다시 : T 테스트모집단이 정규 분포를 따르지 않으면 표본 크기가 충분히 크면 표본 평균에 대한 가정이 위반되지 않을 수 있습니다. 중앙 한계 정리에 따르면 N 개의 랜덤 변수의 합은 일반적으로 큰 N에 대해 분포됩니다. N의 크기는 모집단의 왜도에 따라 다릅니다.
인구는 어떤 방식으로 어느 정도 정상적이지 않습니까?
다시 : T 테스트감사합니다,
"인구는 어떤 방식으로 어느 정도 정상적이지 않습니까?"
플롯 분포 및 Shapiro-Wilk W 테스트 (알파 = 0.05) 첨부 된 그림에는 한 모집단에 대한 플롯과 테스트의 예가 있습니다.
다시 : T 테스트'좋은 성과'에 대한 운영상의 정의가 없으면 질문에 대답하는 것이 불가능합니다. 다른 모든 방법이 실패하면 두 모집단 평균에 대한 가설 검정을위한 비모수 검정 중 하나를 제안합니다. 이 방법으로 '좋은 성능'에 대한 정의를 내릴 필요가 없으며 반드시 배포 가정에 묶여있을 필요는 없습니다.
다시 : T 테스트정규 분위수 플롯의 곡률은 모집단에 약간의 차이가 있음을 시사합니다. 적합도 검정이 정규 분포 모델을 거부하는 이유 중 하나입니다. 그러나 왜도는 그다지 강하지 않으므로 표본 평균이 거의 정규 분포를 따르고 t 테스트가 유효해야합니다.
다음은 랜덤 변수의 합이 정규 분포인지 확인하는 데 필요한 최소 표본 크기를 추정하기위한 참조입니다.
Sugden, RA 등. (2002) "단순 랜덤 샘플링에 대한 코크란의 규칙,
왕 통계 학회, 시리즈 B, 통계 방법론의 J. 62 (4) : 787-793.
다시 : T 테스트Oneway 플랫폼 (F by Y by X)으로 t 테스트를 수행 한 다음 JMP Pro로 차이점을 부트 스트랩 할 수도 있습니다.
다시 : T 테스트관심을 가져 주셔서 Markbailey 씨 감사합니다!
다시 : T 테스트이 흥미로운 참조를 제공해 주셔서 감사합니다. 이 기사에 대한 이해를 바탕으로 G1과 gamma1은 동일합니까 (피셔의 왜도 측정과 동일)? JMP가 '요약 통계'(예 : 분석> 분배)에서 계산하는 통계와 동일한 통계임을 확인할 수 있습니까?
다시 : T 테스트나는 대답을 모른다. 그래서 나는 그것을 보았다. 내가 찾은 정의를 사용하고 있습니다. 위키 백과 참조 .
배포 플랫폼에서 제공하는 요약 통계에 대한 JMP 도움말 :
PROC CALIS에 대한 SAS / STAT 도움말 :
G1에 관한 위키피디아 소스 :
다시 : T 테스트고마워 마크!t- 검정여보세요,
정규성 가정을 위반하더라도 평균 비교에 대해 t- 검정에서 우수한 성능을 얻을 수 있습니까? (이것은 각각에 대해 유사한 수의 관측치를 갖는 두 모집단을 비교하는 경우입니다 (n = 41 및 n = 42). 이를 지원하기 위해 몇 가지 참조가 필요합니다.
감사합니다
아디아스
