Существует несколько статистических тестов, которые обычно используются аналитиками данных в различных контекстах. Вот пять статистических тестов, с которыми должен быть знаком каждый аналитик данных:
Т-тест. Стьюдент-критерий используется для сравнения средних значений двух групп или выборок, чтобы определить, есть ли между ними значительная разница. Существует несколько типов t-тестов, включая одновыборочные, независимые выборки и t-тесты для парных выборок.
ANOVA: ANOVA (дисперсионный анализ) используется для сравнения средних значений трех или более групп или выборок, чтобы определить, есть ли между ними существенные различия.
Тест хи-квадрат. Тест хи-квадрат используется для определения наличия значительной связи между двумя категориальными переменными. Его можно использовать для проверки гипотез о связи между двумя переменными или для сравнения наблюдаемого частотного распределения переменной с ожидаемым распределением.
Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона используется для измерения силы и направления линейной зависимости между двумя непрерывными переменными. Он может варьироваться от -1 (совершенная отрицательная корреляция) до 1 (совершенная положительная корреляция) и обычно используется для определения наличия статистически значимой связи между двумя переменными.
Линейная регрессия. Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он используется для прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимых переменных и может использоваться для определения силы и направления взаимосвязи между переменными.
