Willkommen am Institut für digitale Forschung und Bildung Stata Annotierte Output Regressionsanalyse Diese Seite zeigt eine Beispielregressionsanalyse mit Fußnoten, die die Ausgabe erklären. Diese Daten wurden auf 200 Gymnasiasten gesammelt und sind Scores auf verschiedenen Tests, einschließlich Wissenschaft, Mathematik, Lesen und Sozialkunde (socst). Die Variable weiblich ist eine dichotome Variable codiert 1, wenn der Schüler war weiblich und 0 wenn männlich. Anova Tabelle a. Quelle - Betrachtet man den Abbau der Varianz in der Ergebnisvariable, so werden diese Kategorien untersucht: Modell, Restwert und Gesamt. Die Gesamtvarianz ist in die Varianz partitioniert, die durch die unabhängigen Variablen (Modell) und die Varianz erklärt werden kann, die nicht durch die unabhängigen Variablen (Residual, manchmal auch Error genannt) erklärt wird. B. SS - Dies sind die Summe der Quadrate, die mit den drei Varianzquellen Total, Model und Residual verknüpft sind. C. Df - Das sind die Freiheitsgrade, die mit den Varianzquellen verbunden sind. Die Gesamtabweichung hat N-1 Freiheitsgrade. Die Modell-Freiheitsgrade entsprechen der Anzahl der Koeffizienten, die minus 1 geschätzt werden. Inklusive des Intercept gibt es 5 Koeffizienten, so dass das Modell 5-14 Freiheitsgrade hat. Die restlichen Freiheitsgrade ist die DF-Gesamtsumme abzüglich des DF-Modells, 199 - 4 195. d. MS - Dies sind die mittleren Quadrate, die Summe der Quadrate dividiert durch ihre jeweiligen DF. Gesamtmodell Fit e. Anzahl der Obs - Dies ist die Anzahl der Beobachtungen in der Regressionsanalyse verwendet. F. F (4, 195) - Dies ist die F-Statistik ist das mittlere Quadratmodell (2385.93019) geteilt durch das Mittlere Quadratresiduum (51.0963039), was F46.69 ergibt. Die Zahlen in Klammern sind die Modell-und Residual Freiheitsgrade sind aus der ANOVA-Tabelle oben. G. Prob gt F - Dies ist der p-Wert, der der obigen F-Statistik zugeordnet ist. Es wird beim Testen der Nullhypothese verwendet, dass alle Modellkoeffizienten 0. h sind. R-Quadrate - R-Squared ist der Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen (Wissenschaft), die durch die unabhängigen Variablen (mathematisch, weiblich, so und gelesen) erklärt werden kann. Dies ist ein Gesamtmaß der Assoziationsstärke und nicht das Ausmaß, in dem eine bestimmte unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen assoziiert ist. ich. Adj R-squared - Dies ist eine Anpassung des R-squared, die den Zusatz von externen Prädiktoren für das Modell benachteiligt. Anpassung des R-Quadrats erfolgt nach der Formel 1 - ((1 - Rsq) ((N - 1) (N - k - 1)), wobei k die Anzahl der Prädiktoren ist j. Root MSE - Root MSE ist die Standardabweichung Parameter-Schätzungen k. Science - Diese Spalte zeigt die abhängige Variable an der Spitze (Wissenschaft) mit den darunter liegenden Prädiktorvariablen (mathematisch, weiblich, socst Die Werte für die Regressionsgleichung für die Vorhersage der abhängigen Variablen aus der unabhängigen Variablen Die Regressionsgleichung ist in vielfältiger Weise dargestellt , ZB: Ypredicted b0 b1x1 b2x2 b3x3 b4x4 Die Spalte der Schätzungen liefert für diese Gleichung die Werte für b0, b1, b2, b3 und b4.math - Der Koeffizient ist .3893102. Also für jede Einheitserhöhung in Mathematik a .3893102 Einheit Anstieg der Wissenschaft vorausgesagt wird, halten alle anderen Variablen konstant weiblich - Für jede Einheit Erhöhung der weiblichen. Erwarten wir eine 2.009765 Einheit Abnahme in der Wissenschaft Ergebnis, halten alle anderen Variablen konstant. Da weiblich codiert 01 (0male, 1 weiblich) ist die Interpretation einfacher: Für Frauen, die vorhergesagte Wissenschaft Punktzahl wäre 2 Punkte niedriger als für Männer. Socst - Der Koeffizient für socst ist .0498443. Also für jede Einheit Steigerung in socst. Erwarten wir eine etwa 