Тесты для двоих: Тест для двоих. Узнай, насколько хорошо вы знаете друг друга

Семейные тесты: тесты для семейных пар

Я постоянно ребенка из детского садика забираю, посуду мою, собаку выгуливаю, а ты… а ты даже не можешь…

Вопросов: 3

Вас тянет в семью. В то время, как можно прекрасно отдохнуть с друзьями? Вы легко договариваетесь со своим партнером?

Вопросов: 10

Если в вашей семье отсутствует общение (враждебное молчание), регулярно происходят незначительные конфликты, часто переходящие в полноценные …

Вопросов: 10

Предлагаемый нами тест, поможет вам определить прочность ваших отношений с вашим партнером. И неважно, являетесь вы семейной парой, или только …

Вопросов: 10

Каждый человек мечтает о надежном браке. Ведь в нашем шатком и непостоянном мире, надежность цениться, если так можно сказать …

Вопросов: 10

Для кого-то главное в гармоничных отношениях, это, прежде всего достаток, когда – как говорится «прикрыты тылы». Для других, самое главное – это …

Вопросов: 10

Чтобы быть счастливым в семье, надо работать над созданием счастливых отношений и работать постоянно. Если сидеть и ждать, что все получится …

Вопросов: 10

Из мелочей и состоит весь быт. И именно по этой причине, возникают конфликты и ссоры, казалось бы на пустом месте.

Вопросов: 6

Измена – весьма странное явление. С одной стороны, они совсем не редки, и многие из нас порой сталкиваются за всю жизнь с этим явлением не раз …

Вопросов: 5

Ответив на следующие утверждения как можно более честно, Вы получите оценку биополя своей семьи. Может стоит над ним поработать…

Вопросов: 35

Соседи – слово, которое значит для каждого из нас довольно много. Узнать, хороший ли Вы сосед, Вы сможете, пройдя этот тест.

Вопросов: 15

Наше поведение при взаимодействии с другими людьми иногда бывает не совсем корректным. Порой мы позволяем себе повышать голос, незаслуженно обижать…

Вопросов: 20

Семейные тесты

Семейные тесты Семейные тесты — это, наверное, один из самых увлекательных и познавательных разделов на нашем сайте. Здесь собрано огромное множество разнообразных тестов, рассчитанных на помощь и поиск ответов для тех, кому важны вопросы семейной жизни. Если вы хотите знать о том, как сохранить теплые отношения с любимым супругом? Как правильно вести себя с дочкой во время ее подросткового бунтарства? Тогда эта категория тестов именно то, что вам нужно. Конечно, вряд ли результаты пройденных тестов смогут стать панацеей от всех проблем, но облегчить жизнь и помочь принять верное решение они точно способны. Семья — это тесное объединение любящих людей, с разными характерами, взглядами на жизнь и вкусами. Поэтому, чтобы стены этого союза навсегда остались нерушимыми, нужно постоянно трудиться и находить правильные решения по всем возникшим проблемам. И в этой категории находятся только те тесты, которые способны помочь, направить и подсказать.

Тест для двоих. Узнай, насколько хорошо вы знаете друг друга | Развлечения

Причем под «друг другом» в данном случае можно понимать не только девушку-жену, но и даже собственно друга.

Чтобы понять, насколько хорошо знают друг друга гипотетические М и Ж, обычные тесты предлагают ответить на вопросы о цвете глаз, любимом фильме или блюде. Мы решили усложнить задачу и поставить себе на службу научный подход. В 1960 году профессор Мэрилендского университета Томас Кромби Шеллинг придумал 10 заданий, которые показывают, насколько хорошо двое знают друг друга и могут предсказать мысли и реакции друг друга.

Мы слегка модифицировали тест и превратили его в игру, которая скрасит минут десять твоего досуга. Это тест для двоих — сажай рядом любого человека, с которым хорошо знаком, и начинайте независимо отвечать на вопросы внизу.

Старайся представить, как ответит на этот вопрос партнер. Ваша задача — ответить одинаково. Ответы записывайте отдельно, а потом сверяйте. И помни: даже женатые пары в тесте Шеллинга одинаково отвечали в среднем всего на два вопроса!

1. Напиши на листе бумаги что-то одно: «орел» или «решка».

2. Обведи кружком одно из чисел, приведенных в следующей строке.

   7 100 13 261 99 555

3. Нарисуй квадрат со сторонами два на два. Поставь галочку в один из квадратиков.

4. На улице 2019 год, за окном город Москва. Вам нужно встретиться. У вас нет договоренности о месте встречи, и вы не можете связаться друг с другом. Нужно угадать место встречи.

5. Итак, у вас есть место, но не время встречи. Вы должны угадать время встречи с точностью до минуты.

6. Во что будем играть — в бадминтон, покер, волейбол, «Монополию» или «Мафию»?

7. Придумай и запиши любую денежную сумму в рублях. Считай, что, если вы напишете одну и ту же сумму, ее же вы и получите.

8. Назовите один и тот же город — и вы получите туда бесплатные билеты.

9. Вам предстоит выпить. Какой общий напиток вы закажете, чтобы никто не ушел обиженным?

10. На концерт какого артиста вы бы сходили вместе?

    U2

    Лондонский симфонический оркестр

    Баста

    Стас Михайлов

    Браво

Тесты на дружбу. Тесты на дружбу Тест для подруг на двоих

В данной статье мы приведем психологические тесты о любви и дружбе.

Человек является существом социальным поэтому, так или иначе, нуждается в общении с другими людьми. Вряд ли кто-то будет спорить о том, что большую часть своего времени мы проводим с друзьями, конечно же, не считая семью. А друзья, как известно, это та же семья, но выбираем ее мы сами.

Дружба в жизни практически каждого человека значит очень многое, ведь по-настоящему близкие люди помогают нам справиться с проблемами, пережить горе и разделяют с нами наши радости и победы. Но как понять, настоящая, искренняя ли дружба между вами? В этом вам помогут специальные тесты.

Тест на дружбу и верность с подругой: список вопросов и ответов

Каждый человек вправе по-своему понимать, что такое дружба и дружеские отношения. Собственно от того, как человек понимает слово «дружба» и зависят его отношения с окружающими.

Бытует мнение, и на слуху оно практически у каждого человека, о том, что женской дружбы в чистом виде не бывает. Но так ли это? Многие специалисты, занимающиеся данным вопросом, утверждают обратное.

В любом случае, узнать, существует ли между вами и вашей подругой дружба и верность, можно с помощью данного теста.

Читайте вопросы:

1. Она часто просит примерить твои вещи, одежду?
2. На свой День рождения она приглашает тебя одну, невзначай намекая, чтобы приходила одна без друга?
3. Обижается ли она, если ты не разрешаешь ей читать свой дневник или адресованные тебе письма?
4. Подвергает ли она критике тех, с кем ты встречаешься?
5. Говорит ли она тебе, что без макияжа тебе лучше, что без него ты выглядишь более привлекательно?
6. Иногда делает тебе замечания, что «Этот парень тебе не подходит»?
7. Когда ты идешь на свидание со своим другом, она не не говорит ли, что ей очень скучно одной?
8. Бывало, что она приглашала твоего друга на медленный танец?
9. Говорит ли она, что у тебя не должно быть от нее тайн и секретов?
10. Она хочет знать и требует немедленно сообщать все то, что происходит в твоей жизни?
11. Она случайно портила или ломала твои вещи, игрушки, одежду?
12. Она докладывала твоим родителям о твоих промахах, просчетах и неудачах?
13. Очень ли любит она давать советы?
14. Ставит ли она себя на твое место, типа «Вот если бы я была на твоем месте …»?
15. Она шантажирует тебя тем, что «Если пойдешь на свидание со своим другом и бросишь меня скучать одну, ты мне больше не подруга»?

Важно знать, что данный тест показывает отношение вашей подруги к вам, поэтому для получения точных данных, рекомендуем вам пройти этот тест с подругой по очереди.

• Итак, если вы ответили «да » от 8 до 15 раз ,

Присмотритесь, вероятнее всего, ваша подруга на самом деле не очень-то и ценит ваши отношения, о доверии в этом случае и настоящей дружбе речь идти не может

• Если «да » прозвучало от 3 до 7 раз – это говорит о том,

что какие-то дружеские чувства между вами есть, но надолго ли, это вопрос. Вероятнее всего, ваша подружка желает быть лучше вас и это нередко портит ваши отношения.

• Если же «да » прозвучало от 0 до 3 раз –

у вас замечательная подруга, которой можно доверять.

Как отличить любовь от дружбы – тест на дружбу девушки с другом: список вопросов и ответов

Любовь или дружба? Порой между этими чувствами существует очень тонкая, едва заметная грань, увидеть которую способен далеко не каждый. А может ли в принципе существовать дружба между противоположными полами? Стереотипное мышление многих буквально кричит: «Нет!», но на практике достаточно часто мы видим другое.

Разобраться в том, что же между вами и противоположным полом, любовь или дружба, поможет следующий тест.

• Зачастую люди думают, что знают свои настоящие чувства, но на самом деле, попросту боятся признаться себе в том, что существует между ними что-то большее, нежели дружба.
• Именно для этого и разработан данный тест.
• Проходя тест, постарайтесь отвечать честно, иначе результаты проверки могут быть не точными.

ТЕСТ: ЛЮБОВЬ ИЛИ ДРУЖБА?

1. На вечеринке при своем любимом(ой) вы флиртуете с другими, объясняя свое поведение желанием :

• а) вызвать у него(нее) ревность
• б) просто приятно поймать восхищенные взгляды
• в) отомстить ему(ей) за его(ее) флирт с другими

2. С легкостью ли вы понимаете, в каком расположении духа находится ваш(а) любимая(ый)?

• а) да
• б) очень редко
• в) мне неважно

3. Когда ваш любимый(ая) искренне восхищается вами, в ответ вы:

• а) считаете так и должно быть
• б) стараетесь показать, как вам приятно его(ее) внимание и как много значит для вас его(ее восхищение)
• в) всегда благодарите его(ее) за это

4. Дарите ли вы своей(ему) любимому(ой) маленькие подарочки, даже если нет праздника?

• а) считаете, что не обязательно просто так дарить подарки, что вы и есть для любимой(ого) самый лучший подарок
• б) делаете подарки часто, с большой радостью
• в) иногда можете что-то подарить

5. Вы помните любимое блюдо своей любимой(ого)?

• а) не обращаю внимания на такие мелочи
• б) помню и стараюсь это блюдо приготовить, заказать в ресторане
• в) никак не могу запомнить, это вылетает у меня из головы

6. За время продолжения вашего романа какие вы почувствовали в себе перемены?

• а) мне кажется, я превращаюсь в зануду
• б) перемен не происходит
• в) замечаю, что окружающие чаще делают комплименты и говорят, что я стал(а) интереснее

7. Когда ваш любимый(ая) иногда вас раздражает своим поведением, разговорами, вы в ответ:

• а) терпите, зная, что вы тоже не подарочек
• б) стараетесь не выходить из-под контроля
• в) просто моментально взрываетесь

8. Если вдруг вам покажется, что ваш(а) любимый(ая) вам изменяет, что вы сделаете:

• а) сразу будете выяснять отношения
• б) вы уверены в своем(ей) любимом(ой), и подумаете, что это вам просто показалось
• в) вы будете держать выдержку, что это не должно быть поводом для ссоры

За ответ «а» – 0 баллов, «б» – 3 балла, «в» – 6 баллов.

Итак, если вы набрали от 0 до 20 баллов:

• Это значит, что между вами, безусловно, есть чувства, но любовь ли это? Нет. Скорее всего, вы перепутали хорошее отношение к себе с этим трепетным чувством. Остановитесь, осмотритесь и подумайте, возможно, это все-таки дружба?

Если вы набрали от 21 до 33 баллов:

• Такой результат говорит о том, что между вами есть некоторые чувства, возможно, это симпатия и дружба одновременно. Наверняка, человек, находящийся рядом с вами умеет поддерживать и защищать вас. Но для любви этого маловато.

Если же вы набрали от 34 до 48 баллов:

• Такой результат подтверждает, что ваши чувства, это далеко не дружба, а настоящая любовь.

Психологическая тест-игра – «Подводная лодка»: как делать?

На первый взгляд данная игра может показаться смешной и неинтересной, в частности потому, что играть в нее должны только взрослые. Однако на самом деле, поведение участников во время такого тренинга говорит о многом. Ее также можно назвать «лодкой дружбы», ведь в такой момент, который будет описан далее хорошо открываются все чувства.

• Суть игры заключается в том, чтобы еще раз показать людям ценность не только их жизни, но и жизни других людей
• Во время испытаний так же прослеживается линия дружбы, ведь в экстренных ситуациях с друзьями мы ведем себя зачастую не так, как в обыденной жизни

Проведение игры по правилам и получение более-менее точных результатов зависит от того, как ведущий настроит группу. Для того чтобы тренинг прошел максимально правдоподобно для начала ведущий может предложить группе выслушать несколько коротких историй, которые когда-либо имели место быть, с подобным сценарием.

Когда люди более-менее настроены на проведение теста, можно начинать:

• Итак, условия таковы, что группа в данный момент находится на подводной лодке, которая плывет в океане.
• В лодке появляется неисправность, из-за которой она терпит крушение и попадает на дно
• Далее ситуация накаляется. Воздуха в лодке немного, хватит буквально на 20 мин., а спасательных костюмов, с помощью которых можно спастись, ограниченное количество. Количество костюмов определяет ведущий по количеству играющих, их должно быть не более 30%.
• Важно сделать акцент на том, что спастись можно только с помощью костюма, других вариантов нет.

• Несмотря на то, что вариант спастись один, будут те, которые попытаются что-то придумать.
• Сразу же появятся те, кто воспользуется костюмом и покинут лодку – это их право.
• Когда спасательной одежды станет меньше, возможно, некоторые начнут паниковать. Понятное дело, что паника будет не такой, какую мы привыкли видеть в фильмах, при различных бедствиях. Она может проявляться в нежелании больше играть, в возмущениях по поводу бестолковости игры, замечаниях, что кто-то должен прийти на помощь. Но, все это реакции людей и их нужно замечать. Действовать так человек может, например, потому, что костюмов осталось меньше, чем его родных, друзей на лодке и человек не знает, как поступить, оставить их и спастись или же остаться, погибнуть, но дать им шанс.
• Если люди начали массово покидать лодку, ведущий должен напомнить, что количество костюмов ограничено и не все смогут выжить. Далее снова наблюдаем реакцию. Ведущий не должен допускать, чтобы в группе было бездействие и тишина. Игроки должны активно участвовать в тесте. Кто-то начнет приводить доводы относительно важности его спасения, кто-то поймет, что ему незачем спасаться, ведь там только отсутствие семьи и нелюбимая работа. Понимание этого заставит людей взглянуть на свою жизнь под другим углом и по итогу даст желание менять это.
• В последние пару мин., ведущий должен предложить тем, кто решил пожертвовать собой ради других, написать прощальные письма – это самый неприятный и напряженный момент тренинга для всех: и тех, кто «выжил» и тех, кто остался на лодке. В этот момент также будут прослеживаться реакции: сожаления, страха, вины, раскаяния.
• После завершения теста ведущий в обязательном порядке должен объяснить участникам, что их действия – это психологические реакции, которые человек не всегда может контролировать в стрессовых и критических ситуациях. А также то, что обсуждению данная игра после ее завершения, не подлежит.

