Comparaison des groupes avec différentes tailles d'échantillon

1. Comment comparer les données avec différentes tailles d'échantillon?
2. Quelles statistiques sont utilisées pour comparer les groupes avec différentes tailles d'échantillon?
3. Pouvez-vous comparer des tailles d'échantillon inégales?
4. Que se passe-t-il lorsque les tailles d'échantillon sont différentes?

Comment comparer les données avec différentes tailles d'échantillon?

Une façon de comparer les deux ensembles de données de taille différente consiste à diviser le grand ensemble en un nombre N d'ensembles de taille égale. La comparaison peut être basée sur une somme absolue de différence. Cela mesurera combien d'ensembles du NSET sont en correspondance étroite avec le seul ensemble d'échantillons.

Quelles statistiques sont utilisées pour comparer les groupes avec différentes tailles d'échantillon?

Le test t de Welch, (ou les variances inégales t-test,) est un test de localisation à deux échantillons qui est utilisé pour tester l'hypothèse que deux populations ont des moyens égaux.

Pouvez-vous comparer des tailles d'échantillon inégales?

Oui, vous pouvez effectuer un test t lorsque les tailles d'échantillon ne sont pas égales. La taille des échantillons égaux n'est pas l'une des hypothèses faites lors d'un test t. Les vrais problèmes surviennent lorsque les deux échantillons n'ont pas de variances égales, qui est l'une des hypothèses faites dans un test t.

Que se passe-t-il lorsque les tailles d'échantillon sont différentes?

Des échantillons inégaux peuvent conduire à: des variances inégales entre les échantillons, ce qui affecte l'hypothèse de variances égales dans les tests comme l'ANOVA. Le fait d'avoir à la fois des échantillons et des variances inégaux affectent considérablement la puissance statistique et les taux d'erreur de type I (Rusticus & Lovato, 2014). Une perte générale de pouvoir.