0,05-Punkte-Zunahme in der Wissenschaft Kerbe, halten alle anderen Variablen konstant. Read - Der Koeffizient für das Lesen ist .3352998. Also für jede Einheit zu erhöhen. Erwarten wir eine .34 Punkte Erhöhung der Wissenschaft Ergebnis. M Std. Err. - Dies sind die Standardfehler, die den Koeffizienten zugeordnet sind. N ist. T - Dies sind die t-Statistiken, die beim Testen verwendet werden, ob ein gegebener Koeffizient signifikant von Null verschieden ist. O. Pgtt - Diese Spalte zeigt die 2-tailed p-Werte, die beim Testen der Nullhypothese verwendet werden, dass der Koeffizient (Parameter) 0 ist. Mit einem Alpha von 0,05: Der Koeffizient für Mathematik unterscheidet sich signifikant von 0, weil sein p - Die kleiner als 0,05 ist. Der Koeffizient für weibliche (-2,01) ist nicht statisch signifikant am 0,05-Niveau, da der p-Wert größer als 0,05 ist. Der Koeffizient für socst (0,0498443) unterscheidet sich statistisch nicht signifikant von 0, weil sein p-Wert definitiv größer als 0,05 ist. Der Lesekoeffizient (.3352998) ist statistisch signifikant, da sein p-Wert von 0,000 kleiner als 0,05 ist. Die Konstante (Cons) unterscheidet sich signifikant von 0 bei der 0,05-Alpha-Ebene. P. 95 Konf. Intervall - Das sind die 95 Konfidenzintervalle für die Koeffizienten. Die Konfidenzintervalle hängen mit den p-Werten zusammen, so dass der Koeffizient bei alpha 0,05 nicht statistisch signifikant ist, wenn das 95-Konfidenzintervall Null enthält. Diese Konfidenzintervalle können Ihnen helfen, die Schätzung aus dem Koeffizienten in die Perspektive zu setzen, indem Sie sehen, wie viel der Wert variieren könnte. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Anerkennung für ein bestimmtes Website-, Buch - oder Softwareprodukt der Universität von Kalifornien ausgelegt werden. Willkommen für das Institut für digitale Forschung und Bildung Stata Annotierter Output T-Test Der ttest-Befehl führt t aus - Tests für eine Probe, zwei Proben und gepaarte Beobachtungen. Der Einzelproben-t-Test vergleicht den Mittelwert der Probe mit einer gegebenen Zahl (die Sie liefern). Der unabhängige Abtast-t-Test vergleicht die Differenz der Mittel von den zwei Gruppen zu einem gegebenen Wert (üblicherweise 0). Mit anderen Worten, es prüft, ob die Differenz der Mittel 0 ist. Der abhängige Abtastwert oder der gepaarte t-Test vergleicht die Differenz in den Mitteln von den zwei Variablen, die an demselben Satz von Subjekten gemessen wurden, mit einer gegebenen Anzahl (üblicherweise 0), Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass die Noten nicht unabhängig sind. In unseren Beispielen verwenden wir den hsb2-Datensatz. Einzelproben-t-Test Der Einzelproben-t-Test prüft die Nullhypothese, dass die Bevölkerungszahl gleich der angegebenen Zahl ist, die mit der Option write angegeben wurde. Für dieses Beispiel vergleichen wir den Mittelwert des Variablenschreibens mit einem vorgewählten Wert von 50. In der Praxis sollte der Wert, mit dem der Mittelwert verglichen wird, auf theoretischen Überlegungen und einer früheren Forschung basieren. Stata berechnet die t-Statistik und ihren p-Wert unter der Annahme, dass die Stichprobe aus einer annähernd normalen Verteilung stammt. Wenn der p-Wert, der dem t-Test zugeordnet ist, klein ist (0,05 wird oft als der Schwellenwert verwendet), gibt es einen Beweis, dass das Mittel sich von dem hypothetischen Wert unterscheidet. Wenn der mit dem t-Test assoziierte p-Wert nicht klein ist (pgt 0,05), dann wird die Nullhypothese nicht verworfen und Sie können daraus schließen, dass sich das Mittel nicht von dem hypothetischen Wert unterscheidet. In diesem Beispiel ist die t-Statistik 4.1403 mit 199 Freiheitsgraden. Der entsprechende zweiseitige p-Wert ist 0,0001, der kleiner als 0,05 ist. Wir schließen daraus, dass der Mittelwert variabler Schreibvorgänge von 50 verschieden