Различные психологические тесты способны заглянуть в нашу душу и подсознание, и показать нам наше истинное отношение к чему или кому-либо. Проводя тесты, всегда отвечайте честно и правдиво, ведь от этого зависит корректность результата.

Видео: Узнай, какой ты друг?

Понимать друг друга без слов, без стеснения говорить о самом сокровенном, отдать последнее и не пожалеть – все это доступно лишь друзьям. Дружба – это то, о чем многие мечтают всю жизнь, к чему стремятся, но не всегда получают. Умение дружить складывается из многих моментов: способности понять и поддержать, встать на защиту и простить.

Если Вам кажется, что Вы наконец-то обрели друга, но все еще сомневаетесь в его намерениях, пройдите тесты на дружбу. Развеяв сомнения, Вы сможете общаться с открытой душой, проявлять теплоту и искренность. И, наоборот, если «лучший друг» таковым не окажется, не упустите момент, когда можно без потерь прервать отношения.

Тесты для подруг

Кто твоя лучшая подруга? Хорошо ли ты ее знаешь? Настоящая ли Ваша дружба? Здесь собраны лучшие тесты для девочек, девушек, которые умеют дружить. Пройдя их, ты поймешь, подходите ли вы друг другу, и сможешь узнать, насколько она ценит твою поддержку.

Тесты для пар, друзей на знание друг друга

Вашей дружбе много лет и вы знаете друг друга лучше, чем кто-либо? Проверьте, так ли это. Эти тесты разработаны специально для пар, давнишних подруг и приятелей. Их цель – укрепить дружбу. Ведь только зная все о своем друге, можно положиться на него и в горе, и в радости. Тесты для двоих покажут вас с новых сторон, помогут узнать близкого человека еще лучше.

Как ведет себя твоя подруга в разных ситуациях? Свойственна ли ей порядочность в отношениях? Помогает ли она тебе? Готова ли ты сама явиться по первому зову? Устрой проверку вашей дружбе. Выбери ответы на вопросы этого мини-теста и сравни свои ощущения с выводами психологов.

Пройдите этот тест оба и сравните результаты. В них отразится не только ваша способность дружить, но и взгляд на человеческие отношения в целом.

Шуточные вопросы этого теста могут показаться несерьезными. Но не спешите с оценками! В каждом из них заложен особый смысл. Воспитанность и порядочность, умение ценить других и способность к самопожертвованию – все это определят выводы теста на дружбу.

Отвечай на вопросы теста быстро, не задумываясь — тогда ответы будут максимально правдивыми, и тест-игра для девочек покажет верную оценку. Чтобы повеселиться, пригласи пройти тест подругу. Одновременно отвечая на вопросы, вы наверняка удивитесь полученным результатам.

Вопросы

1. Ты знаешь смешную историю о своей подружке. Твои действия:

• обязательно расскажешь кому-нибудь по секрету (1 балл)
• расскажешь, но изменишь имена (2 балла)
• будешь держать рот на замке (3 балла)

2. Новое платье не очень идет Твоей подруге. Что будешь делать?

• дашь замечание (2 балла)
• ничего не скажешь (3 балла)
• похвалишь обновку (1 балл)

3. Какого Ты мнения о своих друзьях?

• они умнее Тебя (2 балла)
• они не такие умные, как Ты (1 балл)
• ваши умственные способности примерно одного уровня (3 балла)

4. Твоя подруга частенько просит у Тебя вещи, но возвращать не спешит. Что ответишь на очередную просьбу?

• без лишних слов дашь ей вещь (1 балл)
• соврешь, что сейчас ее у Тебя нет (1 балл)
• откажешь, объяснив причину (3 балла)

5. Твоя подруга нечаянно разбила Твою любимую вазу. Ты:

• скажешь, что она все равно Тебе не нравилась (3 балла)
• попросишь заплатить за испорченное имущество (2 балла)
• отругаешь подругу за неосторожность (1 балл)

6. Подруга гуляет с мальчиком, который Тебе не нравится. Ты:

• перестанешь с ней дружить (2 балла)
• промолчишь, и будешь дружить с ней, как и прежде (3 балла)
• поставишь подругу перед выбором: либо он, либо Ты (1 балл)

7. Тебе очень нравится куртка подруги, и Ты хочешь поносить ее. Твои действия:

• будешь ходить вокруг да около, намекая на желаемое (1 балл)
• попросишь куртку (2 балла)
• не станешь просить (3 балла)

8. Ты уверенна, что Твоя лучшая подруга должна:

• рассказывать Тебе все (1 балл)
• делиться тем, чем считает нужным (3 балла)
• держать свои мысли при себе, ведь Тебе своих проблем хватает (2 балла)

9. Ты заметила, что Твоя подруга связалась с нехорошей компанией. Что будешь делать?

• поскорей разорвешь с ней все связи (1 балл)
• поговоришь «по душам» (3 балла)
• будешь дальше дружить, не смотря ни на что, пусть общается, с кем хочет (2 балла)

10. Твоей подружке нужны деньги, а у Тебя как раз есть нужная сумма. Как предложишь деньги?

• Возьми, пожалуйста. Мне будет очень приятно. (2 балла)
• Ты меня тоже часто выручаешь. Это самое малое, чем я могу Тебя отблагодарить. (3 балла)
• Бери. Тебе они сейчас больше нужны. Надо немедленно Тебя выручать. (1 балл)

А теперь пришло время вам с подружкой дружно запутаться в баллах — иначе какие вы подруги?) Две минуты на выяснения отношений (позиции в некоторых ситуациях у вас могут быть кардинально разными), и, к своему удивлению, вы еще и в разные группы попадаете. В любом случае, читаем результаты теста.

Результаты теста

21-30 баллов. Поздравляю! Такую подругу, как Ты, не каждый день встретишь. Искренняя, заботливая, общительная, Ты быстро располагаешь к себе и никогда не подводишь дорогих людей. Одиночество и грусть — это не про Тебя, ведь Ты уверенна: в трудной ситуации друзья всегда помогут Тебе.

15-20 баллов. Тебе не всегда удается понять своих друзей. Ты и сама не раз замечала недоумение в их глазах. Чтобы окончательно наладить отношения с лучшими друзьями, чаще ставь себя на их место. Тогда вы сможете больше доверять друг другу и наконец-то найдете общий язык.

10-14 баллов. Ты, словно одинокая волчица, свои проблемы всегда и везде предпочитаешь решать сама. Боишься близко подпускать к себе людей, в друзьях особо не нуждаешься. При этом можешь очень мило общаться «на расстоянии». Наедине с собой Тебе не бывает скучно, может быть, поэтому Ты не ищешь дополнительного общения.

Рекомендуем также

будут ли ваши отношения долгими? Тест для пары

Близнец — Близнец

Очень хорошо. Но могут возникнуть осложнения, связанные с тем, что замкнувшаяся друг на друге пара «близнецов» часто выпадает из окружающего мира и не развивается поодиночке.

Близнец — Одиночка

Неудачная комбинация, в которой у партнеров противоположные требования друг к другу. Но не все безнадежно: упрямый «близнец» имеет шанс прочно привязать к себе «одиночку».

Близнец — Родитель

Неплохо. «Близнец» легче других типов переносит контроль и опеку «родителя», а «родитель» часто охотно позволяет послушному «близнецу» вторгаться в его личное пространство.

Близнец — Ребенок

Приемлемый вариант. «Близнецу» позволено вторгаться в потаенные закоулки «детской» души, так как «ребенок» воспринимает это как проявление любви к себе.

Близнец — Хомяк

Проблемы не только в том, что «хомяк» часто ревниво относится к своей независимости. «Близнец» тоже не удовлетворится тем единением душ, которое сможет кое-как выдать «хомяк».

Близнец — Тигр

«Тигр» будет вполне доволен, а вот «близнецу» придется несладко.

Одиночка — Одиночка

Кажущиеся такими гармоничными отношения рискуют, однако, быть разорванными по причине того, что общих дел, интересов и целей у этой пары будет по минимуму.

Одиночка — Родитель

Одна из наихудших комбинаций, практически неизбежно ведущая к фиаско: «одиночка» не терпит контроля, а «родитель» только в таком контроле и видит смысл отношений.

Одиночка — Ребенок

«Ребенок» больше зациклен на себе, чем на партнере. И если «одиночка» будет проявлять достаточно заботы по отношению к «ребенку», то сможет сохранить свою свободу.

Одиночка — Хомяк

Конечно, Ромео и Джульетта из этой пары не получатся, но в ровном и дружелюбном наплевательстве друг на друга они смогут прожить долгую и счастливую совместную жизнь.

Одиночка — Тигр

Плохо. Агрессивная требовательность «тигра» порой бывает тяжелее, чем назойливая опека «родителя». «Одиночке» будет трудно выдержать ее.

Родитель — Родитель

Очень неплохая комбинация. Партнеры будут легко понимать желания друг друга, и если им хватит мудрости смиряться с контролем друг друга, то все будет отлично.

Родитель — Ребенок

Контроль «родителя» в такой паре часто превращается в манию, а «ребенок» рискует стать истеричным существом, которое само не знает, чего хочет, но всегда и всем недовольно.

Родитель — Хомяк

Пока нет потрясений, эта пара может мирно сосуществовать. Но в тяжелых ситуациях «родителю» придется либо справляться с проблемой самому, либо махать вслед хомячьему хвосту.

Родитель — Тигр

Сложно, но можно. До тех пор, пока «родитель» будет воспринимать «тигриные» нападки как детские шалости, все будет более-менее терпимо.

Ребенок — Ребенок

Безнадежно. Прелесть этого союза, пожалуй, лишь в его запрограммированной непродолжительности. «Дети» не умеют заботиться о других и не умеют жить без такой заботы.

Ребенок — Хомяк

Эти эгоисты могут сосуществовать — при условии приличного годового дохода, здоровья и прочих житейских благ, которые помогут «хомяку» изображать из себя средней руки няньку.

Ребенок — Тигр

«Ребенок» — лучшая добыча для «тигра». Но «тигры» славятся чем угодно, только не безразличием к своим жертвам, так что «ребенок» тоже получит искомое внимание.

Хомяк — Хомяк

Совместно избегая неприятных ситуаций и синхронно прячась от любого тягостного геройства в свою уютную нору, хомяки могут явить миру чету счастливейших супругов.

Хомяк — Тигр

Ничего не получится. Забота о собственной безопасности не позволит «хомяку» потратить лучшие годы своей жизни на сожительство с «тигром».

Тигр — Тигр

Замечательно. Правда, вряд ли такая пара может заниматься хоть чем-нибудь, кроме бесконечного выяснения отношений. Но зато тут уж они достигнут максимальных высот!

Тест очень понравился. Было даже такое ощущение, как будто про меня все знают. В отношениях с парнем мне особо не повезло, поэтому и решила пройти данный тест. Зато теперь я знаю, что мы с ним были просто несовместимы. Тест мне очень помог.

Обычно я не верю различным тестам, но тест «На совместимость пары» изменил мое мнение. Очень понравилось отвечать на вопросы, да и результат порадовал. Я обожаю тесты, где результат описан конкретно по тебе, но бывало что результат расписан так, что сидишь и думаешь над итогом. А тут все просто и понятно. Очень советую.

Мои знакомые часто мне говорят о том, что все тесты это полная ерунда. Но я в это не верю. И с удовольствием прохожу достаточно много различных тестов. Другие тесты меня не особо вдохновили на какие-либо действия, но тут результат меня поразил. Было такое ощущение, как будто меня знают и знают, что происходит в моей жизни. Я осталась под хорошим впечатлением.

Тест очень интересный. Вопросы поставлены четко и грамотно, и отвечать на них одно удовольствие. А результат просто удивительный. Я действительно пережила тяжелое расставание. И вроде в новых отношениях, но осадок остался и прежде чем заходить дальше в отношениях, решила пройти. Одним словом тест не прогадал. И по результату было все описано идеально.

Мы с мужем начали часто ссориться. Однако таково никогда не было. И подруга посоветовала пройти этот тест. Сначала я, конечно, сомневалась, но в итоге рискнула пройти. Сложного ничего не было. Но результат привел меня в шок. По результат было описано все то, что у нас сейчас и происходит, еще и с советами. Теперь я на все 100 % доверяю тестам.

На тест «На совместимость пары» наткнулась случайно. С радостью ответила на все вопросы, которых было не так много. Все вопросы очень интересные и достаточно простые. На них сможет ответить абсолютно любой человек. Конечно, было интересно, какой будет результат. Результат меня просто поразил. Все описано достаточно понятно и более того правдоподобно. Очень всем советую пройти этот тест.

Единственный вопрос, который не дает женщинам заснуть посреди ночи больше всего: действительно ли нам суждено быть вместе? Мы будем вместе навсегда? Мы родственные души, предназначенные к вечной любви? Или он разобьет мне сердце?

Каждый хочет найти настоящую любовь, но это не так легко. Как говорится, вы должны поцеловать много лягушек чтобы найти своего принца. Если вы устали от лягушек и готовы перейти на этап принца вашей жизни знакомства, любовь, тест на совместимость может помочь. Это поможет вам определить, что вы на самом деле ищете в потенциальном партнере. Как только вы узнаете, что вы ищете, вы будете на один шаг ближе к поиску истинной любви. Затем вы можете прекратить целовать лягушек и поселиться с принцем или принцессой.

Если вы влюблены в кого-то, и вы хотите проверить свою Совместимость с этим человеком, онлайн тесты на совместимость это то, что вам может понадобиться. Эти тесты на совместимость разъясняют все вопросы, которые могут возникнуть у вас на уме относительно того, насколько совместимы ваши отношения с вашим партнером в будущем. Если ваш коэффициент совместимости не окажется хорошим, вы можете проанализировать сами и предпринять шаги, чтобы сделать отношения лучше между вами и вашим партнером. Тесты на любовь имеют важное значение, поскольку они дают вам представление о том, является ли человек, которого вы выбрали в качестве партнера подходящим для вас. Эти тесты объясняют состояние ваших отношений с партнером и дают подробный анализ того, что это может быть в будущем.

