Cel mai bun răspuns
un eșantion t-test este o procedură statistică în care ați dorit să testați unde media populației dvs. este diferită de o valoare constantă (număr fix). De exemplu, o școală dorește să testeze faptul că media medie a GPA pentru elevii absolvenți este de 3,0. Vor folosi un e-test eșantion și pot obține rezultatul.
Două eșantioane de test t este, de asemenea, o procedură statistică în care sunteți interesat să testați dacă aceste două populații au aceeași medie sau medie diferită. În același exemplu, dacă școala este interesată să testeze acel GPA mediu pentru știința majoră și cea pentru arte este același. Apoi ar fi folosit testul t cu două eșantioane.
Răspuns
Testul T oferă informații despre dacă diferența dintre mijloacele a două grupuri se datorează întâmplării sau este fiabilă (adică s-ar regăsi într-o altă măsurătoare din aceeași populație). Spre deosebire de o statistică descriptivă , care descrie eșantionul măsurat, testul t este o statistică inferențială , care descrie eșantionul măsurat și oferă o generalizare pentru întreaga populație din care a fost prelevat eșantionul.
În munca mea, folosesc în general testul t atunci când evaluez rezultatele unui test A / B – adică unui grup de utilizatori li se prezintă o variantă a unei caracteristici a produsului și un alt grup de dimensiuni similare din aceeași populație este prezentat cu „controlul” (caracteristica produsului existent). Motivul pentru care testul t este util în acest scenariu este că îmi oferă o perspectivă asupra diferenței dintre comportamentul celor două grupuri (măsurată prin media unor valori metrice; de obicei, venituri sau reținere) se datorează întâmplării sau se poate depinde de aceasta pentru a se întâmpla în mod consecvent. Pe scurt, folosesc testul t pentru a răspunde la întrebarea „ Ce dintre aceste două grupuri este același într-un nou eșantion din aceeași populație? „
Rezultatele unui test t sunt evaluate prin raportul diferenței dintre grupuri și diferenței din cadrul grupurilor. Acest raport este cunoscut sub numele de valoare t ; valoarea t are o valoare p corespunzătoare, care reprezintă probabilitatea ca ceea ce este observat să poată fi produs prin date aleatorii. Cu cât valoarea p este mai mică, cu atât putem fi mai încrezători că diferența nu este produsă întâmplător și este într-adevăr o diferență fiabilă între mijloacele celor două grupuri. În cercetare, o valoare p de 0,05 sau mai puțin este în general considerată fiabilă (semnificativă statistic), dar într-un cadru mai antreprenorial puteți decide că o valoare p mai mare este acceptabilă. Valorile P corespund valorilor t bazate pe mărimea eșantioanelor; cu cât este mai mare dimensiunea eșantionului (mai multe grade de libertate), cu atât este mai mică valoarea p pentru aceeași valoare t (raportul diferențelor).
Ați întrebat despre alternative la testul t și există unele, dar mai întâi cred că ar trebui să identific câteva variații ale testului t, în cazul în care ați crezut că testul t este util numai în scenariul descris mai sus. Atunci când un test t măsoară fiabilitatea diferenței dintre două eșantioane, așa cum este descris mai sus, se numește eșantioane independente test t. Când testul t măsoară fiabilitatea diferenței dintre un eșantion în două ocazii diferite, se numește test periat Eșantion (deci dacă ați măsurat o singură dată un grup de utilizatori , apoi ați măsurat același grup din nou o săptămână mai târziu, ați fi efectuat un eșantion t-test t). Și când testul t măsoară diferența dintre un eșantion și o anumită medie ipotetică sau o medie cunoscută a populației (cum ar fi dacă am măsura venitul mediu zilnic al unui eșantion de utilizatori în raport cu ceea ce știm că este venitul zilnic mediu al întregului nostru serviciu), se numește One-Sample t- Test.
În ceea ce privește alternativele la testul t, cel mai popular este testul Mann-Whitney U , care este o ipoteză non-parametrică test care este bine de utilizat atunci când distribuțiile eșantionului și ale populației nu sunt normale (o cerință ușoară pentru testul t).