The appropriateness of a statistica

The appropriateness of a statistical test, which depends on underlying distributional assumptions, is generally not a problem if the population distribution is known in advance. If the assumption of normality is known to be wrong, a nonparametric test may be used that does not require normally distributed data. Difficulties arise if the population distribution is unknown—which, unfortunately, is the most common scenario in medical research.
Many statistical textbooks and articles state that assumptions should be checked before conducting statistical
tests, and that tests should be chosen depending on whether the assumptions are met (e.g., [22,28,47,48]).
Various options for testing assumptions are easily available and sometimes even automatically generated within
the standard output of statistical software (e.g., see SAS or SPSS for the assumption of variance homogeneity for
the t test; for a discussion see [42-45]).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความเหมาะสมของการทดสอบทางสถิติ ซึ่งตามสมมติฐานมาก โดยทั่วไปไม่มีปัญหาถ้าการกระจายประชากรล่วงหน้า ถ้าสมมติฐานของเครื่องจะไม่ถูกต้อง การทดสอบ nonparametric อาจใช้ที่ไม่ต้องการข้อมูลที่กระจายตามปกติ ปัญหาเกิดขึ้นถ้าการกระจายของประชากรไม่รู้จัก — อับ ซึ่ง เป็นสถานการณ์สมมติทั่วไปในการวิจัยทางการแพทย์หลายตำราสถิติบทความรัฐและว่า สมมติฐานควรตรวจสอบก่อนการดำเนินการทางสถิติการทดสอบ และการทดสอบควรเลือกขึ้นอยู่กับว่าตรงตามสมมติฐาน (เช่น, [22,28,47,48])ตัวเลือกต่าง ๆ สำหรับการทดสอบสมมติฐานที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย และสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติแม้บางครั้งภายในมาตรฐานผลลัพธ์ของสถิติซอฟต์แวร์ (เช่น ดู SPSS หรือ SAS สำหรับสมมติฐานเกี่ยวกับความแปรปรวน homogeneity สำหรับทดสอบ t สำหรับการสนทนาดู [42-45])

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความเหมาะสมของการทดสอบทางสถิติซึ่งขึ้นอยู่กับสมมติฐานกระจายพื้นฐานทั่วไปไม่ปัญหาหากการกระจายของประชากรเป็นที่รู้จักกันล่วงหน้า หากข้อสันนิษฐานของภาวะปกติเป็นที่รู้จักกันจะผิดการทดสอบอิงพารามิเตอร์อาจจะใช้ที่ไม่ต้องใช้ข้อมูลที่กระจายตามปกติ ความยากลำบากเกิดขึ้นหากการกระจายของประชากรเป็นที่รู้จักซึ่งน่าเสียดายที่เป็นสถานการณ์ที่พบมากที่สุดในการวิจัยทางการแพทย์.
ตำราสถิติจำนวนมากและบทความระบุว่าสมมติฐานควรตรวจสอบก่อนที่จะดำเนินการทางสถิติ
การทดสอบและการทดสอบควรจะเลือกขึ้นอยู่กับว่าสมมติฐานที่มี พบ (เช่น [22,28,47,48]).
ตัวเลือกต่างๆสำหรับการทดสอบสมมติฐานได้อย่างง่ายดายและบางครั้งก็สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติภายใน
ออกมาตรฐานของซอฟต์แวร์ทางสถิติ (เช่นดู SAS หรือโปรแกรม SPSS for สมมติฐานความแปรปรวนเป็นเนื้อเดียวกันสำหรับ
T Test สำหรับการสนทนาเห็น [42-45])

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความเหมาะสมของการทดสอบทางสถิติ ซึ่งขึ้นอยู่กับพื้นฐานสมมติฐานการแจกแจง คือโดยทั่วไปไม่ได้มีปัญหาถ้าประชากรมีการแจกแจงที่เป็นที่รู้จักกันล่วงหน้า ถ้าสมมติฐานปกติเป็นที่รู้จักกันจะผิด การทดสอบนอนพาราเมตริก อาจใช้ที่ไม่ต้องส่งข้อมูลตามปกติ . ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อประชากรมีการแจกแจงที่ไม่รู้จัก ซึ่งน่าเสียดายเป็นสถานการณ์ที่พบบ่อยที่สุดในการวิจัยทางการแพทย์ตำราทางสถิติหลายบทความและสภาพที่ควรตรวจสอบก่อนดำเนินการทางสถิติเบื้องต้นการทดสอบและการทดสอบควรเลือกขึ้นอยู่กับว่าสมมติฐานที่ได้ ( เช่น [ 22,28,47,48 ] )ตัวเลือกต่างๆสำหรับการทดสอบสมมติฐานจะพร้อมใช้งานได้อย่างง่ายดายและบางครั้งก็สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติภายในออกมาตรฐานของซอฟต์แวร์ทางสถิติ ( เช่นเห็น SAS หรือใช้สมมติฐานความแปรปรวนของค่าสำหรับทีทดสอบ สำหรับการสนทนาดู [ 42-45 ] )