Как ты считаешь – идеальная ли вы пара? Этот психологический тест на совместимость пары для двоих поможет не только тебе понять хорошо ли вы знаете друг друга, но и ему разобраться в своих чувствах!

Этот тест на совместимость удивительно прост. Он разбит на две части – на вопросы первой части отвечаешь ты, на вопросы второй – твой любимый. Итак, приступим! На каждый вопрос необходимо выбрать ТОЛЬКО ОДИН ответ – «а», «б» или «в».

Сначала ты!

1. Какой профессиональный фотоснимок себя ты бы заказала ему в подарок?

а) где ты с эротизмом танцуешь в соблазнительном наряде;

б) портрет в классическом стиле;

в) где ты похожа на модель с обложки модного глянцевого журнала – обворожительная и невероятно сексапильная!

2. Куда бы ты хотела отправиться с любимым в романтическое путешествие?

а) конечно же, в Таиланд!

б) в Париж – город, где цветёт любовь!

в) в Венецию.

3. При каком освещении ты бы предпочла дарить ему любовь:

а) в чувственном отблеске свечей;

б) в темноте;

в) при мягком и загадочном свете лампы с красным абажуром.

4. Твой стиль в одежде можно назвать:

а) МЕГАсексуальным!

б) элегантно-изысканным и очень женственным;

в) гламурным и модным.

5. Когда он приглашает тебя в бар, ты охотнее всего заказываешь:

а) экзотические коктейли;

б) красное вино;

в) шампанское.

6. В идеале, ты хотела бы видеть себя в образе:

а) секс — символа;

б) утончённо-женственной светской леди;

в) очень милой, трогательной и романтической героини из романтического фильма-сказки – ведь именно такой в идеале ты представляешь свою жизнь.

Ответила на вопросы? Молодец, но это ещё не всё! 🙂 Какая буква преобладает в твоих ответах – «а», «б», может, «в»?

Если «а»: твоя почти сверхъестественная сексапильность делает тебя почти сверхъестественно притягательной для особей противоположного пола. Задумайся: неужели им нужен от тебя только секс? Может быть, не стоит преподносить себя исключительно как легкодоступное эротическое блюдо? Может быть, ты и деликатес, но пока что лишь для тела – но не для души, считает этот тест на совместимость твою с противоположным полом.

Если преобладает «б»: у тебя, безусловно, безупречный вкус; ты – утончённая натура, любящая элегантность во всём – и отношения с мужчинами не есть исключение. Однако в твоей утончённости присутствует и доля высокомерия, что может отпугивать мужчин и создавать проблемы в личной жизни. Просто помни о том, что ангелов во плоти не существует как среди мужчин, так и среди женщин – то есть, и ты в том числе не являешься обладательницей нимба с крыльями. В общем, будь проще – и к тебе потянется любовь противоположного пола!

Если большинство ответов – «в»: как всё сложно. Сложно – и запущено. Ты настолько сентиментальна, что пытаешься строить отношения исключительно из тонких материй – которые слишком тонки для мужчин, а потому и быстро рвутся. Ты придумала себе идеальную любовь, но таковой не существует. Поменьше всех этих ахов-вздохов, намёков и самокопаний – хотя бы в присутствии понравившегося тебе мужчины, и ты обязательно зажжёшь в нём интерес!

Следующий тест на совместимость, а точнее, его вторая часть – для НЕГО! Зови его к монитору – Вы готовы, сэр? Тогда приступим. В качестве ответа на каждый из шести следующих вопросов выбери один из предложенных вариантов под буквой «а», «б» или «в», а потом подсчитай, какая буква преобладает среди выбранных тобой и читай вердикт! 🙂

1. Какую из фотографий своей ненаглядной ты был бы не против получить?

а) где она на водных лыжах в ярком откровенном купальнике, ну или на пляже в полупрозрачном сарафане, надетом прямо на голое тело! (м-мм!)

б) где она сидит верхом на мотоцикле в бейсболке и потёртых джинсах;

в) её элегантный портрет в вечернем платье.

2. Где бы ты был не прочь провести с ней недельку-другую своего отпуска?

а) на горнолыжной базе;

б) на безлюдном острове;

в) на каком-нибудь аристократическом фешенебельном курорте.

3. При каком освещении ты бы предпочёл секс с ней?

а) при романтическом свете Луны;

в) в приглушённом свете ночника.

4. Ты одеваешься…

а) экстравагантно;

б) спортивно. И удобно!

в) в классическом стиле.

5. Твой излюбленный напиток из нижеперечисленных – это…

а) настоящее красное вино из французских погребов;

б) текила;

6. Какой тип женщины для тебя наиболее притягателен?

а) обаятельная и непредсказуемая;

б) эгоистичная стерва;

в) очень женственная, уверенная в себе красавица.

Подсчитал, какая буква преобладает в твоих ответах?

Если это «а»: ты – авантюрист по жизни, в которой ты предпочитаешь активную позицию. Любишь быть в самой гуще событий, где обязательно должны быть удовольствия и развлечения. Твой характер это характер Казановы – настоящего ценителя женщин, наверняка их много и у тебя! Однако у тебя есть шанс прожить много интересных лет с одной, если эта женщина будет похожей на тебя – энергичной, раскованной, влюблённой в эксперименты и в жизнь!

Если это «б»: любишь «плохих девочек»? Однако это не твой тип – такая любовь постоянно ввязывает тебя в разные сомнительные предприятия, ведь ты очень азартен по жизни, а потому постоянно наживаешь себе проблемы – вот такие результаты дал этот психологический тест. Тебе нужны отношения с прагматичной и здравомыслящей спутницей жизни, которая направила бы твою тягу к риску в более мирное и созидательное русло.

Если это «в»: здравствуйте, уважаемый Ипполит из фильма «Ирония судьбы, или С лёгким паром!»! Вы ужасно похожи на парня, который только что прошёл этот психологический тест для двоих – именно «ужасно». Этот парень такой же УЖАСНО правильный, как и Вы, без какого-либо даже самого безобидного легкомыслия и даже самых маленьких тараканчиков в голове. Однако как только этот парень влюбится, как дурак, в девушку с оными, вся его ужасная правильность куда-то улетучится, а на смену ей придёт новая и более интересная жизнь.

А ТЕПЕРЬ – САМОЕ интересное! 🙂

Запомнили, какая буква преобладает в ответах каждого из вас? Ищите балл вашей пары в таблице совпадения интересов, то есть ищите, на каком балле пересекаются ваши интересы. Какую оценку дал вам двоим тест на совместимость? Чем ваша оценка выше, тем более удачная вы пара!

Если ваш балл слишком низок – не расстраивайтесь! Это всего лишь психологический тест. В этом случае этот парный тест на совместимость может говорить лишь о том, что вы дополняете друг друга – как две половинки одного целого! Храните вашу любовь, и берегите ваши отношения, как зеницу ока. И примите самые искренние поздравления и будьте счастливы!

Специально для женского журнала

: Время прочтения:

6 вопросов, с которых начинает сеанс опытный семейный психолог Ильина Елена Анатольевна.

За 7 лет работы с парами я поняла, какие вопросы нужно задавать на первой встрече. Мне и клиентам сразу становится понятно, насколько это крепкие, здоровые отношения и над чем нужно поработать.

Отвечайте на вопросы «да», «да, но хотелось бы больше» и «нет». В идеале оба партнера записывают ответы и сравнивают их — с этого упражнения я начинаю работать практически с каждой парой.

Тест для пары

1. Вы чувствуете, что партнер вас уважает?

Партнер прислушивается к вашему мнению, спрашивает, что вы хотите? Вы действительно вдвоем, на равных принимаете совместные решения?

2. Вы получаете положительные эмоции от партнера?

Вам хватает похвалы и комплиментов от партнера? Вы получаете достаточно ласки, нежности, заботы?

3. Между вами есть близость (секс в том числе), которая вас удовлетворяет?

Близость — это не только половой акт, это эмоциональный фон между двумя людьми:

• ощущение, что я желанна(ый), когда прохожу мимо партнера
• прикосновения
• взгляды
• поцелуи
• сообщения в течение дня: люблю, хочу, скучаю, ты самая(ый)

4. В этих отношениях есть взаимопомощь, взаимоподдержка?

Партнер поймет и поддержит, если у вас трудности? На работе, с родителями, детьми, со здоровьем, с подругой (другом)?

5. Вы договорились о деньгах?

Вы поделили бюджет или просто не обращаете на это внимание (обоим комфортно)? Или постоянно ссоритесь из-за финансов:

• потому что кто-то не работает
• недостаточно зарабатывает
• много тратит
• не хочет вести бюджет и откладывать деньги
• не вкладывается в покупки, которые нужны обоим

6. У вас с партнером есть общие интересы?

Интересы не должны совпадать на сто процентов. В крепких отношениях есть одна или несколько вещей, которые «по кайфу» делать вместе:

• смотреть фильмы и обсуждать сюжет или актеров
• гулять в парке или по торговому центру
• сплетничать про знакомых или прохожих
• открывать новые страны или валяться на море

Что делать с ответами

Если в тесте для пары вы ответили «да» на все вопросы — всё хорошо. Убедитесь, что партнера тоже всё устраивает.

Хотя бы одно «нет» или неуверенное «да» — повод начать работу над отношениями. Поговорите с партнером, сравните ответы. Если поговорить не получается, и вы не слышите друг друга, доверьтесь специалисту. Семейный психолог «наведет мосты», переведет партнеру, что вы говорите (и наоборот). В моей практике это решает все проблемы в каждой второй паре.

Чем больше «нет» в результатах теста для двоих, тем меньше положительного связывает вас с партнером. Если все ответы — «нет», задумайтесь, почему вы оказались в таких отношениях? Как вы чувствовали себя, когда познакомились? Куда это делось?

Этот тест для двоих — первый этап. Вы осознали проблему, попробовали ее сформулировать. Дальше — три варианта:

1. Отложить решение проблемы на потом
2. Попытаться решить самостоятельно, поговорить
3. Обратиться за помощью к специалисту

У каждого свои преимущества и недостатки. Но если в ваших отношениях есть что-то хорошее, не ждите, пока оно исчезнет или утонет в ссорах. Запишитесь лучше к семейному терапевту.

Опыт редакции: что будет, если пройти тест «36 вопросов, чтобы влюбиться»

20 лет назад психолог Артур Арон составил 36 вопросов, которые могут помочь двум незнакомым людям влюбиться друг в друга. Успех был оглушительный: пара, на которой Арон ставил эксперимент, поженилась спустя полгода. А мы решили проверить, правда это или нет.

---

В чем суть. Пара по очереди отвечает на 36 вопросов из списка по порядку, а в конце эксперимента четыре минуты молча смотрит друг другу в глаза.

Кто участвует. Для чистоты эксперимента мы взяли четырех подопытных: пару, которая встречалась пару месяцев, и совершенно незнакомых друг с другом парня и девушку.

Сколько времени требуется. Минимум час.

О вопросах. Возможно, положительный результат (дружба, любовь и другие радости жизни) связан с тем, что вопросы подразумевают ответы искренние и развернутые. И кстати, с самого начала это больше похоже на развлечение – первые вопросы достаточно простые и не требуют серьезных эмоциональных затрат. Но одновременно с этим они заставляют тебя проникнуться к человеку напротив и начать доверять ему. Именно поэтому на вопросы из второго блока ты начинаешь отвечать автоматически, даже не задумываясь о том, что это слишком интимная информация.

---

Итоги пары №1

Четыре минуты молча эти двое не выдержали. «Мы начали смеяться, обсуждать тест и пришли к выводу: магии не случилось, хотя мы и стали эмоционально намного ближе друг к другу. Наверное, все дело в том, что мы были в самом начале наших отношений и без этого теста были увлечены друг другом. И я, кстати, подумала, что это идеальная практика – проходить этот тест, когда ты начинаешь встречаться с кем-то, и понимаешь, что это может быть серьезно, – это прекрасная возможность выяснить какие-то острые моменты, не заводя об этом отдельный серьезный разговор. Мы узнали друг о друге много нового и важного и почему-то стали более внимательны друг к другу после этого».

---

Итог пары №2

И здесь бабочки в животе не взлетели. Ребята все сделали по правилам и даже четыре тяжелые минуты в конце выдержали. И хотя они не почувствовали влюбленности, между ними все же проскочила искра. «Мы продолжили общаться после эксперимента, постоянно переписывались и скоро идем на свидание, – говорит Настя. – Мы долго раскачиваемся, потому что… Ну, это странно – заводить отношения после этих вопросов. Но у меня хорошее предчувствие».

Вывод: Остаться равнодушным к человеку напротив после этого эксперимента нельзя – ты узнаешь о нем слишком много личного и сам раскрываешь душу. Но есть вероятность, что ты узнаешь не самую приглядную информацию о собеседнике и он тебя разочарует.

Попробуй пройти тест и ты. Вот те самые загадочные 36 вопросов, которые заставят (или хотя бы попытаются заставить) тебя влюбиться.

---

Блок 1

1. Если бы ты мог пригласить кого-нибудь на ужин (близкого человека, умершего родственника, знаменитость), кого бы ты выбрал?

2. Хотел бы ты быть знаменитым? В чем?

3. Прежде чем сделать звонок, ты репетируешь свою реплику? Почему? 

4. Каким был бы для тебя «идеальный день»?

5. Когда ты в последний раз пел в одиночестве? А для кого-нибудь другого?

6. Если бы ты могли прожить до 90 лет и в последние 60 лет сохранить либо разум, либо тело 30-летнего, что бы ты выбрал?

7. У тебя есть тайное предчувствие того, как ты умрешь?

8. Назови три черты, которые, по-твоему, есть и у тебя, и у твоего партнера.

9. За что ты испытываешь наибольшую благодарность?

10. Если бы ты мог, что бы ты изменил в том, как тебя воспитывали?

11. За 4 минуты расскажи партнеру историю твоей жизни настолько подробно, насколько это возможно.

12. Если бы ты мог проснуться завтра, обладая каким-то умением или способностью, что бы это было?

Блок 2

13. Если бы магический кристалл мог открыть тебе правду, о чем бы ты хотел узнать?

14. Есть ли что-то, что ты уже давно мечтаешь сделать? Почему ты еще не сделал этого?

15. Самое большое достижение в твоей жизни?

