Научни изследвания в природни зони
3.2.3 - Използване на статистически данни за сравняване на извадки
СЪВЕТ
Статистическите тестове по същество ни позволяват да оценим получените разпределения, за да разберем дали се дължат на случайност или съдържат интересна информация.
Необходимо е да има методи, позволяващи да се определят вариациите, развитието, сходствата или разликите между годините, между категориите, между сайтовете. След въвеждане и организиране на данните в таблица и ако графичните изображения не предоставят достатъчно информация, могат да се използват по-сложни статистически тестове.
3.2.3.1 Избор на статистически тест
- оценката на представителността на наблюдаваните разпределения във връзка с известните стойности за цялата популация,
- измерване на значимостта на разликата, наблюдавана при наблюденията на две групи индивиди или на една и съща група за две наблюдавани променливи,
- съществуването и интензивността на връзка между две променливи.
Този тип тест е полезен в природните зони, когато например човек иска да установи дали два вида управление са различни или единият е „по-добър“ от другия. Във всички случаи групата, която е била подложена на лечение (например начин на управление) се сравнява с тази, която не е била подложена или която е била подложена на различно лечение.
Изборът на статистически тест е толкова тясно свързан с избора на дизайна на извадката, че често е трудно да се определи кой избор предхожда другия. Всъщност много факторни анализи изискват много специфично събиране на данни.
Съществуват множество тестове, използвани за сравняване на проби помежду си, измерване на приликата между пробите и проверка на хипотези. Има две основни категории тестове: параметрични тестове и непараметрични тестове (вижте карето по-долу). Подходящите тестове ще бъдат избрани в зависимост от вида на измерването, формата на честотното разпределение и броя на наличните проби.
Параметрични и непараметрични тестове (предимства и недостатъци)
ПАРАМЕТРИЧЕН ТЕСТ
Параметричен тест се прилага за анализи, които въвеждат в действие променливи, чиято еволюция е вероятно да следва статистически закон, чиито параметри са „известни“ или поне „оценими“. По принцип тези тестове могат да се прилагат само към числови променливи. Когато условията им са изпълнени, те са по-мощни от непараметричните тестове.
НЕПАРАМЕТРИЧЕН ТЕСТ
Непараметричните тестове се прилагат както за числени, така и за качествени променливи.
Непараметричен тест е тест, чийто модел не определя условията, на които трябва да отговарят параметрите на популацията, от която е взета пробата. Трябва обаче да бъдат проверени определени условия за кандидатстване. Разглежданите проби трябва да бъдат произволни (когато всички индивиди имат еднаква вероятност да бъдат част от извадката) и прости (всички лица, които трябва да формират извадката, се вземат независимо един от друг) и евентуално независими един от друг. ( използване на таблици с произволни числа).
Тези тестове не се отнасят до конкретно разпределение на майчината популация.
Следователно те могат да се прилагат върху малки проби. Непараметрични тестове се използват веднага щом размерът "N" на пробата е по-малък от 30, дори за много малки проби до N = 6.
Въпреки че те теоретично са по-малко мощни от параметричните тестове, все пак можем да считаме, че те са по-подходящи за въпроси от проучването. Проучванията показват, че тяхната точност на големи проби е само малко по-ниска от тази на параметричните тестове, докато те са безкрайно по-точни на малки проби.