İçerik
İstatistiksel testler, değişkenler arasındaki hipotezli bir ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Tipik olarak, test değişkenlerin ne derece korelasyon gösterdiği veya farklı olduğu derecesini ölçecektir. Parametrik testler, değişkenlerin merkezi eğilimlerine dayanan ve normal bir dağılım gösteren varsayımlardır. Parametrik olmayan testler nüfus dağılımına ilişkin varsayımlarda bulunmaz.
T-testi
T testi, dahil olan örneklerin ve popülasyonların araçlarını karşılaştıran parametrik bir testtir. Birkaç çeşit t testi vardır. Tek örneklemeli bir t testi, örneklemin ortalamasını hipotezlenmiş bir ortalama ile karşılaştırır. Bağımsız bir örnek t testi, iki farklı örneğin ortalamalarının benzer değerlere sahip olup olmadığına bakar. Eşleştirilmiş bir örnek t-testi, numunedeki her konu için karşılaştırılacak iki gözlem olduğunda kullanılır. T-testi normal dağılıma sahip sayısal veriler için tasarlanmıştır.
Sıra verileri
Ordinal veri, numunedeki her birimin nispi değerlerini tanımlayan veridir. Örneğin, bir sınıftaki 10 öğrencinin yüksekliğinin sıralı verileri, 1'den 10'a kadar olan sayılar olacaktır; burada 1, en kısa öğrenciyi, 10 ise en uzun öğrenciyi temsil edebilir. Tam olarak aynı boyda olmadıkça hiçbir öğrenci aynı değere sahip olamazdı. Merkezi eğilim ölçüleri sıralı verilerle anlamsızdır.
T-testinin uygunsuzluğu
T-testleri sıralı verilerle kullanılmaya uygun değildir. Sıralı verilerin merkezi bir eğilimi olmadığı için normal dağılıma da sahip değildir. Sıralı verinin değerleri eşit bir şekilde dağılmıştır, orta nokta etrafında gruplandırılmamıştır. Bu nedenle, sıralı verilerin bir t-testinin istatistiksel bir anlamı yoktur.
Diğer Uygun Testler
Sıralı verilerle kullanıma uygun üç istatistiksel anlamlılık testi vardır. Spearman’ın rütbe sıralaması korelasyonu, sadece iki değişken olduğunda ve bunların doğrusal olması gerekmeksizin, monotonik olduğu durumlarda kullanmak için uygundur. Monotonik ilişkilerde, ilk değişken arttıkça, ikinci değişken yönünde hiçbir değişiklik olmaz. Kruskal-Wallis testi, ikiden fazla numunenin olduğu durumlar için tasarlanmıştır ve veriler normal olarak dağılmamıştır. Tek yönlü varyans analizine benzer. Friedman'ın ranklara göre varyans analizi, tek bir grupta tek bir değişken hakkında üç veya daha fazla gözlem olduğunda kullanılabilir.