16. Что в дружбе для тебя наиболее ценно?

17. Какое твое самое дорогое воспоминание?

18. А самое ужасное воспоминание?

19. Если бы ты знал, что умрешь через год, что бы ты изменил в том, как ты живете? Почему?

20. Что для тебя значит дружба?

21. Какую роль любовь и нежность играют в твоей жизни?

22. По очереди называй партнеру его положительные черты (обменяйтесь пятью характеристиками).

23. В твоей семье отношения теплые и близкие?

24. Что ты чувствуешь в связи с твоими отношениями с матерью?

Блок 3

25. Составьте каждый по три утверждения, верных для вас обоих. Например, «Мы оба сейчас чувствуем…»

26. Продолжите фразу: «Я бы хотел, чтобы был кто-то, с кем можно разделить…»

27. Если ты собирался стать близким другом для твоего партнера, что бы ты ему рассказал прямо сейчас?

28. Расскажи партнеру, что тебе нравится в нем; говори прямо, произноси вещи, которые ты не мог бы сказать случайному знакомому.

29. Поделись с парт­нером неприятной ситуацией или смущающим моментом из твоей жизни.

30. Когда ты в последний раз плакал при ком-нибудь? А в одиночестве?

31. Расскажи своему партнеру, что ты уже сейчас ценишь в нем (в ней).

32. По-твоему, какая тема слишком серьезна, чтобы шутить об этом?

33. Если бы ты должен был умереть сегодня до конца дня, ни с кем не поговорив, о чем несказанном ты бы больше всего жалел? Почему ты еще не сказал этого?

34. Твой дом со всем имуществом загорелся. После спасения близких и домашних животных у тебя есть время, чтобы забежать в дом и спасти еще что-то. Что бы ты взял? Почему?

35. Смерть кого из членов твоей семьи расстроила бы тебя больше всего? Почему?

36. Поделись личной проблемой и спроси партнера, как он бы справился с ней. Затем спроси, что он думает о твоих чувствах по поводу этой проблемы.

Игры на двоих винкс тесты. Игры тесты винкс

Дорогие ребята. Игра бывает долго загружается. Поэтому проявляйте терпение. Всё скоро загрузится:)

для девочек Винкс заставляют каждую девочку стремится стать настоящей принцессой. Любая мама дает возможность своей дочке ощутить это превосходное чувство, что все в этом мире игр прекрасно и она самая красивая. Конечно, игра предполагает, что раз есть принцесса, то должен быть и принц. И он прискачет на белом коне или спасет юную леди из лап огнедышащего дракона. Раньше, те принцы, которые спасали принцесс, безоговорочно становились их мужьями, но не всегда между парнем и девушкой возникала любовь. Барышни, заточенные в башню игры, гадали, кто же будет спасителем, и именно тогда возникли гадания. Со временем они поменяли свой вид, и теперь мы можем увидеть эти гадания, например, в форме любовных тестов Винкс. Сегодня мы даем возможность тебе стать принцессой нашей оригинальной игры и погадать, а кто же станет тем самым спасителем, и как у вас будут складываться отношения.

Безусловно, на такой шаг пойдут не многие представительницы слабого пола, но если ты не боишься увидеть будущее, то скорее нужно запускать на своем компьютере увлекательную игру для девочек – Тест Винкс. Почему именно Винск, спросите вы? Мы вам можем ответить так: дело в том, что волшебницы эти обладают невероятным даром предвидения будущего, поэтому именно они смогут разгадать тайны. Тем более, стоит сказать, что винкс – это прекрасные создания, которые не только помогают узнать будущее, но и дают советы по тому, как стать счастливыми. Итак, чтобы запустить и пройти тест тебе необходимо сначала открыть эту игру у себя на компьютере. Теперь, когда ты в игре, то перед тобою вылезет окошко, где будет требоваться ввести имя суженого, ну и конечно, свое имя. После того, как данные для теста будут отправлены, будет происходить его анализ. Феи в этой игре постараются выявить совместимость в процентном соотношении, и если вдруг они посчитают нужным, то они дадут вам совет: как сделать так, чтобы будущий брак был самым счастливым.

Все в игре любовном тесте Винкс тебе предстоит делать при помощи мышки. Это не составит особых затруднений, и ты сможешь с комфортом провести все свое свободное время. Запускай интересную игру для девочек тест Винкс и узнай не только будущее, но и поговори со своими любимыми волшебницами из клуба винкс. Прислушайся к их совету и становись самой счастливой леди на всей Земле. Проходи тест не один раз, чтобы полностью удостоверится в результате. Удачной игры и всего хорошего.

Многие девушки хотят заранее знать, что ждет их с тем или иным парнем, для этого они устраивают самые разные гадания, стараясь как можно больше выяснить, стоит или не стоит встречаться с понравившимся парнем. Конечно же, никто не сможет дать сто процентного ответа, решение нужно принимать осознанно, взвешено, а главное самостоятельно и не стоит верить советам подруги или сомнительных гадалок. Если же очень хочется узнать хоть что-то можно пройти задания в новом сюжете игры тесты Винкс. Данная программа сможет выявить процент совместимости, а также дать рекомендации. Кроме того, в игре можно получить совет от одной из пар из популярного мультсериала «Клуб Винкс: Школа Волшебниц». Для того чтобы пройти тест необходимо вписать в специальные строчки имена, свое и предполагаемого парня, далее нажать специальную кнопку в виде сердечка и ждать результата. Результат не только сможет посоветовать лучший день для свидания, но и подсказать цвет для пары, и даже назвать для них подходящую романтическую песню.

Восхитительная игра для девочек с красочным оформлением и романтической музыкой понравиться многим красавицам. Некоторые смогут задуматься о будущих отношениях, а кто-то проверить настоящие. Главное помнить не стоит всему верить и зря расстраивать, если результат не оправдал ожидания. Все действия в игре выполняются при помощи мышки, за исключением ввода имен, для этого понадобиться клавиатура. Тем не менее, миссия проста и понятна, особых знаний от игроков не потребуется. Феи Винкс уже давно пользуются огромной популярностью у зрителей. За их приключениями следят тысячи поклонников по всему миру и конечно они радуются, когда их любимые героини счастливы. Вместе с девушками зрители переживают дружбу, разлуку, расставание. Как и в жизни в их отношениях с друзьями и любимыми не все гладко, но если чувства настоящие, все невзгоды и обиды будут нипочем.

Главной парой мультсериала по праву считаются Блум и Скай, они познакомились в тот же день, что и Блум и Стелла. Ради того чтобы быть рядом с любимой он пошел против воли родителей и расторгнул помолвку с другой девушкой. Стелла и Скай идеальная пара, они обожают не только друг друга, но и свою внешность, порой они довольно эгоистичны, но очень бережно хранят свои отношения. Тимми и Текна очень умные, они прекрасно разбираются в технике и различных новинках, тем не менее, скромность парня порой мешает ему выразить свои чувства. Ривен встречается с Музой, из-за его характера и неумения показывать свои чувства, пара часто ссориться и даже расстается, но противиться чувствам долго нельзя и они вновь сходятся. Лейла и Набу — идеальная пара в игре про тесты Винкс для девочек. Они не ссорятся и наслаждаются каждым мгновением, проведенным рядом друг с другом.

Каждая девочка еще с самого детства, слушая мамины сказки о золушке, Белоснежке, в глубине души считает себя принцессой и ждет своего идеального принца. Каждый день, встречая мальчика, тебе хочется как-то проверить, а подходит ли он тебе, и хорошо ли сложатся ваши с ним отношения. Прекрасные волшебницы готовы помочь тебе в этом. Они, как и многие добрые феи обладают даром предвидения, хорошо разбираются в любовных делах и всегда придут на помощь тем, кто обращается к ним за советом.

В развлекательной игре «Тесты Винкс» замечательная счастливая пара Стеллы и Брендона готовы дать тебе совет, подходит ли тебе твой избранник и как можно охарактеризовать ваши отношения. Для того, чтобы начать играть, необходимо первым делам ввести свое имя и имя любимого в специально отведенных для этого местах. Потом жми сердечко и смотри, как набегают проценты вашей совместимости. Когда результат будет готов, и ты увидишь процентное соотношение любви в твоем романе, в окошке появится парочка влюбленных, которая даст краткое описание твоей любовной связи, можно ли назвать это любовью или не стоит тратить времени зря.

Еще «Тесты Винкс» приготовил для тебя сюрприз. Пока идет обработка введенных тобою данных, автоматически определяются твой счастливый свет и благоприятные дни для ваших свиданий. Скорее начинай играть и не думай, что результаты очаровательные феи берут с головы. Совместимость молодых людей по именам – это целая наука, основы которой и были заложены в игре «Тесты Винкс». Не расстраивайся, если получила плохой результат, у каждого правила всегда есть исключение. И помни, твоя судьба только в твоих руках и счастливое будущее пары зависит в большей мере от их совместных стараний. Совет вам да любовь. Удачи!

Знаете ли вы друг друга?

Чем больше вы знаете о своем любимом мужчине — вплоть до того, как он любит намазывать бутерброд, — тем ближе вы друг к другу. Сам процесс узнавания уже создает чувство близости. А чтобы понять, насколько вы смогли продвинуться в процессе узнавания, вам нужно пройти тест.

Вопросы теста:

1. Девичья фамилия его (ее матери)

2. Его (ее) прозвище в детстве

3. Какой предмет ему (ей) больше всего не нравился в институте (техникуме, училище)

4. Какой зрелищный вид спорта ему (ей) больше всего нравится

5. Что бы ему (ей) больше всего понравилось на десерт

6. С чем ему (ей) больше всего нравится пицца

7. Какая актриса ему (ей) больше всего не нравится

8. Назови его (ее) любимый фильм

9. Какая телевизионная реклама вызывает у него (нее) наибольшее раздражение

10. Его (ее) любимая телевизионная программа

11. Самый нелюбимый праздник

12. Какой у него (нее) любимый цвет

13. Назови номер его (ее) паспорта

14. Какой у него (нее) номер телефона на работе

15. Какой у него (нее) рост

16. Сколько детей ему (ей) хотелось бы иметь

17. Куда он (она) хотел бы поехать в отпуск

18. Какому виду спорта он (она) хотел бы научиться

19. О какой машине он (она) мечтает

20. Хотелось бы ему (ей) иметь свой (частный) дом

21. Планирует, мечтает ли он (она) поменять место работы

На вопросы этого теста вы должны ответить вдвоем. И только в том случае, если оба ответили правильно, вы зарабатываете баллы. С помощью нашего теста вы по-новому посмотрите на ваши отношения.

Результаты теста:

За каждый правильный (совпадающий ответ) запишите себе по два балла.

40-50 баллов

Поздравляем! Вы лидеры в отношениях между собой и хорошо потрудились над тем, чтобы лучше узнать друг друга. Ваша пара — просто пример близости.

30-40 баллов

У вас неплохо получается — вы все больше узнаете друг друга. Продолжайте поиск маленьких сокровищ, которые все еще скрываются в вашем партнере.

20-30 баллов

Вы заложили прочный фундамент своих отношений. Продолжайте возводить вашу общую «стройку».

Меньше 20 баллов

Сюрпризы вас еще ждут. Советуем выбирать по вечерам время, чтобы спокойно усесться и сыграть в «угадайку» друг про друга.

Определение двустороннего теста

Что такое двусторонний тест?

В статистике двусторонний тест — это метод, при котором критическая область распределения является двусторонней и проверяет, больше или меньше выборка определенного диапазона значений. Он используется при проверке нулевой гипотезы и проверке статистической значимости. Если тестируемая выборка попадает в одну из критических областей, вместо нулевой гипотезы принимается альтернативная гипотеза.

Ключевые выводы

• В статистике двусторонний тест — это метод, в котором критическая область распределения является двусторонней и проверяет, больше или меньше выборка диапазона значений.
• Он используется при проверке нулевой гипотезы и проверке статистической значимости.
• Если тестируемая выборка попадает в одну из критических областей, вместо нулевой гипотезы принимается альтернативная гипотеза.
• По соглашению, двусторонние тесты используются для определения значимости на уровне 5%, что означает, что каждая сторона распределения сокращается на 2,5%.

Понимание двустороннего теста

Базовая концепция выводимой статистики — это проверка гипотез, которая определяет, является ли утверждение истинным или нет с учетом параметра совокупности.Проверка гипотезы, предназначенная для того, чтобы показать, действительно ли среднее значение выборки значительно больше и значительно меньше среднего значения генеральной совокупности, называется двусторонним тестом. Двусторонний тест получил свое название от тестирования области под обоими хвостами нормального распределения, хотя тест может использоваться и в других ненормальных распределениях.

Двусторонний тест предназначен для проверки обеих сторон указанного диапазона данных, определяемого соответствующим распределением вероятностей.Распределение вероятностей должно представлять вероятность указанного результата на основе заранее определенных стандартов. Это требует установки предела, обозначающего наивысшее (или верхнее) и наименьшее (или нижнее) допустимые значения переменных, включенные в диапазон. Любая точка данных, которая существует выше верхнего предела или ниже нижнего предела, считается вне допустимого диапазона и находится в области, называемой диапазоном отклонения.

Не существует внутреннего стандарта в отношении количества точек данных, которые должны находиться в пределах допустимого диапазона.В случаях, когда требуется точность, например, при создании фармацевтических препаратов, может быть установлен уровень отклонения 0,001% или меньше. В случаях, когда точность менее важна, например, количество пищевых продуктов в пакете с продуктом, может потребоваться коэффициент брака 5%.

Случайная выборка

Двусторонний тест также можно использовать практически во время определенных производственных операций на фирме, например, при производстве и упаковке конфет на определенном предприятии.Если производственное предприятие определяет своей целью 50 конфет на мешок с приемлемым распределением от 45 до 55 конфет, любой мешок, обнаруженный с количеством ниже 45 или выше 55, считается находящимся в пределах диапазона отклонения.

Чтобы убедиться, что механизмы упаковки правильно откалиброваны для достижения ожидаемого результата, может быть проведена случайная выборка для подтверждения точности. Простая случайная выборка берет небольшую случайную часть всей генеральной совокупности для представления всего набора данных, где каждый член имеет равную вероятность быть выбранным.

Чтобы механизмы упаковки считались точными, желательно в среднем 50 конфет на мешок с соответствующим распределением. Кроме того, количество пакетов, которые попадают в диапазон отклонения, должно попадать в предел распределения вероятностей, который считается приемлемым в качестве коэффициента ошибок. Здесь нулевая гипотеза будет заключаться в том, что среднее значение равно 50, в то время как альтернативная гипотеза будет заключаться в том, что оно не равно 50.

