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Exemple de tests statistiques

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Si le chercheur fait des erreurs dans le calcul lors de l`exécution des tests statistiques, alors le chercheur pourrait finir par commettre une erreur de type II. Depuis 39 n`est pas sur la table, nous utiliserons le plus proche sans dépasser qui est 35. De ce que nous pouvons voir que les étudiants dans le programme académique ont le score moyen le plus élevé d`écriture, tandis que les étudiants dans le programme professionnel ont le plus bas. Ces résultats montrent que la composition raciale de notre échantillon ne diffère pas significativement des valeurs hypothétiques que nous avons fournies (khi-carré avec trois degrés de liberté = 5. Nous utiliserons la même variable, écrire, comme nous l`avons fait dans l`exemple de t-test un échantillon ci-dessus, mais nous n`avons pas besoin de supposer que c`est l`intervalle et normalement distribué (nous avons seulement besoin de supposer que l`écriture est une variable ordinale). Il est désigné comme (alpha). Pour rejeter une hypothèse nulle, une statistique de test est calculée. Les résultats indiquent qu`il existe une différence statistiquement significative entre le score moyen d`écriture pour les mâles et les femelles (t =-3. Examinons un autre exemple, cette fois-ci, en examinant la relation linéaire entre le sexe (féminin) et le statut socio-économique (ses). Ces résultats indiquent que la moyenne de la lecture n`est pas statistiquement significativement différente de la moyenne de l`écriture (t =-0. Ces statistiques peuvent nous indiquer si les résultats/relations que nous observons sont réels ou simplement dus au hasard. Dans un test z, on suppose que l`échantillon est normalement distribué.

Le point de cet exemple est qu`une (ou les deux) variables peuvent avoir plus de deux niveaux, et que les variables n`ont pas à avoir le même nombre de niveaux. Un tel échantillon est alors appelé un échantillon partial et n`est pas un représentant de la «population». Vous décidez de tester votre hypothèse. Le test F pour le modèle est le même que le test F pour Prog car PROG est la seule variable entrée dans le modèle. L`objectif principal d`un intervalle de confiance est d`estimer un paramètre inconnu. Par exemple, dans nos exemples ci-dessus, si nous sélectionnons des personnes au hasard dans toutes les régions (Asie, Amérique, Europe, Afrique, etc. Étant donné que la relation entre toutes les paires de groupes est la même, il n`existe qu`un seul ensemble de coefficients (un seul modèle). Nous utiliserons le même fichier de données (le fichier de données hsb2) et les mêmes variables dans cet exemple que dans l`exemple de test t indépendant ci-dessus et ne supposerons pas que l`écriture, notre variable dépendante, est normalement distribuée. Veuillez faire défiler vers le bas pour voir la grille. Cela teste si la moyenne de la variable dépendante diffère par la variable catégorique.

Nous concluons qu`aucune différence statistiquement significative n`a été constatée (p =. En utilisant le fichier de données hsb2, voyons s`il existe une relation entre le type d`école fréquenté (schtyp) et le sexe des élèves (féminin). Un autre aspect important à comprendre dans les statistiques est la «distribution». Les observations dans les tests statistiques doivent être indépendantes. La régression logistique ordonnée est utilisée lorsque la variable dépendante est ordonnée, mais pas continue. Suivez ce lien pour une version PDF imprimable de ce tableau: tests statistiques communs. Nous voulons vérifier si les proportions observées de notre échantillon diffèrent significativement de ces proportions hypothéquées. Cela crée une confusion dans la terminologie. Maintenant que vous êtes familier avec quelles questions doivent être répondues afin de choisir un test statistique, nous allons pratiquer la sélection du bon test.

29 Dec, 2018 Uncategorized