t-критерій Стьюдента — Вікіпедія

t-критерій Стьюдента/Ст'юдента — загальна назва для класу методів статистичної перевірки гіпотез (статистичних критеріїв), заснованих на порівнянні з розподілом Стьюдента. Найчастіші випадки застосування t-критерію пов'язані з перевіркою рівності середніх значень у двох вибірках^[1].

Історія[ред. | ред. код]

Цей критерій розробив був Вільям Ґоссет для оцінки якості пива в компанії Гіннес. У зв'язку із зобов'язаннями перед компанією не розголошувати комерційної таємниці (якою керівництво Гіннесу вважало таке використання статистичного апарату в своїй роботі), стаття Ґоссета вийшла в 1908 році в журналі «Біометрика» під псевдонімом «Student» (Студент).^[2]

Вимоги до даних[ред. | ред. код]

Для застосування названого критерію потрібно аби початкові дані мали нормальний розподіл. У разі застосування двовибіркового критерію для незалежних вибірок також потрібно дотримуватися умови рівности дисперсій. Існують, проте, альтернативи критерію Стьюдента для ситуації з нерівними дисперсіями.

Двовибірковий t-критерій для незалежних вибірок[ред. | ред. код]

У разі якщо розміри вибірок відрізняються мало, застосовують спрощену формулу наближених розрахунків:

t={\frac {|M_{1}-M_{2}|}{\sqrt {{\frac {\sigma _{1}^{2}}{N_{1}}}+{\frac {\sigma _{2}^{2}}{N_{2}}}}}}

Коли розміри вибірок відрізняються значно, застосовується складніша і точніша формула:

t={\frac {|M_{1}-M_{2}|}{\sqrt {{\frac {(N_{1}-1)\sigma _{1}^{2}+(N_{2}-1)\sigma _{2}^{2}}{N_{1}+N_{2}-2}}({\frac {1}{N_{1}}}+{\frac {1}{N_{2}}})}}}

Де $M_{1},M_{2}$ — середнє арифметичне, $\sigma _{1},\sigma _{2}$ — стандартне відхилення, а $N_{1},N_{2}$ — розміри вибірок.

Кількість ступенів свободи розраховують як

\,df=N_{1}+N_{2}-2

Двовибірковий t-критерій для залежних вибірок[ред. | ред. код]

Для обчислення емпіричного значення t-критерію в ситуації перевірки гіпотези про відмінності між двома залежними вибірками (наприклад, двома пробами одного і того ж тесту з часовим інтервалом) застосовують таку формулу:

t={\frac {|M_{d}|}{\sigma _{d}/{\sqrt {N}}}}

де $M_{d}$ — середня різниця значень, а $\sigma _{d}$ — стандартне відхилення різниць.

Кількість ступенів свободи розраховують як

\,df=N-1

Одновибірковий t-критерій[ред. | ред. код]

Застосовується для перевірки гіпотези про відмінність середнього значення $\,M_{x}$ від деякого відомого значення $\,A$ :

$t={\frac {|M_{x}-A|}{\sigma /{\sqrt {N}}}}$

Кількість ступенів свободи розраховують як

\,df=N-1

Непараметричні аналоги[ред. | ред. код]

Аналогом двостороннього критерію для незалежних вибірок є U-критерій Манна-Уітні. Для ситуації із залежними вибірками аналогами є критерій знаків і T-критерій Вілкоксона.

Див. також[ред. | ред. код]

Статистичний критерій

Посилання[ред. | ред. код]

↑ Ромакін В. В. Комп'ютерний аналіз даних — 6.2.1. Застосування критерію Стьюдента для порівняння середніх^{[недоступне посилання з червня 2019]}
↑ Mankiewicz, Richard (2004). The Story of Mathematics (вид. Paperback). Princeton, NJ: Princeton University Press. с. 158. ISBN 9780691120461. Архів оригіналу за 11 травня 2017. Процитовано 13 листопада 2018.

Інтернет посилання[ред. | ред. код]

Ромакін В. В. Комп'ютерний аналіз даних: Навчальний посібник. — Миколаїв: Вид-во МДГУ ім. Петра Могили, 2006. — 144 с.

[1] Ромакін В. В. Комп'ютерний аналіз даних — 6.2.1. Застосування критерію Стьюдента для порівняння середніх^{[недоступне посилання з червня 2019]}

[2] Mankiewicz, Richard (2004). The Story of Mathematics (вид. Paperback). Princeton, NJ: Princeton University Press. с. 158. ISBN 9780691120461. Архів оригіналу за 11 травня 2017. Процитовано 13 листопада 2018.

[1]

[2]