Если после проведения двустороннего теста z-оценка попадает в область отклонения, что означает, что отклонение слишком далеко от желаемого среднего значения, то для исправления ошибки могут потребоваться корректировки оборудования или связанного с ним оборудования.Регулярное использование двусторонних методов тестирования может помочь гарантировать, что производительность останется в рамках установленных лимитов в течение длительного времени.

Будьте осторожны, отметьте, является ли статистический тест одно- или двусторонним, поскольку это сильно повлияет на интерпретацию модели.

Двухвостый против. Односторонний тест

Когда проверка гипотез настроена так, чтобы показать, что выборочное среднее будет выше, на или на ниже, чем среднее по генеральной совокупности, это называется односторонним тестом. Односторонний тест получил свое название от тестирования области под одним из хвостов (сторон) нормального распределения.При использовании одностороннего теста аналитик проверяет возможность отношений в одном интересующем направлении и полностью игнорирует возможность отношений в другом направлении.

Если тестируемый образец попадает в одностороннюю критическую область, альтернативная гипотеза будет принята вместо нулевой гипотезы. Односторонний тест также известен как направленная гипотеза или направленный тест.

С другой стороны, двусторонний тест предназначен для проверки обеих сторон указанного диапазона данных, чтобы проверить, больше или меньше выборка диапазона значений.

Пример двустороннего теста

В качестве гипотетического примера представьте, что новый биржевой маклер (XYZ) утверждает, что его брокерские сборы ниже, чем у вашего текущего биржевого брокера (ABC). Данные, полученные от независимой исследовательской фирмы, показывают, что среднее и стандартное отклонение для всех клиентов брокера ABC составляет 18 и 6 долларов соответственно.

Берется выборка из 100 клиентов ABC, и брокерские сборы рассчитываются с использованием новых ставок брокера XYZ. Если среднее значение выборки составляет 18 долларов.75 и стандартное отклонение выборки составляет 6 долларов, можно ли сделать какой-либо вывод о разнице в среднем брокерском счете между брокерами ABC и XYZ?

• H ₀ : Нулевая гипотеза: среднее = 18
• H ₁ : Альтернативная гипотеза: среднее <> 18 (Это то, что мы хотим доказать.)
• Область отклонения: Z <= - Z _2,5 и Z> = Z _2,5 (при уровне значимости 5%, разделить по 2,5 с каждой стороны).
• Z = (выборочное среднее — среднее) / (std-dev / sqrt (no.образцов)) = (18,75 — 18) / (6 / (sqrt (100)) = 1,25

Это вычисленное значение Z находится между двумя пределами, определяемыми следующим образом: — Z _2,5 = -1,96 и Z _2,5 = 1,96.

Изображение Сабрины Цзян © Investopedia 2020

Это означает, что нет достаточных доказательств, чтобы сделать вывод о существовании разницы между ставками вашего существующего и нового брокера. Следовательно, нулевая гипотеза не может быть отклонена. В качестве альтернативы p-значение = P (Z <-1.25) + P (Z> 1,25) = 2 * 0,1056 = 0,2112 = 21,12%, что больше 0,05 или 5%, приводит к такому же выводу.

Часто задаваемые вопросы

Как устроен двусторонний тест?

Двусторонний тест разработан, чтобы определить, является ли утверждение истинным или нет с учетом параметра совокупности. Он исследует обе стороны указанного диапазона данных в соответствии с задействованным распределением вероятностей. Таким образом, распределение вероятностей должно представлять вероятность определенного результата, основанного на заранее определенных стандартах.Это требует установки предела, обозначающего наивысшее (или верхнее) и наименьшее (или нижнее) допустимые значения переменных, включенные в диапазон. Любая точка данных, которая существует выше верхнего или ниже нижнего предела, считается вне допустимого диапазона, и претензия отклоняется.

В чем разница между двусторонним и односторонним тестом?

Двусторонний тест гипотез предназначен для того, чтобы показать, действительно ли выборочное среднее значение значительно больше и значительно меньше среднего для генеральной совокупности.Двусторонний тест получил свое название от тестирования области под обоими хвостами (сторонами) нормального распределения. С другой стороны, односторонний тест гипотезы предназначен для того, чтобы показать, что среднее значение выборки будет на выше или на ниже среднего значения генеральной совокупности. Односторонний тест получил свое название от тестирования области под одним из хвостов нормального распределения.

Что такое Z-Score?

Z-оценка численно описывает отношение значения к среднему значению группы значений и измеряется с помощью числовых стандартных отклонений от среднего.Если Z-оценка равна 0, это указывает на то, что оценка точки данных идентична средней оценке, тогда как Z-оценка 1,0 и -1,0 будет указывать на значения на одно стандартное отклонение выше или ниже среднего. В большинстве больших наборов данных 99% значений имеют Z-оценку от -3 до 3, что означает, что они лежат в пределах трех стандартных отклонений выше и ниже среднего.

Тесты гипотезы T с двумя выборками

Что такое проверка гипотезы T с двумя выборками?

Двухвыборочные тесты t-гипотезы, также известные как независимые t-критерии, используются для анализа разницы между двумя неизвестными средними значениями генеральной совокупности.Двухвыборочный T-тест используется, когда две небольшие выборки (n <30) отбираются из двух разных популяций и сравниваются. Базовый график использует T-распределение.

Предположения двух выборочных тестов гипотезы T

• Выборка должна быть случайным образом отобрана из двух генеральных совокупностей
• Выборки независимы друг от друга
• Два размера выборки должны быть меньше 30
• Выборки, собранные из генеральной совокупности, обычно распределяются

Когда вы бы использовали тест-гипотезу из двух выборок?

Двухвыборочный t-критерий, который, скорее всего, используется для сравнения двух средних значений процесса, когда данные содержат одну номинальную переменную и одну переменную измерения.Это проверка гипотезы средств. Используйте двухвыборочный Z-критерий, если размер выборки превышает 30.

Двухвыборочный t-критерий гипотезы используется для сравнения двух средних значений генеральной совокупности, тогда как дисперсионный анализ (ANOVA) является лучшим вариантом, если сравниваются более двух групповых средних. .

Две выборки T-гипотезы выполняются, когда две групповые выборки статистически независимы друг от друга, в то время как парный t-тест используется для сравнения средних значений двух зависимых или парных групп.

Примечание: существует (2) типа проверки гипотезы с двумя выборками Т!

• Тест гипотезы T с двумя выборками (равная дисперсия)
  • Дисперсия двух популяций равны
• Тест гипотезы T с двумя выборками (неравная дисперсия)
  • Дисперсия двух популяций НЕ равна

Методы определения население варис равное или неравное?

Лучший метод определения дисперсии генеральной совокупности — равенство или неравенство — с использованием соответствующего F-критерия.

Проверка гипотез

Хвостатая гипотеза — это предположение о параметре генеральной совокупности. Предположение может быть верным, а может и нет. Односторонняя гипотеза — это проверка гипотезы, в которой область отклонения только в одном направлении. В то время как двусторонний, область отторжения имеет два направления. Выбор одно- или двусторонних тестов зависит от проблемы.

• Нулевая гипотеза — H _0: Средние значения генеральной совокупности одинаковы, или же разница между двумя средними значениями совокупности равна предполагаемой разнице (d).Итак, µ ₁ = µ ₂ или µ ₁ — µ ₂ = d
• Альтернативная гипотеза: µ ₁ ≠ µ ₂ или µ ₁ — µ ₂ ≠ d (Два- хвостовой тест)
• µ ₁ <µ ₂ или µ ₁ — µ ₂
• µ ₁ > µ ₂ или µ ₁ — µ ₂ > d (правый хвост)

Формула для проверки гипотезы T для двух выборок (равная дисперсия)

• Где n1 и n2 — размеры выборки
• xÀ1 и xÀ2 — средние значения размеров выборки
• Sp — объединенное стандартное отклонение

Шаги для расчета теста гипотезы T с двумя выборками (равная дисперсия)

• Сформулируйте утверждение теста и определите нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу
• Определите уровень значимости
• Вычислите степени свободы
• Найдите критическую значение
9000 9 Вычислите статистику теста
• Примите решение, нулевая гипотеза будет отклонена, если статистика теста меньше или равна критическому значению.
• Наконец, интерпретируйте решение в контексте исходного утверждения.

Пример теста гипотезы T с двумя выборками (равная дисперсия) в проекте DMAIC

Тест с двумя выборками T, в основном выполняемый на этапе анализа DMAIC, чтобы оценить разницу между двумя средними значениями процесса, действительно значительны или вызваны случайной случайностью, это в основном используется для проверки первопричин или критических X (более подробно см. пример ниже)

Двусторонний (равная дисперсия)

Пример: Владелец яблоневой фермы хочет сравнить две фермы, чтобы увидеть есть ли разница в весе яблок.На ферме A случайным образом собрано 15 яблок со средним весом 86 г, стандартное отклонение 7. На ферме B собрано 10 яблок со средним весом 80 г и стандартным отклонением 8. При уровне достоверности 95%, есть ли разница в фермах?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): Средний вес яблок на ферме A равен ферме B
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): Средний вес яблок на ферме A не равен ферме B
• n1 = 15
• n2 = 10
• S1 ² = 49
• S2 ² = 64
• X̅1 = 86
• X̅2 = 80

Уровень значимости: α = 0.05

Степени свободы df: 15 + 10-2 = 23

Рассчитайте критическое значение

Обратитесь к двухсторонней таблице t для 23 степеней свободы

Двусторонний T-тест

Если рассчитанное значение t меньше -2,069 или больше чем 2,069, то отвергните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Я

Интерпретирую результаты :

Сравните _расчет с _{критический} . При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу.Расчетное значение статистики t меньше критического значения, следовательно, не удалось отклонить нулевую гипотезу (H ₀ ). Таким образом, нет существенной разницы между средним весом яблок на ферме A и ферме B.

Файл шаблона двухвыборочного T 2 с равной дисперсией

[/ members]

Правосторонний (равная дисперсия)

Пример: толщина керамической плитки продавца A немного больше, чем у продавца 2. Исследователь произвольно собирал образцы от обоих поставщиков.Предполагая, что дисперсии совокупности равны при уровне достоверности 95%, достаточно ли доказательств, чтобы поддержать утверждение?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): Средняя толщина плитки поставщика A равна поставщику B
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): Средняя толщина плитки поставщика A больше, чем поставщик B
• Уровень значимости: α = 0,05

Степени свободы df: n1 + n2-2 = 12 + 12-2 = 22

Вычислить среднее (

X̅ ) каждого образца

• X̅1 = (x ₁ + x ₂ +….+ x _n ) / n = 18,7
• X̅2 = (x ₁ + x ₂ +…. + x _n ) / n = 18,5

Вычислить дисперсию (S

² ) для каждого образец

• S1 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n -1 = 8,61
• S2 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / п-1 = 16.09

Вычислить критическое значение

Обратиться к одной хвостовой таблице t для 22 степеней свободы

Если вычисленное значение t больше 1,717, отклоните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Интерпретация результатов :

Сравните t _calc с t _critical . При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу.Расчетное значение статистики t меньше критического значения и не находится в области отклонения, следовательно, не удалось отклонить нулевую гипотезу (H ₀ ). Таким образом, нет существенной разницы между средней толщиной плитки поставщика A и поставщика B.

Файл шаблона двухэтапного равного отклонения правого хвоста T

[/ членство]

Левосторонний (равное отклонение)

Пример: Примеры продажи в аналогичных магазинах в двух разных штатах США принимаются для нового продукта со следующими результатами.Есть ли какие-либо свидетельства того, что продажи в состоянии A меньше, чем в состоянии B. Предполагая, что дисперсия совокупности равна, при уровне достоверности 95%, достаточно ли доказательств в поддержку утверждения?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): Средние продажи в состоянии A равны состоянию B
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): Средние продажи в состоянии A меньше, чем в состоянии B
• Уровень значимости: α = 0,05

Степени свободы df: n1 + n2-2 = 12 + 12-2 = 22

Вычислить среднее (

X̅ ) каждого образца

• X̅1 = (x ₁ + x ₂ +….+ x _n ) / n = 44,7
• X̅2 = (x ₁ + x ₂ +…. + x _n ) / n = 42,8

Вычислить дисперсию (S

² ) для каждого образец

• S1 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n -1 = 53,3
• S2 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / п-1 = 28.2

Вычислить критическое значение

Обратиться к одной хвостовой таблице t для 22 степеней свободы

Если вычисленное значение t меньше 1,717, отклоните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Интерпретация результатов :

Сравните t _calc с t _critical . При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу.Расчетное значение статистики t меньше критического значения и находится в области отклонения, поэтому мы отклоняем нулевую гипотезу (H ₀ ). Таким образом, средние продажи в состоянии A меньше, чем в состоянии B.

Файл шаблона двухвыборки T с левым хвостом и равной дисперсией

[/ members]

Тестирование гипотезы с двумя выборками T (равная дисперсия) Видео

2 SAMPLE T-ТЕСТ ДЛЯ СРЕДСТВ (НЕРАВНАЯ РАЗНИЦА)

Тест на равенство двух средних. Этот тест используется для определения того, не совпадает ли среднее значение одного образца со средним значением другого образца.

Формула теста гипотезы T для двух выборок (неравная дисперсия)

• Где n1 и n2 — размеры выборки
• S ₁ ² & S ₂ ² — дисперсии выборки 1 и выборки 2
• x̅ ₁ и x̅ ₂ — средние значения размеров выборки

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ:

• Наблюдения (данные):
  • Нормально распределены.
    • Примечание. Хотя этот метод относительно устойчив к ненормальности, форма распределения должна быть как минимум симметричной.
  • Внутри и между выборками (группами) не зависят друг от друга.
  • «тянутся» случайным образом.
  • Сплошные.
    • В зависимости от некоторых условий (например, широкого диапазона данных и области применения), данные, которые не являются непрерывными (например, счет) , могут по-прежнему использоваться .
    • Не использовать данные определенного типа отношения (например, пропорции и проценты).
• Варианты неизвестны и оцениваются по дисперсиям выборки (S ² ).
• Различия не равны, S ₁ ² ≠ S ₂ ²

Шаги для расчета теста гипотезы T для двух выборок (неравное отклонение) :

Шаг 1 — Вычислить среднее (

X̅ ) каждого образца

• X̅ = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n
• Где, x ₁ , x ₂ ,… x _n — это наблюдения в каждой выборке («n ₁ » = размер выборки в выборке 1 и «n ₂ » = размер выборки в выборке 2)

Этап 2 — Вычислить дисперсию (S

² ) каждого образец

• S ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n -1

Шаг 3 — Расчет значения t

Шаг 4 — Расчет степеней свободы (DF)

Шаг 5 — Сравните t-calc с критическим значением в t таблица t-распределения.

