Un test de randomisation est valable pour tout type d'échantillon, quelle que soit la façon dont l'échantillon est sélectionné Il s'agit d'une propriété extrêmement importante car l'utilisation d'échantillons non aléatoires est courante dans l'expérimentation et les tableaux statistiques paramétriques (par exemple, les tableaux t et F) ne sont pas valides pour de tels échantillons.
Que sont les tests de randomisation ?
Les tests de randomisation peuvent être considérés comme une autre façon d'examiner les données, et ne font pas d'hypothèses restrictives sur les populations. … Alors commençons par prendre toutes nos données, les jetant en l'air et en laissant tomber la moitié dans un groupe et l'autre moitié dans l'autre groupe.
D'où vient la distribution d'échantillonnage lorsque vous utilisez un test de randomisation ?
La distribution de randomisation est l'histogramme de toutes les valeurs de la statistique de toutes les manières possibles dont les unités expérimentales auraient pu être assignées au hasard aux groupes Dans le modèle d'échantillonnage, la raison pour laquelle il y a la variabilité dans une statistique d'échantillon est due au fait que nous avons induit la variabilité en prenant un échantillon aléatoire.
À quoi servent les distributions aléatoires ?
Utilisez la distribution de randomisation pour trouver la valeur de p. Décidez si vous devez rejeter ou ne pas rejeter l'hypothèse nulle. Énoncez une conclusion du monde réel par rapport à la question de recherche initiale.
Qu'est-ce que la randomisation pour conditionner ?
La randomisation dans une expérience est où vous choisissez vos participants expérimentaux au hasard … Si vous utilisez la randomisation dans vos expériences, vous vous prémunissez contre les biais. Par exemple, le biais de sélection (où certains groupes sont sous-représentés) est éliminé et le biais accidentel (où des déséquilibres aléatoires se produisent) est minimisé.
