Modelong pang-estadistika
Ang artikulong ito ay nangangailangan ng mas marami pang mga kawing sa iba pang mga lathalain upang matugunan ang mga pamantayan pangkalidad ng Wikipedia. (Hunyo 2017) |
Nangangailangan ang artikulo o seksiyon na ito ng pagwawasto sa balarila, estilo, pagkakaisa, tono o baybay. |
Ang artikulong ito ay nangangailangan ng maayos na salin. (walang petsa) |
Kinakailangang isulat muli ang artikulong ito. Pag-usapan ang mga pagbabago sa pahina ng usapan. |
Ang bawat statistical test ay naiuugnay sa dalawang bagay: ang modelong pang-estadistika o modelong estadistikal at ang kinakailangang sukat. Masasabi nating ang isang test ay may bisa o tumpak sa ilalim nang iilang kondisyons, at pag ang mga konsisyon na ito ay natukoy nang modelo at nang kinakailangang sukat.
Ang statistical Model ay isang pahayag kung saan tinutuko nito ang kalikasan o ang katangian nang isang population at ang paraan nang pag sampe. Halimbawa, sa pamamagitan nang pagbigay depinisyon sa n random variables, X1,…,Xn bilang independent at identically distributed normal random variables, tayo ay nakapagtukoy nang isang partikular at eksaktong modelo. Pansinin natin na mayroon tayong natukoy na likas nang population (normally distributed). Ang ganitong kondisyon nang statistical model ay madalas nating tinatawag na assumptions of the test, at ang lahat nang desisyon ay dapat magdala ng ganitong kwalipikasyon: “kung lahat nang assumpstion ay pasok at kwalipikado and ang kailangang sukat ay nakamit, saka tayo ay maaaring manghinuha na….”
Parametric tests, halimbawa ay mayroong samu’t saring assumptions sa kanilang dispensa. Kung ang iyong mga assumptions na iyon ay pasok at nakamit, saka ang parametric test na iyon ay masasabi nating mas malakas sa kahit anu pa mang ibang test. Karaniwan ay itong mga parametric assumptions ang dapat makamit:
1. Ang mga naobserba ay dapat nagsasarili. Ito ay, ang seleksiyon nang sampling units at nang score/pagbilang na nakadikta sa kanila at dapat din nagsasarili 2. Ang populasyon kung saan galing ang obserbasyon ay dapat nagsasarili. 3. Para sa ibang test na hinggil sa dalawang grupo, ang mga populasyon ay dapat magkapareho ng variance. 4. Ang mga variables ay dapat hindi bababa sa interval na iskala.
Ang unang assumption ay lagging ginagamit sa halos lahat nang tests, parametric man o nonparametric. Kung isa sa mga assumptions bilang 2-3 ay hindi nakamit, ang pag gamit nang parametric statistical model ay imposible na. Ito ay dahil ang test na inuugnay sa modelo ay hindi wasto.