• Найдите критическое значение t в таблице распределения t с учетом вычисленных степеней свободы в столбце α (уровень значимости):
  • Для одностороннего теста t-критическое значение основано на заданном α
    • Обычно используемое значение T. -критическое значение для одностороннего теста находится в столбце 0,05 α
  • Для двухстороннего теста t-критическое значение основано на заданном α, деленном на 2
    • Обычно используемое T-критическое значение для двустороннего теста: в столбце 0,025 α

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ:

• Наконец, интерпретируйте решение в контексте первоначальной претензии.

Пример теста гипотезы T с двумя выборками (неравная дисперсия) в проекте DMAIC

Двусторонний (неравная дисперсия)

Пример: Собак кормят двумя разными диетами. Проверьте, сильно ли различаются две диеты с точки зрения их влияния на вес. Предполагая, что дисперсия совокупности неравномерна при уровне достоверности 95%, достаточно ли доказательств для подтверждения этого утверждения?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): средний вес собаки такой же для диеты 1 и диеты 2
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): средний вес собаки не одинаков для диеты 1 и диеты 2
• Уровень значимости: α = 0.05

Вычислить среднее (

X̅ ) для каждой выборки

• X̅1 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 24,4
• X̅2 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 20,00

Вычислить дисперсию (S

² ) каждой выборки

• S1 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n-1 = 25.6
• S2 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n- 1 = 56,22
• S1 ² /n1=2,56
• S2 ² /n2=5.62

Вычислить критическое значение

Вычислить степени свободы

Обратитесь к двусторонней таблице t для 16 степеней свободы

Если вычисленное значение t меньше -2,120 или больше 2,120, отклоните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Интерпретация результатов :

Сравните t _calc с t _critical . При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу. Расчетное значение статистики t меньше критического значения и не находится в области отклонения, поэтому мы не смогли отклонить нулевую гипотезу (H ₀ ). Итак, средний вес собаки одинаков для диеты 1 и диеты 2.

Файл шаблона двухвыборочного T 2 Tailed Unqual Variance

[/ members]

Right-tailed (Unequal Variance)

Пример: Исследователь считает, что учащиеся в школе A имеют лучшие компьютерные знания, чем школа B. Случайно компьютерные оценки были собраны из двух школ по одной и той же учебной программе. Предполагая, что дисперсия совокупности неравномерна при уровне достоверности 95%, достаточно ли доказательств для подтверждения этого утверждения?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): Средние оценки учащихся в школе A равны школе B
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): Средние оценки учащихся в школе A выше, чем в школе B
• Значимость уровень: α = 0.05

Вычислить среднее (

X̅ ) для каждой выборки

• X̅1 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 26,19
• X̅2 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 20,65

Вычислить дисперсию (S

² ) каждой выборки

• S1 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n-1 = 29.23
• S2 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n- 1 = 84,95
• S1 ² /n1=1,54
• S2 ² /n2=5.00

Расчет критического значения

Расчет степеней свободы

Обратитесь к односторонней t-таблице для 25 степеней свободы

Если рассчитанное значение t больше 1,708, отклоните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Интерпретация результатов :

Сравните t _calc с t _critical .При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу. Расчетное значение статистики t превышает критическое значение и находится в области отклонения, поэтому мы отклоняем нулевую гипотезу (H ₀ ). Таким образом, средние оценки учащихся в школе A выше, чем в школе B.

Два образца T Файл шаблона правостороннего неравного отклонения

[/ членство]

Левый хвост (неравное отклонение)

Пример: Производитель считает, что Прочность на разрыв пластмассовых деталей поставщика A меньше, чем у поставщика B.Оператор произвольно проверил прочность на разрыв пластмассовых деталей двух поставщиков. Предполагая, что дисперсия совокупности неравномерна при уровне достоверности 95%, достаточно ли доказательств для подтверждения этого утверждения?

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): Средняя прочность на разрыв пластмассовых деталей поставщика A равна значению поставщика B
• Альтернативная гипотеза (H ₁ ): Средняя прочность на разрыв пластмассовых деталей поставщика A меньше поставщик B
• Уровень значимости: α = 0.05

Вычислить среднее (

X̅ ) для каждой выборки

• X̅1 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 161,67
• X̅2 = (x ₁ + x ₂ +…. + X _n ) / n = 158,08

Вычислить дисперсию (S

² ) каждой выборки

• S1 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n-1 = 10.97
• S2 ² = {(X̅– x ₁ ) ² + (X̅ — x ₂ ) ² +… + (X̅ — x _n ) ² } / n- 1 = 25,72
• S1 ² /n1=0,91
• S2 ² /n2=2,14

Расчет критического значения

Расчет степеней свободы

Обратитесь к односторонней t-таблице для 19 степеней свободы

Если рассчитанное значение t меньше 1,728, отклоните нулевую гипотезу.

Статистика теста

Интерпретация результатов :

Сравните t _calc с t _critical .При проверке гипотез критическое значение — это точка в тестовом распределении, сравниваемая со статистикой теста, чтобы определить, следует ли отвергать нулевую гипотезу. Расчетное значение статистики t превышает критическое значение и не находится в области отклонения, поэтому мы не смогли отклонить нулевую гипотезу (H ₀ ). Таким образом, средняя прочность на разрыв пластмассовых деталей поставщика A равна значению поставщика B.

Файл шаблона двух образцов T с левосторонним неравным отклонением

[/ членство]

Тестирование гипотезы с двумя образцами T (неравное отклонение) Видео

Ресурсы для дополнительных двух выборок T-гипотез

Введение в T-тесты | Определения, формулы и примеры

t-критерий — это статистический тест, который используется для сравнения средних значений двух групп.Его часто используют при проверке гипотез, чтобы определить, действительно ли процесс или лечение влияет на интересующую нас популяцию или две группы отличаются друг от друга.

Вы хотите знать, различается ли средняя длина лепестков цветков ириса в зависимости от их вида. Вы найдете два разных вида ирисов, растущих в саду, и измеряете по 25 лепестков каждого вида. Вы можете проверить разницу между этими двумя группами, используя t-критерий.

• Нулевая гипотеза (H ₀ ) состоит в том, что истинная разница между этими средними значениями группы равна нулю.
• Альтернативная гипотеза (H _a ) заключается в том, что истинная разница отлична от нуля.

Когда использовать t-тест

t-критерий можно использовать только при сравнении средних значений двух групп (также известное как попарное сравнение). Если вы хотите сравнить более двух групп или хотите провести несколько парных сравнений, используйте тест ANOVA или апостериорный тест.

t-тест — это параметрический тест различия, то есть он делает те же предположения о ваших данных, что и другие параметрические тесты.T-тест предполагает ваши данные:

1. независимые
2. (приблизительно) нормально распределены.
3. имеют одинаковую величину дисперсии в каждой сравниваемой группе (также известную как однородность дисперсии).

Если ваши данные не соответствуют этим предположениям, вы можете попробовать непараметрическую альтернативу t-критерию, такую ​​как тест Wilcoxon Signed-Rank для данных с неравными дисперсиями.

Какой тип t-теста мне следует использовать?

При выборе t-критерия вам необходимо учитывать две вещи: принадлежат ли сравниваемые группы к одной или двум различным популяциям, и хотите ли вы проверить разницу в определенном направлении.

Одновыборочный, двухвыборочный или парный t-критерий?

• Если группы происходят из одной популяции (например, измерения до и после экспериментального лечения), выполните парный t-тест .
• Если группы происходят из двух разных популяций (например, двух разных видов или людей из двух разных городов), выполните двухвыборочный t-тест (также известный как независимый t-тест ).
• Если сравнивается одна группа со стандартным значением (например,грамм. сравнивая кислотность жидкости с нейтральным pH 7), выполните t-тест для одного образца .

Односторонний или двусторонний t-критерий?

• Если вас интересует только то, отличаются ли две популяции друг от друга, выполните двухсторонний t-тест .
• Если вы хотите узнать, больше или меньше одно среднее значение генеральной совокупности, чем другое, выполните односторонний t-критерий .

В вашем тесте, различается ли длина лепестка у разных видов:

• Ваши наблюдения относятся к двум отдельным популяциям (отдельным видам), поэтому вы выполняете двухвыборочный t-критерий.
• Вас не интересует направление разницы, а только то, есть ли разница, поэтому вы выбираете двусторонний t-критерий.

Какой у вас балл за плагиат?

Сравните свою статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

• Лучшая программа для проверки плагиата 2020 года
• Отчет о плагиате и процентное содержание
• Самая большая база данных о плагиате

Scribbr Проверка на плагиат

Выполнение t-теста

t-критерий оценивает истинную разницу между средними значениями двух групп, используя отношение разницы средних значений группы к объединенной стандартной ошибке обеих групп.Вы можете рассчитать его вручную, используя формулу, или использовать программное обеспечение для статистического анализа.

Формула Т-теста

Формула для двухвыборочного t-критерия (также известного как t-критерий Стьюдента) показана ниже.

В этой формуле t — значение t, x ₁ и x ₂ — средние значения двух сравниваемых групп, s ₂ — объединенная стандартная ошибка две группы, а n ₁ и n ₂ — количество наблюдений в каждой из групп.

Большее значение t показывает, что разница между средними значениями групп больше, чем объединенная стандартная ошибка, что указывает на более значительную разницу между группами.

Вы можете сравнить рассчитанное вами значение t со значениями в таблице критических значений, чтобы определить, превышает ли ваше значение t значение, которое можно было бы ожидать случайно. Если это так, вы можете отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что эти две группы на самом деле различны.

Функция T-теста в статистическом ПО

Большинство статистических программ (R, SPSS и т. Д.) Включают функцию t-критерия. Эта встроенная функция возьмет ваши необработанные данные и вычислит значение t . Затем он сравнит его с критическим значением и вычислит значение p . Таким образом, вы можете быстро увидеть, различаются ли ваши группы статистически.

При сравнении длины лепестков цветов вы решаете выполнить t-тест, используя R. Код выглядит следующим образом:

т.test (Длина лепестка ~ Вид, данные = flower.data)

Загрузите набор данных, чтобы практиковаться самостоятельно.

Пример набора данных

Интерпретация результатов испытаний

Если вы выполните t-тест для своей гипотезы о цветке в R, вы получите следующий результат:

На выходе получается:

1. Объяснение того, что сравнивается, называется данными в выходной таблице.
2. t — значение : -33.719. Обратите внимание, что это отрицательно; это отлично! В большинстве случаев нас интересует только абсолютное значение разницы или расстояние от нуля. Не имеет значения, в каком направлении.
3. степени свободы : 30.196. Степени свободы связаны с размером вашей выборки и показывают, сколько «бесплатных» точек данных доступно в вашем тесте для сравнения. Чем больше степеней свободы, тем лучше будет работать ваш статистический тест.
4. p — значение : 2.2e-16 (т.е. 2.2 с 15 нулями впереди). Это описывает вероятность того, что вы случайно увидите такое же большое значение t .
5. Утверждение альтернативной гипотезы (H _a ). В этом тесте H _а то, что разница не 0.
6. Доверительный интервал 95% . Это диапазон чисел, в котором истинная разница в средних будет в 95% случаев. Это значение можно изменить с 95%, если вы хотите больший или меньший интервал, но очень часто используется 95%.
7. означает длину лепестка для каждой группы.

Из выходной таблицы видно, что разница в средних для наших выборочных данных составляет -4,084 (1,456–5,540), а доверительный интервал показывает, что истинная разница в средних составляет между -3,836 и -4,331. Таким образом, в 95% случаев истинная разница в средних будет отличаться от 0. Наше значение 2,2e-16 для p намного меньше 0,05, поэтому мы можем отклонить нулевую гипотезу об отсутствии разницы и сказать с высокой степенью уверенности, что истинная разница средних значений не равна нулю .

Представление результатов t-теста

При сообщении результатов t-теста наиболее важными значениями, которые следует включить, являются t -значение , p -значение и степени свободы для теста. Они сообщат вашей аудитории, является ли разница между двумя группами статистически значимой (иначе говоря, что это вряд ли произошло случайно).

Вы также можете включить сводную статистику для сравниваемых групп, а именно среднее значение и стандартное отклонение.В R код для вычисления среднего и стандартного отклонения от данных выглядит так:

flower.data%>%
group_by (Виды)%>%
summarize (mean_length = mean (Длина лепестка),
sd_length = sd (Длина лепестка))

В нашем примере вы должны сообщить о результатах следующим образом:

Разница в длине лепестков между видами ириса 1 (среднее значение = 1,46; SD = 0,206) и видом ириса 2 (среднее значение = 5,54; стандартное отклонение = 0,569) было значительным (t (30) = -33,7190; p <2.2e-16).

Часто задаваемые вопросы о t-тестах

Что измеряет t-тест?

t-тест измеряет разницу средних групповых значений, деленную на объединенную стандартную ошибку двух групповых средних.

Таким образом, он вычисляет число (t-значение), показывающее величину разницы между двумя сравниваемыми групповыми средними, и оценивает вероятность того, что эта разница существует чисто случайно (p-значение).

Какой t-тест мне следует использовать?

Ваш выбор t-критерия зависит от того, изучаете ли вы одну группу или две, и заботитесь ли вы о направлении разницы в средних значениях группы.

Если вы изучаете одну группу, используйте парный t-критерий , чтобы сравнить среднее значение по группе с течением времени или после вмешательства, или используйте однократный t-критерий , чтобы сравнить среднее значение группы со стандартным значением.Если вы изучаете две группы, используйте двухвыборочный t-критерий .

Если вы хотите знать только, существует ли разница, используйте двусторонний тест . Если вы хотите узнать, больше ли среднее значение одной группы, чем другое, используйте односторонний тест с левым или правым хвостом.

В чем разница между t-критерием с одной выборкой и парным t-критерием?

Одновыборочный t-тест используется для сравнения отдельной совокупности со стандартным значением (например, чтобы определить, отличается ли средняя продолжительность жизни в конкретном городе от средней по стране).

Парный t-критерий используется для сравнения одной популяции до и после некоторого экспериментального вмешательства или в два разных момента времени (например, для измерения успеваемости учащихся по тесту до и после изучения материала).

