Výběr vhodného statistického testu – porovnání středních hodnot

Střední hodnoty porovnáváme tehdy, když chceme zjistit, zda se dvě nebo více skupin liší ve průměru.

Typické příklady:

  • rozdíl průměrné výšky mužů a žen
  • rozdíl průměrné známky mezi dvěma třídami
  • efekt léčby vs. kontrolní skupina

Základní otázka: Kolik skupin porovnávám?

2 skupiny

  • například muži vs. ženy
  • před a po intervenci

3 a více skupin

  • například více výukových metod
  • více regionů nebo skupin pacientů

2 skupiny – jaký test použít?

Nezávislé výběry (skupiny)

Pokud jsou skupiny nezávislé (např. dvě různé skupiny lidí – muži/ženy):

  • t-test pro nezávislé výběry se shodnými odhady rozptylů
  • t-test pro nezávislé výběry se samostatnými odhady rozptylů

 Pokud není splněn předpoklad normálního rozložení v obou výběrech:

  • Mann-Whitney U test (neparametrická alternativa)

Použijte t-test, pokud jsou data přibližně normálně rozdělená
Použijte Mann-Whitney, pokud normalita není splněna

Párové výběry

Pokud jde o stejné osoby měřené dvakrát (před vs. po):

  • párový t-test

 Pokud není splněn předpoklad normálního rozložení rozdílů hodnot:

  • Wilcoxonův test

3 a více skupin – jaký test použít?

Pokud porovnáváte více než dvě skupiny:

  • ANOVA (analýza rozptylu) – pro výběry se shodnými (homogenními) rozptyly
  • Welchův test – pro výběry s neshodnými (heterogeními) rozptyly

 Pokud není splněn předpoklad normální rozložení ve všech výběrech:

  • Kruskal-Wallisův test

Na co si dát pozor!

Při výběru testu je důležité zkontrolovat:

  • zda jsou data normálně rozdělená
  • zda mají skupiny podobné rozptyly
  • zda jsou vzorky nezávislé nebo závislé (párové)

Rychlé rozhodovací shrnutí

  • 2 skupiny → t-test / Mann-Whitney
  • párová data → párový t-test / Wilcoxon
  • 3+ skupin → ANOVA / Kruskal-Wallis

Připadá Vám to příliš komplikované? Ozvěte se mi a nechte statistické zpracování dat na mně. Celou analýzu vypracuji  a výsledky Vám srozumitelně popíši.