Testy parametryczne w statystyce

 

Statystyka od lat znajduje szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach naszego życia. To dzięki niej skuteczniej obserwujemy otaczający nas świat i ubieramy zjawiska w konkretne ramy. Nie byłoby to jednak możliwe, gdybyśmy nie stworzyli skutecznych metod badawczych. Wśród nich niezwykle ważną role odgrywają obliczenia statystyczne, w tym zaawansowane testy, znajdujące szerokie zastosowanie na przykład w eksperymentach.

 

Testy parametryczne

 

Czym są? Mówiąc najprościej grupą analiz statystycznych, które charakteryzują się dużą ilością założeń do spełnienia, wysoką mocą, dokładnym pomiarem oraz bardzo dobrą interpretacją uzyskanych wyników. Wszystko to sprawia, że ten właśnie rodzaj obliczeń statystycznych cieszy się dzisiaj ogromną popularnością w wielu branżach. Wśród nich wyróżniamy: test t-Studenta, analizę wariancji, korelację r-Pearsona oraz analizę regresji.

 

Test t-Studenta

 

Ten rodzaj testów parametrycznych wykorzystywany jest do prowadzenia porównań dwóch grup badawczych. Warto podkreślić, że rodzina tych testów jest dość bogata i obejmuje badania dla danych niezależnych, dla danych zależnych oraz dla jednej próby. Wybór testu zawsze jest oczywiście uzależniony od celu, w jakim badanie przeprowadzamy, co dla firmy badającej nie stanowi żadnego problemu.

 

Analiza wariacji

 

Również ona nie należy do jednolitej kategorii testów. Ogólnie podzielić możemy ją na analizę jednoczynnikową oraz analizę z powtarzalnymi pomiarami. Jednoczynnikowa wykorzystywana jest przede wszystkim do porównywania średnich dowolnej liczby badanych grup. Analiza wariacji z powtarzanymi pomiarami służy natomiast porównywaniu dowolnej liczby prób zależnych. Warto dodać, że w obu przykładach badana zmienna ma charakter ilościowy.

 

Korelacja r-Pearsona

 

Tego typu testy parametryczne służą przede wszystkim wykrywaniu związków liniowych pomiędzy dwiema zmiennymi. Warto w tym miejscu podkreślić, że korelacja ta pozwala jedynie stwierdzić związek zachodzący między dwoma zmiennymi. Nie możemy natomiast na podstawie korelacji określić, jakie są między nimi zależności przyczynowo skutkowe.

 

Analiza regresji

 

Ten rodzaj testów sprawdza się, kiedy chcemy zmierzyć wpływ zmiennych niezależnych na zmienną zależną. Jako doskonały przykład moglibyśmy podać tutaj badanie wpływu poziomu inteligencji emocjonalnej lub lat spędzonych w szkołach na wysokość naszych zarobków. W tym miejscu należy podkreślić, że obie zmienne muszą mieć charakter ilościowy.           

 

Gdyby nie statystyka zrozumienie otaczającej nas rzeczywistości byłoby szalenie trudne, a w wielu przypadkach wręcz niemożliwe. Nic więc dziwnego, że ta dziedzina nauki wciąż tak dynamicznie się rozwija.