? Test statistici vengono utilizzati per determinare se una relazione ipotizzata tra le variabili ha un significato statistico . Tipicamente , la prova misura il grado in cui le variabili sia correlano o diversi . Test parametrici sono quelle che si basano sulle tendenze centrali delle variabili ed assumere una distribuzione normale . Test non parametrici non fanno ipotesi circa la distribuzione della popolazione . T -test

Il t -test è un test parametrico che confronta i mezzi di campioni e popolazioni coinvolte . Ci sono diverse varietà di t- test . Un t – test a campione confrontare la media di un campione con una media ipotizzata . Una campioni t – test indipendente esamina se le medie di due campioni differenti hanno valori simili . Un campione t – test per dati appaiati viene utilizzato quando ci sono due osservazioni da confrontare per ciascun soggetto nel campione . La t- test è stato progettato per i dati numerici che ha una distribuzione normale .

Ordinale dati

ordinale dati è derivato dati che descrivono i valori relativi di ciascuna unità nel campione . Ad esempio, i dati ordinali delle altezze di 10 studenti in una classe sarebbero semplicemente i numeri da 1 a 10 , dove 1 potrebbe rappresentare lo studente più breve e 10 potrebbero rappresentare lo studente più alto . Nessun studenti avrebbero lo stesso valore se non avevano esattamente la stessa altezza . Misure di tendenza centrale sono privi di significato con i dati ordinali .

Inopportunità di T -test

T- test non sono adatti per l’uso con dati ordinali . Poiché i dati ordinali non ha alcuna tendenza centrale , ha anche nessuna distribuzione normale . I valori dei dati ordinali sono equamente distribuiti , non raggruppate intorno ad un punto centrale . A causa di questo , una t -test dei dati ordinali non avrebbe alcun significato statistico .

Altre prove appropriate

Ci sono tre test di significatività statistica che sono appropriati da usare con i dati ordinali . Classifica -order di correlazione di Spearman è opportuno utilizzare quando ci sono solo due variabili coinvolte , e la loro relazione è monotona , anche se non necessariamente lineare . Nelle relazioni monotone , come i primi aumenti variabili , non vi è alcun cambiamento nella direzione della seconda variabile . Il test di Kruskal – Wallis è progettato per casi in cui vi sono più di due campioni , ei dati non è distribuito normalmente . È simile a una analisi unidirezionale della varianza . L’analisi della varianza Friedman per ranghi può essere utilizzato quando ci sono tre o più osservazioni di una singola variabile in un unico gruppo .