тестов статистической значимости

тестов статистической значимости

PPA 696 МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

ИСПЫТАНИЯ НА ЗНАЧЕНИЕ

Что такое тесты на значимость
этапов статистического тестирования Значимость
1) Выскажите гипотезу исследования
2) Сформулируйте нулевую гипотезу
3) Ошибки типа I и типа II
Выберите вероятность уровня ошибки (альфа-уровень)
4) Тест хи-квадрат
Расчет хи-квадрат
Степени свободы
Распределительные столы
Интерпретировать результаты
5) Т-тест
Рассчитать Т-тест
Степени свободы
Распределительные столы
Интерпретировать результаты
Отчетные испытания статистических Значимость
Заключительные комментарии

Какие тесты значимости

По поводу любых предполагаемых отношений возникают два вопроса. между двумя переменными:

1) какова вероятность того, что связь существует;

2) если да, то насколько сильна связь

Есть два типа инструментов, которые используются для решения эти вопросы: первый рассматривается с помощью тестов на статистическую значимость; а второй решается Мерами ассоциации.

Тесты на статистическую значимость используются для решения вопрос: какова вероятность того, что мы думаем об отношениях между двумя переменными — это действительно случайность?

Если мы выбрали много выборок из одной и той же совокупности, найдем ли мы такую ​​же взаимосвязь между этими двумя переменными в каждый образец? Если бы мы могли провести перепись населения, мы бы тоже обнаруживают, что эта взаимосвязь существует в популяции, из которой был нарисован? Или наш поиск произошел случайно?

Тесты на статистическую значимость говорят нам, что вероятность состоит в том, что отношения, которые, как мы думаем, мы нашли, обусловлены к случайному совпадению.Они говорят нам, какова вероятность того, что мы будем делает ошибку, если мы предполагаем, что мы обнаружили, что связь существует.

Мы никогда не можем быть полностью уверены на 100%, что отношения существует между двумя переменными. Слишком много источников ошибок, чтобы их контролируемые, например, ошибка выборки, предвзятость исследователя, проблемы с надежность и обоснованность, простые ошибки и т. д.

Но, используя теорию вероятностей и нормальную кривую, мы можем оценить вероятность ошибиться, если предположим, что наш вывод отношения верны.Если вероятность ошибиться мала, то мы говорим, что наше наблюдение за отношениями является статистически значимым находка.

Статистическая значимость означает наличие хорошего шанс, что мы правы, обнаружив, что существует связь между две переменные. Но статистическая значимость — это не то же самое, что практическая. значимость. Мы можем получить статистически значимый результат, но последствия этого открытия могут не иметь практического применения.Исследователь всегда должен проверять статистическую и практическую значимость любых результатов исследования.

Например, мы можем обнаружить, что статистически значимая взаимосвязь между возрастом гражданина и удовлетворенностью городские службы отдыха. Возможно, пожилые люди удовлетворены на 5% меньше чем более молодые жители с городскими службами отдыха. Но это 5% большой достаточно ли разницы, чтобы беспокоиться?

Часто, когда различия небольшие, но статистически значительный, это связано с очень большим размером выборки; в образце меньшего размера, различия не будут статистически значимыми.

шагов в тестировании для Статистическая значимость 1) Сформулируйте гипотезу исследования.
2) Сформулируйте нулевую гипотезу
3) Выберите уровень вероятности ошибки (уровень альфа)
4) Выберите и вычислите критерий статистической значимости
5) Интерпретировать результаты

1) Выскажите гипотезу исследования

Гипотеза исследования утверждает ожидаемые отношения между двумя переменными.Это может быть изложено в общих чертах или может включать размеры направления и величины. Например,

Общие: Продолжительность программы профессионального обучения зависит от скорости трудоустройства обучающихся.

Направление: Чем длиннее программа обучения, тем выше ставка работы размещение стажеров.

Масштаб: более длительные программы обучения позволят вдвое больше стажеров пройти обучение. вакансии как более короткие программы.

Общие: На оплату аспиранта влияет пол.

Направление: Ассистентам-мужчинам платят больше, чем выпускницам. помощники.

Величина: ассистентам-женщинам платят менее 75% от зарплаты мужчин. аспирантам оплачивается.

2) Сформулируйте нулевую гипотезу

Нулевая гипотеза обычно утверждает, что нет никакой связи между двумя переменными.Например,

Нет никакой связи между продолжительностью программы профессионального обучения. и уровень трудоустройства стажеров.

На оплату труда ассистента не влияет пол.

Нулевая гипотеза может также утверждать, что отношение Предложенная в исследовании гипотеза не соответствует действительности. Например,

Более длительные программы обучения приведут к тому, что в вакансии как более короткие программы.

Женщинам-ассистентам-выпускникам платят не менее 75% или более от зарплаты выпускников-мужчин. помощники оплачиваются.

Исследователи используют нулевую гипотезу в исследованиях, потому что проще опровергнуть нулевую гипотезу, чем доказать исследование гипотеза. Нулевая гипотеза — это «соломенный человек» исследователя. Это, легче однажды показать, что что-то ложно, чем показать, что что-то всегда правда.Легче найти опровергающие доказательства против нулевую гипотезу, чем найти подтверждающие доказательства гипотезы исследования.

3) ОШИБКИ ТИПА I И ТИПА II

Даже в самом лучшем исследовательском проекте всегда есть возможность (надеюсь, небольшая) того, что исследователь сделает ошибку относительно взаимосвязи между двумя переменными. Есть два возможных ошибки или ошибки.

Первая называется ошибкой типа I.Это происходит, когда исследователь предполагает, что связь существует, когда на самом деле доказательства в том, что это не так. В случае ошибки типа I исследователь должен принять нулевую гипотезу и отвергайте исследовательскую гипотезу, но происходит обратное. Вероятность совершения ошибки типа I называется альфой.

Вторая называется ошибкой типа II. Это происходит когда исследователь предполагает, что отношений не существует, когда на самом деле свидетельство того, что это так.В случае ошибки типа II исследователь должен: отклонить нулевую гипотезу и принять гипотезу исследования, но происходит обратное. Вероятность совершения ошибки типа II называется бета.

Как правило, снижая вероятность совершения ошибка типа I увеличивает вероятность совершения ошибки типа II и наоборот, уменьшая вероятность совершения ошибки типа II. увеличивает вероятность совершения ошибки типа I.

Обычно исследователи стараются свести к минимуму ошибки типа I, потому что, когда исследователь предполагает, что отношения существуют, когда на самом деле нет, может быть хуже, чем раньше.При ошибках типа II исследователь упускает возможность подтвердить, что отношения существуют, но нет хуже, чем раньше.

В этом примере, какой тип ошибки вы бы предпочли зафиксировать?

Гипотеза исследования: Эль-Ниньо снизило урожайность в графстве X, в результате чего он имеет право на государственную помощь при бедствиях.

Нулевая гипотеза: Эль-Ниньо не снизило урожайность в графстве X, он не имеет права на государственную помощь при стихийных бедствиях.

Если допущена ошибка типа I, предполагается, что округ иметь право на помощь при стихийных бедствиях, когда на самом деле это не так (нулевая гипотеза должен быть принят, но отклонен). Правительство может тратить фонды для оказания помощи при стихийных бедствиях, когда этого не следует делать, и могут быть повышены налоги.

Если допущена ошибка типа II, то Округ считается неприемлемым для оказания помощи при стихийных бедствиях, когда действительно имеет право (нулевая гипотеза должна быть принята, но она отвергается).Правительство могут не тратить средства на оказание помощи при стихийных бедствиях, когда это необходимо, и фермеры могут уйти к банкротству.

В этом примере, какой тип ошибки вы бы предпочли зафиксировать?

Гипотеза исследования: новый препарат лучше лечит сердечные приступы, чем старый наркотик

Нулевая гипотеза: новый препарат лечит сердечные приступы не лучше, чем старый наркотик

Если допущена ошибка типа I, то новое лекарство считается лучше, хотя на самом деле это не так (нулевая гипотеза должна быть принятым, но отклоненным).Людей можно лечить новым препаратом, когда им было бы лучше со старым.

Если допущена ошибка типа II, то новое лекарство считается не лучше, когда действительно лучше (нулевая гипотеза должно быть отклонено, но принято). Людей нельзя лечить новый препарат, хотя им будет лучше, чем со старым.

ВЫБЕРИТЕ ВЕРОЯТНОСТЬ УРОВНЯ ОШИБКИ (АЛЬФА-УРОВЕНЬ)

Исследователи обычно указывают вероятность совершения ошибка типа I, которую они готовы принять, т.е.е., значение альфа. В социальных науках большинство исследователей выбирают альфа = 0,05. Это означает что они готовы согласиться с вероятностью 5% создания Типа I ошибка, предполагающая, что связь между двумя переменными существует, когда она действительно нет. Однако в исследованиях, связанных с общественным здравоохранением, альфа 0,01 нет ничего необычного. Исследователи не хотят иметь вероятность ошибались более чем в 0,1% случаев или один раз из тысячи.

Если связь между двумя переменными сильный (по оценке Меры ассоциации), и выбранный уровень для альфы есть.05, то его обнаружат выборки среднего или малого размера. В виде отношения становятся слабее, и / или по мере того, как уровень альфа становится меньше, Для достижения статистических результатов исследования потребуются более крупные выборки. значимость.

4) Тест хи-квадрат

Для номинальных и порядковых данных используется хи-квадрат как тест на статистическую значимость. Например, мы предполагаем, что там это взаимосвязь между типом обучающей программы, которую вы посещаете, и Успешность трудоустройства обучаемых.Мы собираем следующие данные:

Тип обучения:	Номер посещающих обучение
Профессиональное образование	200
Обучение навыкам работы	250
Всего	450

Есть ли место на работе?	Количество слушателей
Есть	300
Нет	150
Итого	450

Для вычисления хи-квадрат таблица, показывающая сустав необходимо распределение двух переменных:

Таблица 1.Трудоустройство по типу обучения (наблюдаемая частота)

Есть ли место на работе?	Тип обучения
	Профессиональное Образование	Навыки работы Обучение	Всего
Есть	175	125	300
Нет	25	125	150
Итого	200	250	450

Квадрат Хи вычисляется путем рассмотрения различных части стола.«Ячейки» таблицы — это квадраты посередине. таблицы, содержащей полностью закрытые числа. Клетки содержат частоты, которые встречаются в совместном распределении двух переменные. Частоты, которые мы на самом деле находим в данных, называются «наблюдаемые» частоты.

В этой таблице ячейки содержат частоты для стажеров профессионального образования, устроившихся на работу (n = 175) и не устроившихся получить работу (n = 25), а также частота стажеров по профессиональным навыкам, получивших работу (n = 125) и кто не устроился на работу (n = 125).

Столбцы и строки «Итого» таблицы показывают предельные частоты. Граничные частоты — это частоты, которые мы бы обнаружили, если бы смотрели на каждую переменную отдельно. Например, в столбце «Итого» мы видим, что 300 человек устроились на работу. и 150 человек, которые этого не сделали. В строке «Итого» мы видим, что было 200 человек проходят профессиональную подготовку и 250 человек работают по специальности. обучение.

Наконец, есть общее количество наблюдений во всей таблице, названной Н.В этой таблице N = 450.

Вычислить хи-квадрат

1) отображать наблюдаемые частоты для каждой ячейки
2) рассчитать ожидаемые частоты для каждой ячейки
3) вычислить для каждой ячейки ожидаемую минус наблюдаемую частоту. в квадрате, деленное на ожидаемую частоту
4) все результаты для всех ячеек

Чтобы найти значение Хи-квадрат, сначала предположим, что что нет никакой связи между типом обучающей программы, в которой вы участвуете и был ли стажер устроен на работу.Если мы посмотрим на общую сумму столбца, мы видим, что работу нашли 300 из 450 человек, или 66,7% от общего числа людей. на тренинге устроился на работу. Мы также видим, что 150 из 450 человек не найти работу, или 33,3% от общего числа обучающихся не нашли работу.

Если не было связи между типами посещали программу и успешно нашли работу, то мы ожидаем 66,7% обучающихся по обоим видам программ обучения для трудоустройства, и 33,3% обоих типов программ обучения, чтобы не устроиться на работу.

Первое, что делает Chi Square — вычисляет «ожидаемые» частоты для каждой ячейки. Ожидаемая частота — это частота которые мы ожидали бы появиться в каждой ячейке, если бы не было связи между типом программы обучения и трудоустройством.

Способ вычисления ожидаемой частоты ячеек состоит в умножении суммы столбца для этой ячейки на сумму строки для этой ячейку и разделите на общее количество наблюдений для всей таблицы.

Для ячейки в верхнем левом углу умножьте 200 на 300 и разделите на 450 = 133,3
Для ячейки в нижнем левом углу умножьте 200 на 150 и разделите на 450 = 66,7
Для ячейки в верхнем правом углу умножьте 250 на 300 и разделите на 450 = 166,7
Для ячейки в правом нижнем углу умножьте 250 на 150 и разделите на 450 = 83,3

Таблица 2. Трудоустройство по типу обучения (ожидаемая частота)

Есть ли место на работе?	Тип обучения
	Профессиональное Образование	Навыки работы Обучение	Всего
Есть	133.3	166,7	300
Нет	66,7	83,3	150
Итого	200	250	450

В этой таблице показано распределение «ожидаемых» частот, то есть частоты ячеек, которые мы ожидали бы найти, если бы не было связи между типом обучения и трудоустройством.

Обратите внимание, что Хи-квадрат не является надежным, если какая-либо ячейка в таблице непредвиденных обстоятельств имеет ожидаемую частоту менее 5.

Чтобы вычислить хи-квадрат, нам нужно сравнить оригинал, наблюдаемые частоты с новыми ожидаемыми частотами. Для каждой ячейки выполняем следующие расчеты:
a) Вычтите значение наблюдаемой частоты из значения ожидаемая частота
б) возвести результат в квадрат
c) разделите результат на значение ожидаемой частоты

Для каждой ячейки выше,

f e — f o	(f e — f o ) 2	[(f e — f o ) 2 ] / f e	Результат
(133.3 — 175)	(133,3 — 175) 2	[(133,3 — 175) 2 ] / 133,3	13,04
(66,7 — 25)	(66,7 — 25) 2	[(66,7 — 25) 2 ] / 66,7	26.07
(166,7 — 125)	(166,7 — 125) 2	[(166,7 — 125) 2 ] / 166.7	10,43
(83,3 — 125)	(83,3 — 125) 2	[(83,3 — 135) 2 ] / 83,3	20,88

Чтобы вычислить значение хи-квадрат, сложите результаты для каждой ячейки — Итого = 70,42.

СТЕПЕНИ СВОБОДЫ

Мы не можем интерпретировать значение статистики хи-квадрат. сам по себе.Вместо этого мы должны поместить это в контекст.