ist. Variable - Dies ist die Variable, für die der Test durchgeführt wurde. B. Obs - Die Anzahl der gültigen (d. h. nicht fehlenden) Beobachtungen, die für die Berechnung des t-Tests verwendet wurden. C. Mittel - Das ist der Mittelwert der Variablen. D. Std. Err. - Dies ist die geschätzte Standardabweichung des Stichprobenmittelwerts. Wenn wir wiederholte Stichproben der Größe 200 annahmen, würden wir erwarten, dass die Standardabweichung der Probenmittel nahe bei dem Standardfehler liegt. Die Standardabweichung der Verteilung des Probenmittels wird als Standardabweichung der Probe, dividiert durch die Quadratwurzel der Probengröße, geschätzt: 9.478586 (sqrt (200)) .6702372. D. h. Std. Dev. - Dies ist die Standardabweichung der Variablen. F. 95 Konfidenzintervall - Dies sind die untere und obere Grenze des Konfidenzintervalls für den Mittelwert. Ein Konfidenzintervall für den Mittelwert gibt einen Wertebereich an, innerhalb dessen der unbekannte Populationsparameter, in diesem Fall der Mittelwert, liegen kann. Es ist gegeben durch wobei s die Probenabweichung der Beobachtungen und N die Anzahl der gültigen Beobachtungen ist. Der t-Wert in der Formel kann in jedem Statistikbuch berechnet werden, wobei die Freiheitsgrade N-1 sind und der p-Wert 1 & alpha; 2 ist, wobei alpha der Konfidenzniveau ist und standardmäßig 95 ist. Prüfstatistik g. Mean - Dies ist die mittlere getestet. In diesem Beispiel ist es der Mittelwert des Schreibens. H. T - Dies ist die Student-t-Statistik. Es ist das Verhältnis der Differenz zwischen dem Stichprobenmittel und der gegebenen Zahl zum Standardfehler des Mittelwerts: (52.775 - 50) .6702372 4.1403. Da der Standardfehler des Mittelwerts die Variabilität des Stichprobenmittels, je kleiner der Standardfehler des Mittelwerts ist, desto wahrscheinlicher ist, dass unser Stichprobenmittel in der Nähe des wahren Populationsmittels liegt. Dies wird durch die folgenden drei Figuren veranschaulicht. In allen drei Fällen ist der Unterschied zwischen den Populationsmitteln der gleiche. Aber mit großer Variabilität der Probenmittel, zweite Grafik, zwei Populationen überlappen sehr viel. Daher kann der Unterschied durch Zufall kommen. Andererseits ist bei geringer Variabilität der Unterschied deutlicher wie beim dritten Graphen. Je kleiner der Standardfehler des Mittelwerts, desto größer die Größe des t-Wertes und desto kleiner der p-Wert. ich. Ho - Dies ist die Null-Hypothese, die getestet wird. Der Einzelproben-t-Test bewertet die Nullhypothese, dass das Populationsmittel gleich der gegebenen Zahl ist. J Freiheitsgrade - Die Freiheitsgrade für den Einzelproben-t-Test sind einfach die Anzahl der gültigen Beobachtungen minus 1. Wir verlieren einen Freiheitsgrad, weil wir den Mittelwert aus der Probe geschätzt haben. Wir haben einige der Informationen aus den Daten verwendet, um den Mittelwert zu schätzen, deshalb ist er für den Test nicht verfügbar und der Grad der Freiheit macht dies aus. K. Pr (T tt t), Pr (T gt t) - Dies sind die eintägigen p-Werte, die den Nullwert gegenüber den Alternativen bewerten, dass der Mittelwert kleiner als 50 (linker Test) und größer als 50 ist (rechter Test). Diese Wahrscheinlichkeiten werden unter Verwendung der t-Verteilung berechnet. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01), werden wir schließen, dass das Mittel statistisch signifikant größer oder kleiner als der Null-hypothetische Wert ist. L. Pr (T gt t) - Dies ist der zweiseitige p-Wert, der den Nullwert gegen eine Alternative bewertet, dass der Mittelwert nicht gleich 50 ist. Er ist gleich der Wahrscheinlichkeit, einen größeren absoluten Wert von t unter der Nullhypothese zu beobachten. