क्या आप रैंक किए गए डेटा पर एक टी-टेस्ट का उपयोग कर सकते हैं?

विषय

• टी परीक्षण
• साधारण डेटा
• टी-टेस्ट की अनुपयुक्तता
• अन्य उपयुक्त परीक्षण

सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि चर के बीच परिकल्पित संबंध का सांख्यिकीय महत्व है या नहीं। आमतौर पर, परीक्षण उस डिग्री को मापेगा जिसके लिए चर या तो परस्पर संबंधित हैं या भिन्न हैं। पैरामीट्रिक परीक्षण वे हैं जो चर की केंद्रीय प्रवृत्तियों पर निर्भर करते हैं और एक सामान्य वितरण मानते हैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण जनसंख्या वितरण के बारे में धारणा नहीं बनाते हैं।

टी परीक्षण

टी-टेस्ट एक पैरामीट्रिक टेस्ट है जिसमें शामिल नमूनों और आबादी के साधनों की तुलना की जाती है। टी-टेस्ट की कई किस्में हैं। एक-नमूना टी-परीक्षण एक नमूना के अर्थ की तुलना हाइपोथीज्ड माध्य से करता है। एक स्वतंत्र नमूने टी-टेस्ट में दिखता है कि क्या दो अलग-अलग नमूनों के साधनों में समान मूल्य हैं। एक युग्मित नमूना टी-परीक्षण का उपयोग तब किया जाता है जब नमूने में प्रत्येक विषय की तुलना करने के लिए दो अवलोकन होते हैं। टी-टेस्ट को संख्यात्मक डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसका सामान्य वितरण है।

साधारण डेटा

साधारण डेटा व्युत्पन्न डेटा है जो नमूने में प्रत्येक इकाई के सापेक्ष मूल्यों का वर्णन करता है। उदाहरण के लिए, एक कक्षा में 10 छात्रों की ऊंचाई का क्रमिक डेटा केवल 10 के माध्यम से 1 नंबर होगा, जहां 1 सबसे कम छात्र का प्रतिनिधित्व कर सकता है और 10 सबसे लंबे छात्र का प्रतिनिधित्व कर सकता है। किसी भी छात्र के पास समान मान नहीं होगा जब तक कि उसकी ऊंचाई समान नहीं होती। केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय क्रमिक डेटा के साथ अर्थहीन हैं।

टी-टेस्ट की अनुपयुक्तता

ऑर्डिनल डेटा के साथ टी-टेस्ट का उपयोग करना उचित नहीं है। चूंकि आर्डिनल डेटा की कोई केंद्रीय प्रवृत्ति नहीं है, इसलिए इसका कोई सामान्य वितरण भी नहीं है। क्रमिक डेटा के मान समान रूप से वितरित किए जाते हैं, मध्य बिंदु के आसपास समूहीकृत नहीं होते हैं। इस वजह से, क्रमिक डेटा के एक टी-परीक्षण का कोई सांख्यिकीय अर्थ नहीं होगा।

अन्य उपयुक्त परीक्षण

सांख्यिकीय महत्व के तीन परीक्षण हैं जो क्रमिक डेटा के साथ उपयोग करने के लिए उपयुक्त हैं। स्पीयरमैन के रैंक-ऑर्डर सहसंबंध का उपयोग करना उचित है, जब केवल दो चर शामिल हैं, और उनका संबंध नीरस है, हालांकि जरूरी नहीं कि रैखिक। मोनोटोनिक रिश्तों में, जैसा कि पहला चर बढ़ता है, दूसरे चर की दिशा में कोई बदलाव नहीं होता है। क्रुस्कल-वालिस परीक्षण ऐसे उदाहरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां दो से अधिक नमूने हैं, और डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया गया है। यह विचरण के एक-तरफ़ा विश्लेषण के समान है। रैंकों द्वारा विचरण के फ्राइडमैन विश्लेषण का उपयोग तब किया जा सकता है जब किसी एकल समूह में एक ही चर के तीन या अधिक अवलोकन हों।