Střední test - Median test

tento článek lze rozšířit o text přeložený z odpovídající článek v němčině. (Červen 2013) Kliknutím na [zobrazit] zobrazíte důležité pokyny k překladu. Strojový překlad jako DeepL nebo Google Překladač je užitečným výchozím bodem pro překlady, ale překladatelé musí podle potřeby revidovat chyby a potvrdit, že překlad je přesný, spíše než jednoduše kopírovat strojově přeložený text do anglické Wikipedie. Nepřekládejte text, který se jeví jako nespolehlivý nebo nekvalitní. Pokud je to možné, ověřte text pomocí odkazů uvedených v cizojazyčném článku. Vy musí poskytnout přisuzování autorských práv v upravit souhrn doprovázející váš překlad poskytnutím mezijazykový odkaz ke zdroji vašeho překladu. Souhrn úprav atribuce modelu Obsah této úpravy je přeložen z existujícího článku německé Wikipedie na [[: de:]]; viz jeho historii pro atribuci. Měli byste také přidat šablonu {{Přeložená stránka}} do diskusní stránka. Další pokyny najdete v části Wikipedia: Překlad.

v statistika, Nálada střední test je zvláštní případ Pearsonův test chí-kvadrát. Je to neparametrický test který testuje nulová hypotéza že mediány z populace z toho dva nebo více Vzorky jsou nakreslené jsou identické. Data v každém vzorku jsou rozdělena do dvou skupin, jednu tvoří data, jejichž hodnoty jsou vyšší než střední hodnota v obou skupinách dohromady, a druhá sestávají z dat, jejichž hodnoty jsou na mediánu nebo níže. Poté se použije Pearsonův chí-kvadrát test k určení, zda se pozorované frekvence v každém vzorku liší od očekávaných frekvencí odvozených z rozdělení kombinace těchto dvou skupin.

Vztah k ostatním testům

Test je nízký Napájení (účinnost) pro střední až velké velikosti vzorků. Wilcoxon -Mann – Whitney U dvouvzorkový test nebo jeho zobecnění pro více vzorků, Kruskal – Wallisův test, místo toho lze často uvažovat. Relevantní aspekt mediánu testu spočívá v tom, že bere v úvahu pouze polohu každého pozorování ve vztahu k celkovému mediánu, zatímco Wilcoxon-Mann-Whitneyův test zohledňuje řady každého pozorování. Ostatní zmíněné testy jsou tedy obvykle silnější než mediánový test. Mediánový test lze navíc použít pouze pro kvantitativní údaje.^[1]

Je však důležité poznamenat, že nulová hypotéza ověřená Wilcoxonem -Mann – Whitney U (a tak Kruskal – Wallisův test ) není o mediánech. Test je citlivý i na rozdíly v parametrech měřítka a symetrii. Důsledkem je, že pokud Wilcoxon -Mann – Whitney U test odmítá nulovou hypotézu, nelze říci, že odmítnutí bylo způsobeno pouze posunem mediánů. Je snadné to dokázat pomocí simulací, kde Wilcoxon vedou vzorky se stejnými mediány, ale různými měřítky a tvaryMann – Whitney U test selhat úplně.^[2]

Ačkoli alternativní Kruskal-Wallisův test nepředpokládá normální rozdělení, předpokládá, že rozptyl je přibližně stejný u všech vzorků. Proto v situacích, kdy tento předpoklad neplatí, je střední test vhodným testem. Kromě toho Siegel a Castellan (1988, s. 124) naznačují, že neexistuje žádná alternativa k mediánovému testu, pokud je jedno nebo více pozorování „mimo rozsah“.

Viz také

• Podepsat test - spárovaná alternativa k mediánovému testu.

Reference

• Corder, G.W. & Foreman, D.I. (2014). Neparametrická statistika: přístup krok za krokem, Wiley. ISBN  978-1118840313.
• Siegel, S., & Castellan, N. J. Jr. (1988, 2. vydání). Neparametrické statistiky pro behaviorální vědy. New York: McGraw – Hill.
• Friedlin, B. & Gastwirth, J. L. (2000). Měl by být medián testu vyřazen z běžného používání? Americký statistik, 54, 161–164.