Що таке пов’язані дані? (пояснення та приклади)

Коли два набори даних мають однакову довжину і кожне спостереження з одного набору даних може бути «парним» із спостереженням з іншого набору даних, ми називаємо це парними даними .

Щоб зв’язати два набори даних, важливо, щоб кожне спостереження з одного набору даних можна було пов’язати лише з одним спостереженням з іншого набору даних.

Приклади зіставлених даних

Ось кілька прикладів відповідних даних:

Приклад 1: Подвійні вимірювання.

Припустімо, дослідники хочуть знати, чи здатні ваги зважувати коробки в будь-яку годину дня на даному складі. Щоб перевірити це, дослідники використовують ваги, щоб зважити 30 різних коробок вранці, а потім увечері.

Кінцевим результатом є два набори даних, у яких ранкову та вечірню ваги кожного ящика можна «зіставити» один з одним.

Приклад 2: попередні вимірювання.

Лікар хоче знати, чи може новий препарат знизити артеріальний тиск пацієнтів. Щоб перевірити це, він вимірював артеріальний тиск 20 різних пацієнтів до і після вживання препарату протягом тижня.

Кінцевим результатом є два набори даних, у яких артеріальний тиск до і після кожної людини може бути «співставлений» із самим собою.

Як аналізувати парні дані

Існує два поширених способи аналізу парних даних:

1. Виконайте парний t-критерій.

Одним із способів аналізу парних даних є виконання t-критерію парних вибірок , який порівнює середні значення двох вибірок , коли кожне спостереження з однієї вибірки можна порівняти зі спостереженням з іншої вибірки.

Цей тест повідомляє нам, чи однакове середнє значення для двох наборів даних.

2. Обчисліть кореляцію між двома наборами даних.

Іншим способом аналізу парних даних є обчислення кореляції між двома наборами даних.

Це дає нам уявлення про напрямок і силу зв’язку між значеннями двох наборів даних.

Парні дані та невідповідні дані

На відміну від парних даних, непарні дані виникають, коли спостереження з одного набору даних не можна однозначно пов’язати зі спостереженням з іншого набору даних.

Наприклад, скажімо, дослідники хочуть знати, чи певна тренувальна програма збільшує середній вертикальний стрибок баскетболістів.

Одним із способів перевірити це за допомогою відповідних даних було б виміряти максимальний вертикальний стрибок тих самих 20 гравців до та після використання програми навчання:

Щоб перевірити це за допомогою непарних даних , дослідники змогли виміряти максимальний вертикальний стрибок 20 гравців, які не використовували тренувальну програму, а потім виміряти максимальний вертикальний стрибок 20 різних гравців, які використовували тренувальну програму. ‘навчання:

Працюючи з парними даними, ми використовуємо t-критерій парних вибірок , щоб визначити, чи відрізняється різниця між середніми вибірками.

А коли ми працюємо з непарними даними, ми використовуємо t-критерій незалежної вибірки , щоб визначити, чи відрізняється різниця між середніми вибірками.