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01, hier der erstere), so ergibt sich, daß der Mittelwert statistisch signifikant von Null verschieden ist. Beispielsweise ist der p-Wert für das Schreiben kleiner als 0,05. Wir schlussfolgern daraus, dass der Mittelwert für das Schreiben von 50 verschieden ist. Paired t-test Ein gepaart (oder quotdependentquot) t-Test wird verwendet, wenn die Beobachtungen nicht unabhängig voneinander sind. In dem folgenden Beispiel dienten die gleichen Schüler sowohl dem Schreiben als auch dem Leseversuch. Daher würden Sie erwarten, dass es eine Beziehung zwischen den Noten von jedem Schüler zur Verfügung gestellt werden. Die gepaarte t-Test-Konten für diese. Für jeden Schüler betrachten wir im Wesentlichen die Unterschiede in den Werten der beiden Variablen und die Prüfung, wenn der Mittelwert dieser Differenzen gleich Null ist. In diesem Beispiel beträgt die t-Statistik 0,8673 mit 199 Freiheitsgraden. Der entsprechende zweiseitige p-Wert ist 0,3868, was größer als 0,05 ist. Wir schließen daraus, dass die mittlere Differenz von Schreiben und Lesen nicht von 0 verschieden ist. Variable - Dies ist die Liste der im Test verwendeten Variablen. B. Obs - Die Anzahl der gültigen (d. h. nicht fehlenden) Beobachtungen, die für die Berechnung des t-Tests verwendet wurden. C. Mittel - Dies ist die Liste der Mittel der Variablen. Die letzte Zeile zeigt die einfache Differenz zwischen den beiden Mitteln an. D. Std. Err. - Dies ist die geschätzte Standardabweichung des Stichprobenmittelwerts. Wenn wir wiederholte Stichproben der Größe 200 annahmen, würden wir erwarten, dass die Standardabweichung der Probenmittel nahe bei dem Standardfehler liegt. Die Standardabweichung der Verteilung des Probenmittels wird als Standardabweichung der Probe geteilt durch die Quadratwurzel der Probengröße geschätzt. Dies liefert ein Maß für die Variabilität des Probenmittels. Der zentrale Grenzwertsatz sagt uns, daß die Probenmittel annähernd normal verteilt sind, wenn die Probengröße 30 oder mehr beträgt. D. h. Std. Dev. - Dies ist die Standardabweichung der Variablen. Die letzte Zeile zeigt die Standardabweichung für die Differenz an, die nicht gleich der Differenz der Standardabweichungen für jede Gruppe ist. F 95 Konfidenzintervall - Dies sind die untere und obere Grenze des Konfidenzintervalls für den Mittelwert. Ein Konfidenzintervall für den Mittelwert gibt einen Wertebereich an, innerhalb dessen der unbekannte Populationsparameter, in diesem Fall der Mittelwert, liegen kann. Es ist gegeben durch wobei s die Probenabweichung der Beobachtungen und N die Anzahl der gültigen Beobachtungen ist. Der t-Wert in der Formel kann in jedem Statistikbuch berechnet werden, wobei die Freiheitsgrade N-1 sind und der p-Wert 1- alpha 2 ist, wobei alpha der Konfidenzniveau ist und standardmäßig 95 ist. (Diff) lt 0 k Ha: Mittelwert (diff) 0 j Ha: Mittelwert (diff) Mittelwert (diff) Gt 0 k Pr (T lt t) 0,8066 Pr (T gt t) 0,3868 Pr (T gt t) 0,1934 g. Mittelwert (diff) mean (var1 - var2) - Der t-Test für abhängige Gruppen bildet eine einzige Stichprobe aus der gepaarten Differenz, die als einfacher Stichproben-Test fungiert. Die Interpretation für t-Wert und p-Wert ist die gleiche wie bei der einfachen Stichprobe. H. T - Dies ist die t-Statistik. Es ist das Verhältnis des Mittelwerts der Differenz zum Standardfehler der Differenz (.545.6283822). ich. Freiheitsgrade - Die Freiheitsgrade für die gepaarten Beobachtungen sind einfach die Anzahl der Beobachtungen minus 1. Dies liegt daran, dass der Test auf der einen Probe der gepaarten Differenzen durchgeführt wird. J Pr (T gt t) - Dies ist der zweiseitige p-Wert, der unter Verwendung der t-Verteilung berechnet wird. Es ist die Wahrscheinlichkeit, einen größeren absoluten Wert von t unter der Nullhypothese zu beobachten. