Die sterkte van statistiese modelle, toetse en prosedures
In die statistiek verwys die term robuuste of robuustheid na die sterkte van 'n statistiese model, toetse en prosedures volgens die spesifieke toestande van die statistiese analise wat 'n studie hoop. Aangesien hierdie voorwaardes van 'n studie nagekom word, kan die modelle geverifieer word om waar te wees deur die gebruik van wiskundige bewyse.
Baie modelle is egter gebaseer op ideale situasies wat nie bestaan ​​wanneer werk met werklike data nie, en as gevolg hiervan kan die model korrekte resultate verskaf, selfs al word die voorwaardes nie presies nagekom nie.
Robuuste statistiek is dus enige statistiek wat goeie prestasie lewer wanneer data getrek word uit 'n wye verskeidenheid waarskynlikheidsverdelings wat grootliks onaangeraak word deur uitskieters of klein afwykings van modelaannames in 'n gegewe datastel. Met ander woorde, 'n robuuste statistiek is bestand teen foute in die resultate.
Een manier om 'n algemeen bekende robuuste statistiese prosedure waar te neem, moet nie verder as t-prosedures gekyk word nie, wat hipotese toetse suggereer om die akkuraatste statistiese voorspellings te bepaal.
Waarneming van T-prosedures
Vir 'n voorbeeld van robuustheid, sal ons t- prosedures oorweeg, wat die vertroue interval insluit vir 'n populasie gemiddelde met onbekende populasie standaard afwyking asook hipotesetoetse oor die populasie gemiddelde.
Die gebruik van t- prosedures veronderstel die volgende:
Die versameling data waaraan ons werk, is 'n eenvoudige ewekansige steekproef van die bevolking.
Die bevolking waaruit ons gekonfronteer is, word normaalweg versprei.
In die praktyk met voorbeelde in die praktyk, het statistici selde 'n bevolking wat normaalweg versprei word. Die vraag word in plaas daarvan: "Hoe robuust is ons t- prosedures?"
Oor die algemeen is die voorwaarde dat ons 'n eenvoudige ewekansige steekproef het, belangriker as die toestand wat ons van 'n normaal verspreide bevolking bevraagteken het. Die rede hiervoor is dat die sentrale limietstelling 'n steekproefverspreiding verseker wat ongeveer normaal is - hoe groter ons steekproefgrootte, hoe nader die steekproefverdeling van die steekproef beteken dat dit normaal is.
Hoe T-prosedures funksioneer as robuuste statistiek
So robuustheid vir t- prosedures hang af van die steekproefgrootte en die verspreiding van ons monster. Oorwegings hiervoor sluit in:
As die monstergrootte groot is, wat beteken dat ons 40 of meer waarnemings het, dan kan t- prosedures gebruik word selfs met verdelings wat skeef is.
As die steekproefgrootte tussen 15 en 40 is, kan ons t- prosedures vir enige vormige verspreiding gebruik, tensy daar uitskieters of 'n hoë mate van skeefheid is.
As die steekproefgrootte minder as 15 is, kan ons t -prosedures gebruik vir data wat geen uitskieters, 'n enkele piek het nie, en amper simmetries is.
In die meeste gevalle is robuustheid vasgestel deur tegniese werk in wiskundige statistiek. Gelukkig het ons nie noodwendig hierdie gevorderde wiskundige berekenings nodig om dit behoorlik te benut nie. Ons moet net verstaan ​​wat die algemene riglyne is vir die robuustheid van ons spesifieke statistiese metode.
T-prosedures funksioneer as robuuste statistieke omdat hulle tipies goeie prestasie per hierdie modelle lewer deur factoring in die grootte van die monster in die basis vir die toepassing van die prosedure.