Dwuczynnikową analizę ANOVA stosuje się w celu określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub większej liczby niezależnych grup, które zostały podzielone na dwa czynniki. Celem dwuczynnikowej analizy ANOVA jest określenie wpływu dwóch czynników na zmienną odpowiedzi oraz...
ANOVA z powtarzanymi pomiarami służy do określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub więcej grup, w których w każdej grupie pojawiają się ci sami pacjenci. W tym samouczku wyjaśniono, jak wykonać jednokierunkową ANOVA z powtarzanymi pomiarami w...
Test Kruskala-Wallisa służy do określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica między medianami trzech lub więcej niezależnych grup. Uważa się, że jest to nieparametryczny odpowiednik jednokierunkowej analizy wariancji ANOVA . W tym samouczku wyjaśniono, jak wykonać test Kruskala-Wallisa w języku Python. Przykład:...
Test Friedmana jest nieparametryczną alternatywądla ANOVA z powtarzanymi pomiarami . Służy do określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica między średnimi z trzech lub więcej grup, w których w każdej grupie występują ci sami pacjenci. W tym samouczku wyjaśniono, jak wykonać test...
ANCOVA („analiza kowariancji”) służy do określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica między średnimi trzech lub więcej niezależnych grup, po uwzględnieniu jednej lub większej liczby współzmiennych . W tym samouczku wyjaśniono, jak wykonać ANCOVA w Pythonie. Przykład: ANCOVA w Pythonie Nauczycielka chce...
Średnia ruchoma to technika, którą można zastosować do wygładzenia danych szeregów czasowych, aby zredukować „szum” w danych i ułatwić identyfikację wzorców i trendów. Ideą średniej ruchomej jest wzięcie średniej z kilku poprzednich okresów w celu uzyskania „średniej kroczącej” dla danego okresu....
Kiedy wykonasz test F, otrzymasz statystykę F. Aby określić, czy wyniki testu F są istotne statystycznie, można porównać statystykę F z krytyczną wartością F. Jeśli statystyka F jest większa niż krytyczna wartość F, wówczas wyniki testu są istotne statystycznie. Wartość krytyczną...
Test F służy do sprawdzenia, czy dwie wariancje populacji są równe. Hipotezy zerowe i alternatywne testu są następujące: H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 (wariancje populacji są równe) H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2...
Za każdym razem, gdy wykonujesz test t, otrzymujesz statystykę testową. Aby określić, czy wyniki testu t są istotne statystycznie, można porównać statystykę testową z wartością krytyczną T. Jeżeli wartość bezwzględna statystyki testowej jest większa niż wartość krytyczna T, wówczas wyniki testu...
Za każdym razem, gdy przeprowadzasz test hipotezy, otrzymujesz statystykę testową. Aby określić, czy wyniki testu hipotezy są istotne statystycznie, można porównać statystykę testu z krytyczną wartością Z. Jeżeli wartość bezwzględna statystyki testowej jest większa niż krytyczna wartość Z, wówczas wyniki testu...