Compararea statistică a două grupuri

	Comanda WINKS 7 Aceste tutoriale de statistică WINKS explică utilizarea și interpretarea tehnicilor standard de analiză statistică pentru Medical, farmaceutică, studiile clinice, marketingul sau cercetarea științifică. Exemplele includ instrucțiuni de utilizare pentru software-ul WINKS SDA versiunea 6.0. Descărcați copia de evaluare a WINKS.

O formă comună de experimentare științifică este compararea a două grupuri. Această comparație poate fi de două tratamente diferite, compararea unui tratament cu un martor sau o comparație înainte și după. Rezultatele preliminare ale experimentelor care sunt concepute pentru a compara două grupuri sunt de obicei rezumate într-o medie sau în scoruri pentru fiecare grup. După ce ați rezumat aceste date, cum decideți dacă diferențele observate între cele două grupuri sunt reale sau sunt doar o diferență întâmplătoare cauzată de variația naturală din cadrul măsurătorilor? Un mod obișnuit de abordare a acestei întrebări este efectuarea unei analize statistice.

Cele mai utilizate tehnici statistice pentru compararea a două grupuri, în cazul în care măsurătorile grupurilor sunt distribuite normal, sunt testul t pentru grupuri independente și testul t perechi. Care este diferența dintre aceste două teste și când ar trebui folosit fiecare dintre ele?

Testul t pentru grupuri independente este conceput pentru a compara mediile dintre două grupuri în cazul în care există subiecți diferiți în fiecare grup. În mod ideal, acești subiecți sunt selectați în mod aleatoriu dintr-o populație mai mare de subiecți și repartizați la unul dintre cele două tratamente. O altă modalitate de a repartiza subiecții în două grupuri este de a-i repartiza în mod aleatoriu la unul dintre cele două tratamente în momentul în care intră într-un studiu. Această randomizare este adesea efectuată în dublu-orb.

În afară de ipoteza normalității, o altă cerință a testului t pentru grupuri independente este ca varianțele celor două grupuri să fie egale. Adică, dacă ar fi să reprezentați grafic datele observate de la fiecare dintre cele două grupuri, histogramele în formă de clopot rezultate ar avea aproximativ aceeași formă. Înainte de efectuarea efectivă a testului t pentru grupuri independente, se efectuează adesea un pretestat statistic pentru a verifica ipoteza că varianțele sunt egale. Opțiunile pentru cazul varianței inegale sunt discutate mai târziu.

După ce datele sunt colectate și ipotezele pentru efectuarea testului t sunt îndeplinite, se compară mediile celor două grupuri. Matematica pentru testul t poate fi realizată de un program de analiză statistică a datelor, cum ar fi WINKS. Determinarea existenței unei diferențe semnificative din punct de vedere statistic între cele două medii se raportează sub forma unei valori p. În mod obișnuit, dacă valoarea p este sub un anumit nivel (de obicei 0,05), concluzia este că există o diferență între mediile celor două grupuri. Cu cât valoarea p este mai mică, cu atât este mai mare „dovada” că mediile celor două grupuri sunt diferite. Este valoarea p care este de obicei raportată în articolele din reviste pentru a susține ipoteza cercetătorilor cu privire la rezultatele observate pentru cele două grupuri.

Celălalt tip de test t utilizat în mod obișnuit este testul t împerecheat (Paired t-test). În acest caz, subiecții pentru cele două grupuri sunt aceiași sau împerecheați. Adică, aceiași subiecți sunt observați de două ori, adesea cu o anumită intervenție care are loc între măsurători. Un avantaj al utilizării acelorași subiecți este că variabilitatea experimentală este mai mică decât în cazul grupului independent. De exemplu, cercetătorul poate observa greutatea sau nivelul colesterolului înainte și după ce a fost aplicat un tratament. Pentru acest test se observă și se compară diferența medie dintre cele două observații repetate. Dacă diferența este suficient de mare, atunci există dovezi că tratamentul a cauzat o anumită schimbare în variabila observată. Se efectuează un test t împerecheat, iar diferența observată între grupuri este rezumată într-o valoare p.

Beneficiile efectuării unui test t este că este ușor de înțeles și, în general, ușor de realizat. Cu toate acestea, faptul că aceste teste sunt atât de utilizate pe scară largă nu le face să fie analiza corectă pentru toate comparațiile. Există câteva avertismente de care ar trebui să fiți conștienți înainte de a efectua aceste teste. După cum am menționat mai devreme, în cazul testului t pentru grupuri independente, de exemplu, dacă varianțele nu sunt egale, atunci trebuie efectuată o transformare de stabilizare a varianței sau o modificare a testului t, de obicei, testul t Welchs (un test t pentru varianțe inegale.) Această versiune a testului t pentru grupuri independente ia în considerare diferențele de varianțe și ajustează valoarea p în mod corespunzător. În cazul în care datele pentru oricare dintre teste nu sunt distribuite în mod normal, atunci ar putea fi necesar să se utilizeze un alt tip de test de comparație, un test neparametric. În cazul grupurilor independente, testul neparametric efectuat de obicei este testul Mann-Whitney. În cazul datelor perechi care nu sunt distribuite în mod normal, se efectuează de obicei testul Wilcoxen signed-rank. Toate aceste teste sunt disponibile în WINKS.

În plus, uneori cercetătorii fac greșeala de a efectua mai multe teste t atunci când există mai mult de două grupuri în cercetarea lor. Această abordare distruge semnificația valorii p și duce la concluzii eronate despre date. În locul testelor t multiple, există alte abordări statistice pentru analiza grupurilor multiple, și anume abordarea prin analiza varianței.

Decizia cu privire la ce test de comparație să utilizați pentru o anumită analiză este de o importanță vitală pentru a lua decizii imparțiale și corecte cu privire la rezultatele cercetării dumneavoastră. Lucrările profesionale sunt deseori respinse atunci când sunt efectuate teste necorespunzătoare pe datele cercetării. Prin urmare, ar trebui să vă selectați analizele cu grijă și să consultați un statistician profesionist dacă există îndoieli cu privire la ce tip de analiză să folosiți.

Vince SDA Data Analytics Software Software accesibil pentru analize predictive în sănătate, știință, afaceri și guvern

Expediție gratuită pentru o perioadă limitată de timp…

Cel mai bun raport calitate-preț pentru un program software de statistică, începând de la 75 $ pentru versiunea de descărcare. (Mai puțin pentru edițiile studențești.)

WINKS
Statistical Software
Reliable. Relevant. Affordable.
www.texasoft.com
Vă garantăm că WINKS vă va satisface nevoile statistice – sau vă returnăm banii! (returnați în termen de 30 de zile pentru o rambursare completă.)

|Indexul tutorialului |WINKS Software |BeSmartNotes |

.