Tudományos tanulmányok természetes területeken
3.2.3 - Statisztikák felhasználása a minták összehasonlításához
TANÁCS
A statisztikai tesztek lényegében lehetővé teszik számunkra a kapott eloszlások értékelését, hogy megtudjuk, véletlenek-e, vagy érdekes információkat tartalmaznak-e.
Szükség van olyan módszerekre, amelyek lehetővé teszik az évek, kategóriák, helyek közötti variációk, evolúció, hasonlóságok vagy különbségek meghatározását. Az adatok táblázatba történő beírása és rendszerezése után, és ha a grafikus ábrázolások nem szolgáltatnak elegendő információt, bonyolultabb statisztikai tesztek is használhatók.
3.2.3.1 Statisztikai teszt kiválasztása
- a megfigyelt eloszlások reprezentativitásának értékelése a teljes populáció ismert értékeihez viszonyítva,
- két egyéncsoport vagy ugyanazon csoport megfigyeléseinél megfigyelt különbség jelentőségének mérése két megfigyelt változó esetében,
- két változó közötti kapcsolat megléte és intenzitása.
Ez a fajta teszt akkor hasznos természetes területeken, amikor például meg akarja állapítani, hogy kétféle irányítás különbözik-e, vagy ha az egyik "jobb", mint a másik. Minden esetben a kezelésen átesett csoportot (például a kezelési módot) összehasonlítják azzal a csoporttal, amely még nem esett át, vagy aki más kezelésen esett át.
A statisztikai teszt megválasztása olyan szorosan kapcsolódik a minta tervezéséhez, hogy gyakran nehéz meghatározni, melyik választás előzi meg a másikat. Valójában sok faktorelemzés nagyon specifikus adatgyűjtést igényel.
A minták egymással való összehasonlítására, a minták közötti hasonlóság mérésére és a hipotézisek tesztelésére számos tesztet használnak. A teszteknek két fő kategóriája van: paraméteres tesztek és nem paraméteres tesztek (lásd az alábbi keretet). A megfelelő vizsgálatokat a mérés típusától, a frekvenciaeloszlás alakjától és a rendelkezésre álló minták számától függően választják meg.
Parametrikus és nem paraméteres tesztek (előnyök és hátrányok)
PARAMETRIKUS VIZSGÁLAT
Paraméteres tesztet alkalmaznak azokra az elemzésekre, amelyek olyan változókat hoznak játékba, amelyek evolúciója valószínűleg olyan statisztikai törvényt fog követni, amelyek paraméterei "ismertek" vagy legalább "becsülhetők". Ezek a tesztek általában csak numerikus változókra alkalmazhatók. Ha feltételeik teljesülnek, erősebbek, mint a nem parametrikus tesztek.
NEM PARAMETRIKUS VIZSGÁLAT
A nem parametrikus tesztek numerikus és kvalitatív változókra egyaránt vonatkoznak.
A nem paraméteres teszt olyan teszt, amelynek modellje nem határozza meg azokat a feltételeket, amelyeknek meg kell felelniük annak a sokaságnak a paramétereinek, amelyből a mintát vették. Bizonyos alkalmazási feltételeket azonban ellenőrizni kell. A figyelembe vett mintáknak véletlenszerűnek kell lenniük (amikor az összes egyénnek ugyanolyan a valószínűsége, hogy részt vesznek a mintában) és egyszerűnek kell lenniük (az összes egyedet, akinek a mintát kell alkotniuk, egymástól függetlenül veszik), és esetleg függetlenek egymástól. véletlenszerű számtáblák használata).
Ezek a tesztek nem utalnak az anya populáció meghatározott megoszlására.
Ezért kis mintákra is alkalmazhatók. A nem paraméteres vizsgálatokat akkor alkalmazzák, amikor a minta "N" mérete kisebb, mint 30, még nagyon kicsi minták esetében is, legfeljebb N = 6.
Noha elméletileg kevésbé hatékonyak, mint a paraméteres tesztek, mégis úgy gondolhatjuk, hogy jobban megfelelnek a felmérési kérdéseknek. Tanulmányok kimutatták, hogy pontosságuk nagy mintákon csak valamivel alacsonyabb, mint a paraméteres teszteké, míg a kis mintáknál végtelenül pontosabb.