Comments 4
Пермутационный тест даёт нам p-значение 0,053, а это подразумевает слабое отклонение нулевой гипотезы на уровне 5%.
В примере сгенерированы не все перестановки, а 1000 случайных. Полученное p-value является случайной величиной и гораздо разумнее смотреть на доверительные интервалы для него.
Так лихо бахнули двувыборочный T-тест после того как сами же обговорили, что выборки имеют разные дисперссии. А в этом случае по хорошему надо хотя бы сделать несколько замечаний.
Во-первых, T-тест доказан только для выборок с одинаковой дисперсией. Чтобы в этом удостовериться сперва надо сделать тест Фишера, он для этого предназначен.
Если дисперсии неизвестные и отличаются, то точного значения статистики нет (проблема Беренса-Фишера). В этом случае можно лишь с оговорками полагаться на приближения.
Но для этого надо хотя бы убедиться, что выборка с бОльшей дисперсией по размеру превосходит «узкую» выборку (а т.к. контроль зачастую сильно превосходит пилот размером, то обычно это не так).
Надеюсь эти и другие тонкости рассказываются в рекламируемом курсе.
Во-первых, T-тест доказан только для выборок с одинаковой дисперсией. Чтобы в этом удостовериться сперва надо сделать тест Фишера, он для этого предназначен.
Если дисперсии неизвестные и отличаются, то точного значения статистики нет (проблема Беренса-Фишера). В этом случае можно лишь с оговорками полагаться на приближения.
Но для этого надо хотя бы убедиться, что выборка с бОльшей дисперсией по размеру превосходит «узкую» выборку (а т.к. контроль зачастую сильно превосходит пилот размером, то обычно это не так).
Надеюсь эти и другие тонкости рассказываются в рекламируемом курсе.
Манн - Витни не проверяет равенство медиан. Он проверяет равенство средних рангов по выборкам
UFO just landed and posted this here
Sign up to leave a comment.
Как сравнивать распределения. От визуализации до статистических тестов