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01, hier der erstere), werden wir schließen, dass der mittlere Unterschied zwischen Schreiben und Lesen statistisch signifikant von Null verschieden ist. Zum Beispiel ist der p-Wert für die Differenz zwischen Schreiben und Lesen größer als 0,05, so dass wir schließen, dass die mittlere Differenz nicht statistisch signifikant von 0 verschieden ist. Pr (T tt t), Pr (T gt t) - Dies sind die eintägigen p-Werte für die Bewertung der Alternativen (mittlerer lt H0-Wert) bzw. (mittlerer gt H0-Wert). Wie Pr (T gt t). Sie werden unter Verwendung der t-Verteilung berechnet. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01), werden wir schließen, dass der mittlere Unterschied statistisch signifikant größer als oder kleiner als Null ist. Unabhängiger Gruppen-t-Test Dieser t-Test soll Vergleichsmittel gleicher Variablen zwischen zwei Gruppen vermitteln. In unserem Beispiel vergleichen wir die durchschnittliche Schreibbewertung zwischen der Gruppe der weiblichen Studenten und der Gruppe der männlichen Studenten. Idealerweise werden diese Themen zufällig aus einer größeren Population von Probanden ausgewählt. Der Test geht davon aus, dass Abweichungen für die beiden Populationen gleich sind. Die Interpretation für p-Wert ist die gleiche wie bei anderen Typen von t-Tests. In diesem Beispiel ist die t-Statistik -3.7341 mit 198 Freiheitsgraden. Der entsprechende zweiseitige p-Wert ist 0,0002, was kleiner als 0,05 ist. Wir schließen daraus, dass der Unterschied der Mittel beim Schreiben zwischen Männchen und Weibchen von 0 verschieden ist. Gruppe - Diese Spalte gibt Kategorien der unabhängigen Variablen, in unserem Fall weiblich. Diese Variable wird durch die Anweisung by (female) angegeben. B. Obs - Dies ist die Anzahl der gültigen (d. h. nicht fehlenden) Beobachtungen in jeder Gruppe. C. Mittelwert - Dies ist der Mittelwert der abhängigen Variablen für jede Ebene der unabhängigen Variablen. Auf der letzten Zeile ist die Differenz zwischen den Mitteln gegeben. D. Std Err - Dies ist der Standardfehler des Mittelwerts für jede Ebene der unabhängigen Variablen. D. h. Std Dev - Dies ist die Standardabweichung der abhängigen Variablen für jede der Ebenen der unabhängigen Variablen. Auf der letzten Zeile wird die Standardabweichung für die Differenz angegeben. F. 95 Konf. Intervall - Dies sind die unteren und oberen Vertrauensgrenzen der Mittel. Teststatistik diff Mittel (weiblich) gt -3.7341 h Ho: diff 0 Freiheitsgrade 198 i Ha: diff lt 0 k Ha: diff 0 j Ha: diff gt 0 k Pr (T lt t) 0,0001 Pr (T gt t) 0,0002 Pr (T gt t) 0,9999 g. Diff-Mittelwert (männlich) - Mittelwert (weiblich) - Der t-Test vergleicht die Mittel zwischen den beiden Gruppen, wobei die Nullhypothese ist, daß die Differenz zwischen den Mitteln Null ist. H. T - Dies ist die t-Statistik. Es ist das Verhältnis des Mittelwerts der Differenz zum Standardfehler der Differenz: (-4.8699471.304191). ich. Freiheitsgrade - Die Freiheitsgrade für die gepaarten Beobachtungen sind einfach die Anzahl der Beobachtungen minus 2. Wir verwenden einen Freiheitsgrad für die Schätzung des Mittelwerts jeder Gruppe, und da es zwei Gruppen gibt, subtrahieren wir zwei Freiheitsgrade. J Pr (T gt t) - Dies ist der zweiseitige p-Wert, der unter Verwendung der t-Verteilung berechnet wird. Es ist die Wahrscheinlichkeit, einen größeren absoluten Wert von t unter der Nullhypothese zu beobachten. