Může mi někdo pomoct s rozhodnutím jaký t-test použít? Sedím nad tím a snažím se pochopit logiku toho všeho, ale moc to nejde.
Mám příklad, kde je nutné nejdříve vygenerovat f-test a na základě výsledku stanovit jaký t-test následně použít (jsou asi tři). Jedná se o to, že když vyjde f-test s nulovým rozdílem - lze pak použít t-test pro shodné rozptyly. Což je logické. Jenže mám před sebou příklad, kdy f-test vyšel 0,81613 a autor poté aplikoval t-test pro shodné rozptyly. Jenže z výsledku je jasné, že rozptyly nevyšly nulové, ale těch 0,81613. Je nějaká hranice, kdy se dá považovat rozptyly za nulové?
ve studijních materiálech o tom moc informací není - myslím k těm testům v excelu. Děkuji za každou radu.
Offline
↑ Stýv:
Na základě f-testu - resp. jeho výsledku rozhoduji o tom, který typ t-testu použiji. f-test vyšel 0,81613 tzn . nějaký rozdíl v rozptylech tam je.
Mám před sebou vypočítaný příklad, ale nerozumím tomu, proč je následně použit t-test pro shodný rozptyl.
Jestli tomu dobře rozumím, f-test tedy nevyšel s nulovým rozdílem a tzn. rozptyly se úplně neshodují. Já nevím, jaká je hranice, kdy se dá použít t-test pro shodný rozptyl.
Offline
Tak jak říká Stýv, ta hranice závisí na stupních volnost (n-1 a m-1) kde n a m je rozsah souboru a také to závisí na zvolené hladině významnosti(alfa) (viz kvantily F-rozdělení). Jestli výsledná statistika(těch 0,8) bude ležet v kritickém oboru(interrvalu), hypotézu o rovnosti rozptylů zamítneš. => nepoužiješ dvouvýběrový t-test, ale použiješ jeden s přibližných t-testů třeba Aspin Welchův(nevím jak je to v excelu a co tam jsou za testy)
Offline