Qruplar arasındakı fərqlərin əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün hansı statistik testlər istifadə edilməlidir və onlar necə fərqlənir?

Qruplar arasındakı fərqlərin əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün statistik testlər məlumatların növü və paylanmasına görə seçilir:

• Studentin t-testi — normal paylanma və dispersiyaların bərabərliyi halında iki qrupun orta qiymətlərini müqayisə etmək üçün.
• Mann-Whitney U testi — məlumatlar normal deyilsa, müstəqil iki qrupun müqayisəsi üçün parametrik olmayan test.
• ANOVA (varyansların analizi) — normal paylanma və dispersiyaların homojenliyi şəraitində iki və ya daha çox qrupun orta qiymətlərini müqayisə etmək üçün.
• Kruskal-Wallis testi — ANOVA-nın parametrik olmayan analoqu, çoxlu qruplar üçün.
• χ² testi (ki-kvadrat) — kateqoriyalı məlumatlar üçün, qruplar arasında əlaqəni yoxlamaq üçün.

Fərqlər:

• Parametrik testlər (t-test, ANOVA) normal paylanma və dispersiyaların bərabərliyini qəbul edir.
• Parametrik olmayan testlər (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) bu tələbləri tələb etmir və sıralı və ya normal olmayan məlumatlara tətbiq oluna bilər.

Test seçimi məlumatlara və yoxlamaq istədiyiniz hipotezə bağlıdır.