup. Jest przydatna, gdy mamy wiele grup do porównania, na przykład, w badaniach nad wpływem różnych dawek leku na skuteczność leczenia. Nieparametrycznym odpowiednikiem ANOVY jest test Kruskala-Wallisa.
Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Testy parametryczne: Analiza wariancji (ANOVA) (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy post-hoc – uzupełnienie analizy wariancji”, „Testy nieparametryczne: test Kruskala-Wallisa i test Friedmana”.
4. Analiza regresji pozwala nam zrozumieć związek między jedną zmienną niezależną a zmienną zależną, na przykład, jak wiek wpływa na wyniki egzaminu.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Regresja liniowa w analizie statystycznej”, „Korelacja vs. przyczynowość w statystyce”.
Innym podziałem testów statystycznych jest podział na testy parametryczne i nieparametryczne.
W ich przypadku wybór jest uzależniony od tego czy spełnione są pewne założenia:
1. Testy parametryczne zakładają, że dane pochodzą z określonego rozkładu prawdopodobieństwa, najczęściej z rozkładu normalnego. Oznacza to, że dane muszą spełniać pewne założenia, aby można było zastosować te testy. Przykłady testów parametrycznych to test t-studenta, analiza wariancji (ANOVA) i regresja liniowa.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Wybór odpowiednich metod statystycznych dla rozprawy doktorskiej”.
Testy parametryczne mają wiele zalet, takich jak duża precyzja i możliwość uzyskania dokładnych wyników. Jednakże, aby je zastosować, dane muszą spełniać pewne kryteria, takie jak normalność rozkładu i równość wariancji.
2. Testy nieparametryczne nie zakładają konkretnego rozkładu danych. Są bardziej elastyczne i można je stosować, gdy dane nie spełniają założeń testów parametrycznych. Przykłady testów nieparametrycznych to test U Manna-Whitneya, test Kruskala-Wallisa i test chi-kwadrat. Testy nieparametryczne są mniej wrażliwe na odstępstwa od założeń normalności i równości wariancji.
Zapraszamy do lektury naszego wpisu „Testy nieparametryczne: test Manna-Whitneya i test Wilcoxoa”, gdzie omawiamy ten temat bardziej szczegółowo.
Kolejnym przykładem podziału testów statystycznych są testu dla prób zależnych i niezależnych.
1. Testy dla prób niezależnych stosowane są w sytuacji, w której porównujemy dwie różne, niezależne grupy lub zestawy danych. Na przykład, możemy chcieć porównać wyniki testu z matematyki między grupą uczniów, którzy uczestniczyli w kursie dodatkowym, a grupą tych, którzy nie brali udziału w kursie. Testy dla prób niezależnych pozwalają nam sprawdzić, czy różnice między grupami są na tyle istotne statystycznie, że można uznać je za prawdziwe i nie wynikają z przypadku.
2. Testy dla prób zależnych stosowane są, kiedy badamy jedną grupę dwukrotnie (lub więcej razy). Przykładowo, możemy badać, czy kurs języka obcego wpłynął na poprawę umiejętności językowych tych samych uczniów, mierząc ich wyniki przed i po kursie. Testy dla prób zależnych pomagają nam zrozumieć, czy zmiany, które obserwujemy, są wynikiem interwencji (np. kursu), czy też mogą być spowodowane innymi czynnikami. Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź nasz artykuł poświęcony temu zagadnieniu: „Analiza czasowa w statystyce. Podstawowe techniki”.
Nasza wiedza na temat testów statystycznych opiera się na pracach doświadczonych statystyków i autorów podręczników statystycznych. Dzięki nim możemy lepiej zrozumieć, jak przeprowadzać analizy danych i formułować wnioski na ich podstawie. W kolejnych wpisach na blogu będziemy omawiać konkretne testy statystyczne i ich zastosowanie w praktyce.