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01, hier der erstere), so ergibt sich, daß der Mittelwert statistisch signifikant von Null verschieden ist. Zum Beispiel ist der p-Wert für die Differenz zwischen Weibchen und Männchen kleiner als 0,05, so dass wir schließen, dass die Differenz der Mittel statistisch signifikant von 0 verschieden ist. Pr (T lt t), Pr (Tgtt) - Dies sind die eintägigen p-Werte für die alternativen Hypothesen (mittlere Differenz lt 0) bzw. (mittlere Differenz gt 0). Wie Pr (T gt t). Sie werden unter Verwendung der t-Verteilung berechnet. Wie üblich, wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Wert ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01), werden wir schließen, dass der Mittelwert statistisch signifikant größer oder kleiner als Null ist. Unabhängiger Stichproben-T-Test unter der Annahme ungleicher Abweichungen Wir werden wieder Mittel der gleichen Variablen zwischen zwei Gruppen vergleichen. In unserem Beispiel vergleichen wir die durchschnittliche Schreibbewertung zwischen der Gruppe der weiblichen Studenten und der Gruppe der männlichen Studenten. Im Idealfall werden diese Themen zufällig aus einer größeren Population von Probanden ausgewählt. Wir haben bisher angenommen, dass die Varianzen für die beiden Populationen die gleichen sind. Hier erlauben wir ungleiche Abweichungen in unseren Proben. Die Interpretation für p-Wert ist die gleiche wie bei anderen Typen von t-Tests. In diesem Beispiel ist die t-Statistik -3.6564 mit 169.707 Freiheitsgraden. Der entsprechende zweiseitige p-Wert ist 0,0003, was kleiner als 0,05 ist. Wir schlussfolgern, dass der Unterschied der Mittel beim Schreiben zwischen Männchen und Weibchen von 0 verschieden ist, was Unterschiede in den Varianzen zwischen den Gruppen erlaubt. Zusammenfassung Statistiken a. Gruppe - Die Liste der Gruppen, deren Mittel verglichen werden. B. Obs. - Dies ist die Anzahl der gültigen Beobachtungen (dh nicht fehlenden) aus jeder Gruppe sowie die kombinierten. C. Mittel - Das ist der Mittelwert der Variablen von Interesse für jede Gruppe, die wir vergleichen. Auf der dritten Zeile ist das kombinierte Mittel gegeben und auf der letzten Zeile die Differenz zwischen den Mitteln. D. Std. Err. - Dies ist der Standardfehler des Mittelwerts. D. h. Std. Dev. - Dies ist die Standardabweichung der abhängigen Variablen für jede der Gruppen. F. 95 Konfidenzintervall - Dies sind die unteren und oberen Grenzwerte für das 95 Konfidenzintervall des Mittelwerts für jede der Gruppen. Prüfstatistik g. Diff - Das ist der Wert, den wir testen: Der Unterschied in den Mitteln der männlichen Gruppe und der weiblichen Gruppe. H. T - Dies ist die t-Statistik. Es ist die Teststatistik, die wir verwenden werden, um unsere Hypothese zu bewerten. Es ist das Verhältnis des Mittelwerts zum Standardfehler der Differenz der beiden Gruppen: (-4.8699471.331894). ich. Satterthwaites Freiheitsgrade - Satterthwaites ist ein alternativer Weg, um die Freiheitsgrade zu berechnen, die berücksichtigen, dass die Abweichungen als ungleich angenommen werden. Es ist ein konservativerer Ansatz als mit den traditionellen Freiheitsgraden. Das sind die Freiheitsgrade unter dieser Berechnung. J Pr (T gt t) - Dies ist der zweiseitige p-Wert, der unter Verwendung der t-Verteilung berechnet wird. Es ist die Wahrscheinlichkeit, einen größeren absoluten Wert von t unter der Nullhypothese zu beobachten. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Pegel ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01, hier der erstere), werden wir schließen, dass die Differenz der Mittel statistisch signifikant von Null verschieden ist. Zum Beispiel ist der p-Wert für die Differenz zwischen Weibchen und Männchen kleiner als 0,05, so dass wir schließen, dass die Differenz der Mittel statistisch signifikant von 0 verschieden ist. Pr (T tt t), Pr (T gt t) - Dies sind die eintägigen p-Werte für die Alternativhypothesen (Differenz lt 0) bzw. (Differenz gt 0). Wie Pr (T gt t). Sie werden unter Verwendung der t-Verteilung berechnet. Wie üblich, wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene Alpha-Wert ist (üblicherweise 0,05 oder 0,01), werden wir schließen, dass der Mittelwert statistisch signifikant größer oder kleiner als Null ist. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.
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