क्रमपरिवर्तन परीक्षण: परीक्षण आँकड़ा चुनने के लिए मापदंड


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मैं नियमित रूप से क्रमपरिवर्तन परीक्षणों का उपयोग करता हूं और उनकी सादगी से प्यार करता हूं। मैंने गुड द्वारा लिखी गई पुस्तक "रेसमलिंग के तरीकों" से सबसे अधिक सीखा है, जिसमें लेखक पूरे उदाहरण में परीक्षण के आंकड़ों की अपनी पसंद में काफी रचनात्मक लगता है। साथ ही यह पोस्ट यह आभास देती है कि परीक्षण आँकड़ा चुनने की एक बड़ी स्वतंत्रता है।

मुझे आश्चर्य है कि अगर सैद्धांतिक आवश्यकताएं हैं तो एक परीक्षण सांख्यिकीय का अनुपालन करना चाहिए । या क्या हम किसी भी सांख्यिकीय का उपयोग तब तक कर सकते हैं जब तक कि यह सहज रूप से समझ में आता है और अच्छी प्रकार I / II त्रुटि दर है?

उदाहरण के लिए, जब गैर-सामान्य आबादी के कारण टी-टेस्ट के बजाय एक क्रमपरिवर्तन परीक्षण का उपयोग किया जाता है, तो मैंने कई बार देखा है कि क्रमपरिवर्तन परीक्षण पी-मूल्य अभी भी टी-आँकड़ों से प्राप्त किया जाता है। हालांकि जरूरी नहीं कि यह गलत हो, लेकिन यह एक अजीब विकल्प लगता है, जिसे स्टूडेंट टी डिस्ट्रीब्यूशन का मूल माना जाता है।

जवाबों:


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टेस्ट स्टेटिस्टिक के रूप में टी-स्टेटिस्टिक बहुत मायने रखता है; कई लोगों को यह सहज लगता है। अगर मैं 0.5 या 5.5 के टी-स्टेटिस्टिक को उद्धृत करता हूं, तो यह आपको कुछ बताता है - साधन के अलावा कितने मानक त्रुटियां हैं।

कठिनाई - कम से कम मध्यम गैर-सामान्यता के साथ - सांख्यिकीय के उपयोग के साथ इतना नहीं है जितना कि नल के तहत इसके वितरण के लिए टी-वितरण का उपयोग करना । आँकड़ा काफी समझदार है।

बेशक, यदि आप सामान्य से अधिक भारी पूंछ की उम्मीद करते हैं, तो एक अधिक मजबूत आंकड़ा बेहतर होगा, लेकिन सामान्य से हल्के विचलन के लिए टी-स्टेटिस्टिक अत्यधिक संवेदनशील नहीं है (उदाहरण के लिए यह विचरण-अनुपात सांख्यिकीय से कम कम है)।

यदि आप आंकड़े के केवल अंश का उपयोग करना चाहते हैं, तो यह बहुत अच्छा है, यह एक क्रमिक आंकड़े के रूप में सही अर्थ में आता है, यदि आप साधनों में अंतर में रुचि रखते हैं। यदि आप स्थान परिवर्तन के अधिक सामान्य अर्थों में रुचि रखते हैं, तो यह अन्य संभावनाओं का ढेर खोल देता है।

आपको यह सोचना सही है कि एक आँकड़ा चुनने और विशेष परिस्थितियों में इसे चुनने की बहुत स्वतंत्रता है - आप किस विकल्प के खिलाफ सत्ता चाहते हैं, या आप किन संभावित समस्याओं के लिए मजबूत होना चाहते हैं (उदाहरण के लिए, प्रदूषण) प्रभाव शक्ति)।

वास्तव में लगभग कोई प्रतिबंध नहीं हैं - आप बेकार परीक्षण आँकड़ों सहित लगभग कुछ भी चुनने के लिए स्वतंत्र हैं। कुछ विचार हैं जो आपको वास्तव में परीक्षण का चयन करते समय सोचना चाहिए, लेकिन आप स्वतंत्र हैं।

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उस ने कहा, कुछ मानदंड हैं जिन्हें विभिन्न परिस्थितियों में लागू किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप एक विशेष प्रकार की परिकल्पना में विशेष रूप से रुचि रखते हैं, तो आप एक आंकड़े का उपयोग कर सकते हैं जो इसे दर्शाता है - उदाहरण के लिए, यदि आप जनसंख्या के साधनों में अंतर का परीक्षण करना चाहते हैं, तो यह अक्सर आपके परीक्षण को सांख्यिकीय बनाने के लिए समझ में आता है। नमूने में अंतर से संबंधित है।

यदि आप इस तरह के वितरण के बारे में कुछ जानते हैं - भारी पूंछ, या तिरछा, या कभी-कभार हल्की पूंछ, लेकिन कुछ हद तक संदूषण, या द्विमॉडल के साथ ... आप एक परीक्षण सांख्यिकीय को तैयार कर सकते हैं जो ऐसी परिस्थितियों में अच्छा कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक ऐसा आँकड़ा चुनना जो प्रत्याशित स्थिति में अच्छा प्रदर्शन करे लेकिन संदूषण के लिए कुछ मजबूती हो।

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सिमुलेशन विभिन्न परिस्थितियों में शक्ति की जांच करने का एक तरीका है।

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