Cochranův test C

Cochranův C test, pojmenovaný po Williamu G. Cochranovi, je ve statistice jednostranný test horní hranice rozptylu. C test se používá k rozhodnutí, zda je jediný odhad rozptylu (nebo směrodatné odchylky) výrazně větší než skupina rozptylů (nebo směrodatných odchylek), s nimiž má být jediný odhad srovnatelný. C test je diskutován v mnoha učebnicích a byl doporučen IUPAC a ISO. Cochranův C test by neměl být zaměňován s Cochranovým Q testem, který se vztahuje k analýze obousměrně randomizovaných návrhů bloků.

C test předpokládá vyváženou konstrukci, tj. uvažovaný úplný soubor dat by se měl skládat z jednotlivých datových řad, které mají všechny stejnou velikost. C test dále předpokládá, že každá jednotlivá datová řada je normálně rozložena. Ačkoli je C test primárně odlehlejším testem, používá se také jako jednoduchá alternativa pro pravidelné testy homoscedasticity, jako je Bartlettův test, Levenův test a Brown-Forsythův test pro kontrolu statistického souboru dat na homogenitu rozptylů. Ještě jednodušší způsob kontroly homoscedasticity poskytuje Hartleyho Fmax test, ale Hartleyho Fmax test má nevýhodu v tom, že započítává pouze minimum a maximum rozptylového rozsahu, zatímco C test započítává všechny rozptyly v rozsahu.

Zkouška C zjišťuje vždy jednu výjimečně velkou hodnotu rozptylu. Odpovídající datové řady se pak z celého souboru dat vynechají. Podle normy ISO 5725 lze zkoušku C opakovat, dokud nejsou zjištěny žádné další výjimečně velké hodnoty rozptylu, ale taková praxe může vést k nadměrným odmítnutím, pokud základní datové řady nejsou normálně rozloženy.
Zkouška C hodnotí poměr:

Test C testuje nulovou hypotézu (H0) proti alternativní hypotéze (Ha):

Variabilita vzorku datové řady j se považuje za odlehlou na úrovni významnosti α, pokud Cj překročí horní mez kritické hodnoty CUL. CUL závisí na požadované úrovni významnosti α, počtu uvažovaných datových řad N a počtu datových bodů (n) na datovou řadu. Výběry hodnot pro CUL byly uvedeny do tabulky na úrovních významnosti α = 0,01, α = 0,025 a α = 0,05. CUL lze také vypočítat z:

Doporučujeme:  Malapropismus

Test C lze zobecnit tak, že zahrnuje nevyvážená posouzení, jednostranné testy dolní meze a oboustranné testy na libovolné úrovni významnosti α, pro libovolný počet datových řad N a pro libovolný počet jednotlivých datových bodů nj v datových řadách j.

Průměr (Aritmetika, Geometrie) – Medián – Režim – Výkon – Odchylka – Směrodatná odchylka

Testování hypotéz – Význam – Nullova hypotéza/Alternativní hypotéza – Chyba – Z-test – Studentův t-test – Maximální pravděpodobnost – Standardní skóre/Z skóre – P-hodnota – Analýza rozptylu

Funkce přežití – Kaplan-Meier – Logrank test – Četnost selhání – Proporcionální modely nebezpečnosti

Normal (zvonová křivka) – Poisson – Bernoulli

Matoucí veličina – Pearsonův korelační koeficient produktového momentu – Rank korelace (Spearmanův korelační koeficient hodnosti, Kendall tau korelační koeficient hodnosti)

Lineární regrese – Nelineární regrese – Logistická regrese