Ce este testul Tukey HSD?

Testul Tukey HSD („diferența semnificativă sincer” sau „diferența semnificativă onestă”) este un instrument statistic utilizat pentru a determina dacă relația dintre două seturi de date este semnificativ statistic - adică dacă există o șansă puternică ca o modificare numerică observată într-o valoare să fie cauzal legată de o modificare observată în alta valoare. Cu alte cuvinte, testul Tukey este un mod de a testa o ipoteză experimentală.

Testul Tukey este invocat atunci când trebuie să determinați dacă interacțiunea dintre trei sau mai multe variabile este reciprocă semnificativă statistic, care din păcate nu este pur și simplu o sumă sau un produs al nivelurilor individuale de semnificaţie.

Problemele statistice simple implică examinarea efectelor unei variabile (independente), cum ar fi numărul de ore studiate de către fiecare elev dintr-o clasă pentru un anumit test, pe o a doua variabilă (dependentă), precum scorurile elevului la test. În astfel de cazuri, de obicei, setați limita pentru semnificația statistică la P <0,05, în care experimentul arată o șansă mai mare de 95% ca variabilele în cauză să fie legate cu adevărat. Apoi faceți referire la un tabel t care ia în considerare numărul de perechi de date din experimentul dvs. pentru a vedea dacă ipoteza dvs. a fost corectă.

Uneori, însă, experimentul poate privi simultan mai multe variabile independente sau dependente. De exemplu, în exemplul de mai sus, orele de somn pe care le-a obținut fiecare student în noaptea dinaintea testului și nota de clasă a acestuia ar putea fi incluse. Astfel de probleme multivariate necesită altceva decât un test t datorită numărului mare, dacă relațiile variază independent.

ANOVA reprezintă „analiza varianței” și abordează cu exactitate problema descrisă mai jos. Acesta explică gradele de libertate care se extind rapid într-un eșantion pe măsură ce se adaugă variabile. De exemplu, privind ore vs. scorurile sunt o pereche, somn vs. scorurile este alta, note vs. scorurile este a treia și, între timp, toate acele variabile independente interacționează și ele.

Într-un test ANOVA, variabila de interes după efectuarea calculelor este F, care estegăsitevariația mediilor tuturor perechilor sau grupurilor, împărțite laașteptatvariația acestor medii. Cu cât acest număr este mai mare, cu atât relația este mai puternică, iar „semnificația” este de obicei stabilită la 0,95. Raportarea rezultatelor ANOVA necesită de obicei utilizarea unui calculator încorporat, cum ar fi cele găsite în Microsoft Excel, precum și programe statistice dedicate, cum ar fi SPSS.

John Tukey a venit cu testul care îi poartă numele atunci când și-a dat seama de capcanele matematice ale încercând să folosim valori P independente pentru a determina utilitatea unei ipoteze cu variabile multiple ca a întreg. La acea vreme, testele t erau aplicate la trei sau mai multe grupuri și el a considerat acest lucru necinstit - prin urmare „o diferență sincer semnificativă”.

Ceea ce face testul său este să compare diferențele dintre medii de valori, mai degrabă decât să compare perechi de valori. Valoarea testului Tukey este dată luând valoarea absolută a diferenței dintre perechile de medii și împărțindu-l la eroarea standard a mediei (SE), determinată de un test ANOVA unidirecțional. SE este la rândul său rădăcina pătrată a (varianța împărțită la dimensiunea eșantionului). Un exemplu de calculator online este listat în secțiunea Resurse.

Testul Tukey este un test post hoc prin care comparațiile între variabile se fac după ce datele au fost deja colectate. Acest lucru diferă de un test a priori, în care aceste comparații sunt făcute în avans. În primul caz, s-ar putea să te uiți la timpii parcurși de mile ale studenților din trei clase diferite fizice pe an. În acest din urmă caz, s-ar putea să repartizați elevii la unul dintre cei trei profesori și apoi să le cereți să alerge la o distanță de timp.