Welch'in t-testi

İstatistikte, Welch'in t-testi veya eşitsiz varyans t-testi, iki popülasyonun eşit araçlara sahip olduğu hipotezini test etmek için kullanılan iki örneklemli bir konum testidir. Welch'in t-testi, Student'ın t-testinin uyarlanmasıdır, Yani, Student'ın  t  testi yardımıyla türetilmiştir ve iki numunenin eşitsiz varyanslara ve eşit olmayan örneklem boyutlarına sahip olması durumunda daha güvenilirdir. Bu testlere, genellikle, karşılaştırılan iki numunenin altında yatan istatistiksel birimler çakışmaz olduğunda tipik olarak uygulandığı için "eşleştirilmemiş" veya "bağımsız örnekler" "t" testleri olarak adlandırılır.Welch'in t-testinin Student'ın t-testinden daha az popüler olduğu ve okuyuculara daha az tanıdığı göz önüne alındığında, kısaca "Welch'in eşitsiz varyans t-testi" veya "eşitsiz varyans t -testi" daha bilgilendirici bir addır.

Varsayımlar

Student'ın t-testi, iki popülasyonun normal dağılımlara ve eşit varyansa sahip olduğunu varsayar. Welch'in t- testi, eşit olmayan varyanslar için tasarlanmıştır, ancak normalite varsayımı korunmaktadır. Welch'in t-testi, Behrens-Fisher problemi için yaklaşık bir çözümdür.
Aspin ve Welch gibi bazı yazarlar, Welch istatistiklerinde serbestlik derecelerini (df) elde etmek için yöntemler sundular. Keselman ve ark., formüllerin hiçbiri kesinlikle doğru df sağlamaz ve bu nedenle yaklaşık df (ADF) olarak adlandırılırlar. Yaygın olarak kullanılan formül Welch tarafından önerilmiştir. Bu varyans tahmini ile ilişkili serbestlik dereceleri, Welch-Satterthwaite denklemi kullanılarak örnek verilerden yaklaşıklandırılır.

İstatistiksel test

T ve  hesaplandıktan sonra bu istatistikler, iki popülasyon ortalamasının eşit olduğu (iki uçlu test kullanılarak) boş hipotezi test etmek için t-dağılımı ile veya popülasyon ortalamalarının birinin Diğerinden büyük veya eşit (tek kuyruklu test kullanarak)olduğu alternatif hipotezler için kullanılabilir.

Avantaj ve sınırlamalar

Welch'in t-testi Student'ın t-testinden daha sağlamdır ve eşitsiz varyansların ve eşit olmayan örneklem boyutlarının nominaline yakın tip I hata oranlarını korur.Ayrıca, popülasyon farklılıkları eşit olduğunda ve numune boyutları dengelense bile, Welch'in t-testinin gücü Student'ın t-testinin gücüne yakındır. Welch'in t-testi, tek yönlü varyans analizinden daha sağlam olan 2'den fazla numuneye genellenebilir.
Eşit farklılıkları ön teste tabi tutmak ve daha sonra Student's t-testi veya Welch'in t-testi arasında seçim yapmak tavsiye edilmez. Daha ziyade, Welch'in t-testi, yukarıda belirtildiği gibi doğrudan ve Student'ın t-testine herhangi bir önemli dezavantaj olmadan uygulanabilir. Yer belirleme testinden önce kullanılan eşitliğin eşitliği için yapılan ön testler istatistikçiler tarafından artık yaygın olarak önerilmez; ancak bazı ek kitaplar ve yazılım paketlerinde de geçerlidir. Simülasyonlar, iki aşamalı prosedürün, önem seviyesini korumakta başarısız olduğunu ve genellikle durumun daha da kötüsü ön testlerin sıklıkla testin boyutunu olumsuz etkilediğini ve varyansların eşit olmadığı durumlarda Welch t-testinin Student t-testinden üstün olduğunu göstermiştir. Mevcut simülasyonlar, örneklem boyutları daha küçük olduğunda, varyanslar arasındaki farkın aşırı olmadığından daha hafif olduğu ve anlamlılık seviyesinin daha katı olduğu zaman hata oranlarındaki değişimlerin daha fazla olduğunu ortaya koymaktadır. Dahası, Welch t-testinin geçerliliği, yalnızca bir ön testin gerekli olduğunu belirttiği durumlarda kullanıldığında bozulur. Numune boyutları eşitsiz olduğunda koşulsuz olarak ayrı bir varyans testi kullanılarak optimum koruma sağlanır. Welch'in t-testi çarpık dağılımlar ve büyük örnek boyutları için daha güvenilirdir. Sıralanan dağılımlar ve daha küçük örnekler için güvenilirlik azalır ve burada Welch'in sıralanmış veriler üzerinde t testi yapılabilir.