Parametrické testy

Parametrické testy patří mezi statistické testy a používáme je u testování hypotéz. Víme u nich, jaká je pravděpodobnost výskytu testovací statistiky (tzv.nulové rozdělení) za podmínky, že platí nulová hypotéza. Používají se pro data typu čísla (měření i počty), nedají se použít pro data typu kategorie (pro ně používáme neparametrické testy).

U každého takového testu tedy známe vzorec pro výpočet testovací statistiky a její nulové rozdělení.  Postup při testování stojí vždy na stejném principu.

Nejčastěji používané parametrické testy

Všechny testy v tabulce můžeme rozdělit do tří skupin:

T-testy

T- testem nazýváme statistický test, jehož pravděpodobnost výskytu testovací statistiky se dá (za podmínky platnosti nulové hypotézy) simulovat T-rozdělením.   Slouží pro porovnávání průměrů v populacích.

  • pochází vzorek z této populace (má stejný průměr)?
  • pochází dva vzorky ze stejné populace (mají stejné průměry)?
  • liší se od sebe dvě měření stejných jednotek (mají stejné průměry)?

Z-testy

Z-testem nazýváme statistický test, jehož pravděpodobnost výskytu testovací statistiky (za podmínky platnosti nulové hypotézy) se dá simulovat (aproximovat) Z-rozdělením.

  • pochází vzorek z této populace (má stejnou relativní četnost znaku)?
  • liší se od sebe relativní četnosti (podíly) jevů dvou populací?

F-testy

F- testem nazýváme statistický test, jehož pravděpodobnost výskytu testovací statistiky  se dá (za podmínky platnosti nulové hypotézy) modelovat  pomocí F-rozdělení:

  • liší se od sebe rozptyly dvou vzorků?
  • je tento regresní model vhodný?
  • liší se od sebe průměry více než dvou vzorků?

Chí-kvadrát testy

Chí kvadrát – testem nazýváme statistický test, jehož pravděpodobnost výskytu testovací statistiky  se dá (za podmínky platnosti nulové hypotézy) modelovat  pomocí Chí kvadrát rozdělení:

  • simuluje tento model dobře naše data?
  • ovlivňuje jeden jev jiný jev?
  • liší se podíly jevu v datech?