Теоретически значение статистики хи-квадрат нормально распространяется; то есть значение статистики хи-квадрат выглядит как нормальная (колоколообразная) кривая. Таким образом, мы можем использовать свойства нормальной кривой для интерпретации значения, полученного в результате нашего расчета статистики Хи-квадрат.

Если значение, которое мы получаем для Хи-квадрат, достаточно велико, то можно сказать, что это указывает на уровень статистической значимости при котором можно предположить, что связь между двумя переменными существовать.

Однако, достаточно ли велико значение, зависит от на две вещи: размер таблицы непредвиденных обстоятельств, из которой хи-квадрат статистика рассчитана; и уровень альфа, который мы выбрали.

Чем больше размер таблицы непредвиденных обстоятельств, тем должно быть больше значение Хи-квадрат, чтобы получить статистические данные. значимость при прочих равных условиях. Точно так же более строгие уровень альфа, тем больше должно быть значение хи-квадрат, для достижения статистической значимости при прочих равных условиях.

Термин «степени свободы» используется для обозначения размер таблицы непредвиденных обстоятельств, на которой значение Хи-квадрат статистика вычислена. Степени свободы рассчитываются как произведение (количество строк в таблице минус 1) умноженное на (количество столбцов в таблице минус).

Для таблицы с двумя строками ячеек и двумя столбцами ячеек формула это:

df = (2 — 1) x (2 — 1) = (1) x (1) = 1

Для таблицы с двумя строками ячеек и тремя столбцами ячеек формула это:

df = (3 — 1) x (2 — 1) = (2) x (1) = 2

Для таблицы с тремя строками ячеек и тремя столбцами ячеек формула это:

df = (3 — 1) x (3 — 1) = (2) x (2) = 4

Уровень альфа может варьироваться, но чем меньше значение, более строгие требования для достижения статистической значимости становится.Альфа-уровни часто обозначаются как «p-значение» или «p = 0,05». Обычный уровни p = 0,05 (или вероятность того, что один из 20 сделает ошибку), или p = 0,01 (или вероятность того, что один из 100 сделает ошибку), или p = 0,001 (или вероятность одного из 1000 допустивших ошибку).

При сообщении об уровне альфа обычно сообщается как «меньше» некоторого уровня, с использованием знака «меньше» или <. Таким образом, это сообщается как p <0,05 или p <0,01; если ты не сообщая точное значение p, например p =.04 или p = 0,22.

ТАБЛИЦЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Как только у нас есть рассчитанное значение хи-квадрат статистики, степеней свободы для таблицы непредвиденных обстоятельств и желаемый уровень для альфы, мы можем найти нормальное распределение для Чи Квадрат в таблице. В текстах статистики доступно множество таблиц. для этого.

Найдите в таблице степени свободы (обычно перечислены в столбце внизу страницы).Далее найдите желаемый уровень альфа (обычно перечисляются в строке вверху страницы). Найти пересечение степеней свободы и уровня альфа, и что — это значение, которому вычисленный хи-квадрат должен быть равен или превышать для достижения Статистическая значимость.

Например, для df = 2 и p = 0,05 значение хи-квадрат должно равно или превышает 5,99, чтобы указать, что отношения между двумя переменные, вероятно, не случайно. Для df = 4 и p =.05, Площадь Чи должно быть равно или превышать 9,49.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

Если вычисленное значение для хи-квадрат равно или превышает значение, указанное в таблице для данного уровня альфа и градусов свободы, то исследователь может предположить, что наблюдаемая связь между двумя переменными существует (на указанном уровне вероятности ошибки или альфа) и отклонить нулевую гипотезу. Это дает поддержку к исследовательской гипотезе.

Вычисленное значение Хи-квадрат на заданном уровне. альфа и с заданной степенью свободы, это тип измерения «прошел-не прошел». Это не похоже на меру ассоциации, которая может варьироваться от 0,0 до (плюс или минус) 1.0, и которые можно интерпретировать в любой точке распределения. Либо вычисленное значение хи-квадрат достигает необходимого уровня для статистическая значимость или нет.

Важно отметить, что Chi Square, как и другие статистические тесты, значение:

1) не указывает на силу связи между двумя переменными

2) не указывает направление ассоциации между двумя переменными

3) не указывает вероятность ошибки типа I

4) не учитывает достоверность и обоснованность исследования

5) не предоставляет абсолютных убедительных доказательств родства

Напомним, для примера выше:

1) сформулируйте гипотезу исследования:

Существует взаимосвязь между типом посещаемой программы обучения и Успешность трудоустройства стажеров

2) сформулируйте нулевую гипотезу:

Нет никакой связи между типом обучающей программы, которую вы посещали. и успешность трудоустройства стажеров

3) рассчитать тест на статистическую значимость

Хи-квадрат = 70.42

4) вычислить степени свободы по таблице непредвиденных обстоятельств

df = 1

5) выбираем уровень альфа

р = 0,05

6) найдите значение хи-квадрат в таблице при p = 0,05 и df = 1

.

Хи-квадрат = 3,84

7) интерпретировать результат

Вычисленное значение Хи-квадрат (70,42) превышает значение в таблице. для p =.05 и df = 1 (хи-квадрат = 3,84). Следовательно, мы можем отклонить нулевой гипотезу (с вероятностью ошибки 5%) и принять гипотезу исследования что существует связь между типом посещаемой программы обучения и успешность трудоустройства стажеров.

Использование T-тестов

T-тесты — это тесты на статистическую значимость, которые используются с данными уровня интервала и отношения. Т-тесты можно использовать в нескольких различные виды статистических тестов:

1) проверить, есть ли различия между двумя группами на одном и том же переменная, основанная на среднем (среднем) значении этой переменной для каждой группы; например, получают ли учащиеся частных школ более высокие баллы по тесту SAT чем учащиеся государственных школ?

2) для проверки того, больше или меньше среднее (среднее) значение группы какой-то стандарт; например, средняя скорость автомобилей на автострадах в Калифорния выше 65 миль в час?

3) проверить, имеет ли одна и та же группа разные средние (средние) баллы по разные переменные; например, те же клерки более продуктивны на Компьютеры IBM или Macintosh?

Чтобы вычислить значение t,

а) изложить исследовательскую гипотезу;
б) сформулируйте нулевую гипотезу;
c) указать, будет ли t-тест односторонним или двусторонним. тест на значимость
г) выберите уровень альфа
д) вычислить t

Чтобы вычислить значение t,

а) изложить исследовательскую гипотезу;

Средняя зарплата ассистентов-мужчин выше средней заработная плата женщин-ассистенток в ЦГУПБ.

б) сформулируйте нулевую гипотезу;

Нет разницы в средней зарплате выпускников мужского и женского пола. помощники в CSULB.

в) выбрать уровень альфа

выберите значение для альфы, например p = 0,05, p = 0,01 или p = 0,001

г) указать, будет ли t-тест односторонним или двусторонним. тест на значимость

Как и другие статистические данные, t-тест имеет распределение что приближается к нормальному распределению, особенно если размер выборки больше 30.Поскольку мы знаем свойства нормальной кривой, мы может ли он сказать нам, насколько далеко от среднего значения распределения, рассчитанного нами t-рейтинг.

Нормальная кривая распределена около нулевого среднего, со стандартным отклонением, равным единице. Т-балл может падать по нормальной кривой либо выше, либо ниже среднего; то есть либо плюс, либо минус какой-то стандарт единицы отклонения от среднего.

T-балл должен быть далеко от среднего, чтобы достичь статистической значимости.То есть он должен сильно отличаться от значение среднего распределения, то, что имеет только низкий вероятность возникновения случайно, если нет связи между две переменные. Если мы выбрали значение p = 0,05 для альфы, мы смотрим для значения t, которое попадает в крайние 5% распределения.

Если у нас есть гипотеза, которая утверждает ожидаемое направление результатов, например, что зарплата ассистентов-мужчин выше, чем зарплата ассистентов-выпускников женского пола, то мы ожидаем расчетные t-показатель попадет только в один конец нормального распределения.Мы ожидаем расчетный t-показатель попадет в крайние 5% распределения.

Однако, если у нас есть гипотеза, которая только утверждает что между двумя группами есть разница, но не указывается, какая ожидается, что группа получит более высокий балл, чем рассчитанный t-балл может попасть в любой конец нормального распределения. Например, наша гипотеза может случиться так, что мы ожидаем найти разницу между средними зарплатами мужчин и женщин-ассистентов (но мы не знаем, какие будет выше или ниже).

Для гипотезы, не указывающей направления, нам нужно использовать «двусторонний» t-критерий. То есть мы должны искать значение t, которое попадает в один из крайних концов («хвостов») распределения. Но поскольку t может попасть в любой из хвостов, если мы выберем p = 0,05 в качестве альфа, мы необходимо разделить 5% на две части по 2-1 / 2% каждая. Итак, двусторонний тест требует, чтобы t принял более экстремальное значение для достижения статистической значимости чем односторонний тест t.

e) вычислить t

T-балл рассчитывается путем сравнения среднего значение некоторой переменной, полученное для двух групп; расчет также включает дисперсия каждой группы и количество наблюдений в каждой группе. Например,

Таблица 3. Заработная плата мужчин и женщин-выпускников в CSULB

	Ассистенты высшего звена	Женщины-ассистенты выпускников
Количество наблюдение	403	132
Среднее значение	$ 17095	14 885 долл. США
Стандартный Отклонение	6329	4676
Разница	40045241	21864976

Для расчета t,
1) вычтите среднее значение второй группы из среднего значения первой группа
2) вычислить для каждой группы дисперсию, деленную на количество наблюдения минус 1
3) сложите вместе результаты, полученные для каждой группы на втором этапе.
4) извлеките квадратный корень из результатов третьего шага
5) разделите результаты первого шага на результаты четвертого шага.

Например,

1) вычесть среднее значение второй группы из среднего значения первой группы

17095–14885 = 2210

2) рассчитайте для каждой группы дисперсию, деленную на количество наблюдений. минус 1

Ассистенты-мужчины:

[40056241 / (403-1)] = [40056241 / (402)] = 99642

Стажеры-выпускницы:

[21864976 / (132-1)] = [21864976 / (131)] = 166908

3) сложите результаты, полученные для каждой группы на втором этапе

99642 + 166908 = 266550

4) извлеките квадратный корень из результатов третьего шага

квадратный корень из 266550 = 516.28

5) разделите результаты первого шага на результаты четвертого шага

2210 / 516,28 = 4,28

Чтобы интерпретировать результаты,
е) вычислить степени свободы
г) найдите значение в таблице
ч) интерпретировать значение t

Степени свободы

Степени свободы для t-критерия вычисляются путем сложения количество наблюдений для каждой группы, а затем вычитание числа два (потому что есть две группы).Например, (403 + 132 — 2) = 533

Распределение Т

Значения t печатаются в таблицах в большинстве статистических данных. тексты. Значения степеней свободы указаны в столбце внизу. стороне, а значения альфа (p-значение) перечислены в строке через вершина. Существуют разные таблицы для односторонних и двусторонних тестов. г.

Найдите правильную таблицу количества хвостов. потом найти пересечение степеней свободы и значение альфа в таблице.Это значение должно соответствовать вычисленному t-баллу. равно или больше, чтобы указать статистическую значимость.

Для одностороннего теста t, с df = 533 и p = 0,05, t должно быть равно или превышать 1,645.

Для двустороннего теста t, с df = 533 и p = 0,05, t должно быть равно или превышать 1.960.

Интерпретировать значение t

Если вычисленный t-рейтинг равен или превышает значение значений t, указанных в таблице, то исследователь может сделать вывод, что существует статистически значимая вероятность того, что связь между две переменные существуют и не являются случайными, и отклонить нулевое значение гипотеза.Это подтверждает гипотезу исследования.

В этом примере вычисленный t-показатель 4,28 превышает табличное значение t, поэтому мы можем отклонить нулевую гипотезу об отсутствии связи между полом ассистента и заработной платой ассистента, и вместо этого принять гипотезу исследования и сделать вывод, что существует связь между полом ассистента и заработной платой ассистента.

Однако помните, что это только одна статистика, на основе только одной выборки в определенный момент времени из одного исследовательского проекта.Это не абсолютное убедительное доказательство существования отношений, а скорее поддержка гипотезы исследования. Это всего лишь одно свидетельство, это необходимо учитывать вместе со многими другими доказательствами на тот же предмет.

ОТЧЕТНОСТЬ ОБ ИСПЫТАНИЯХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗНАЧЕНИЕ

В исследовательских отчетах тесты статистической значимости сообщаются тремя способами. Во-первых, можно сообщить результаты теста. в текстовом обсуждении результатов.Включают:

1) гипотеза

2) использованная статистика теста и ее значение

3) степени свободы

4) значение альфа (p-значение)

Например,

Работники организаций с неавторитарным управлением Было установлено, что стили более удовлетворены работой, чем рабочие в организациях с авторитарным стилем управления (Chi Square = 50.57, df = 4, p <0,05).

Средняя заработная плата ассистентов-мужчин выше, чем у аспирантов. женщины-ассистенты-выпускники (t = 4,28, df = 533, p <0,05).

Не было обнаружено различий в показателях трудоустройства между профессиональными учебными заведениями. программы и программы рабочих навыков (Chi Square = 1,2, df = 1, p> 0,05).

Второй метод сообщения результатов испытаний для статистической значимости — это отчет об испытании и его значении, степенях свободы и p-значение внизу таблицы непредвиденных обстоятельств или распечатки с указанием данных, на которых были основаны расчеты.

Таблица 1. Трудоустройство по типу обучения (наблюдаемая частота)

Есть ли место на работе?	Тип обучения
	Профессиональное Образование	Навыки работы Обучение	Всего
Есть	175	125	300
Нет	25	125	150
Итого	200	250	450

Хи-квадрат = 70.42, df = 1, p <0,05

Таблица 3. Заработная плата мужчин и женщин-ассистентов выпускников в CSULB

	Мужчины-помощники выпускников	Женщины-ассистенты выпускников
Количество наблюдение	403	132
Среднее значение	$ 17095	14 885 долл. США
Стандартный Отклонение	6329	4676
Разница	40045241	21864976

т = 4.28, df = 533, p <0,05

Третий способ сообщить о тестах, имеющих статистическую значимость состоит в том, чтобы включить их в таблицы, показывающие результаты расширенного анализа данных, включая ряд переменных. Например, вот несколько результаты исследования пожилых испаноязычных женщин в Эль-Пасо, Техас, и Лонг-Бич, CA.

Таблица 4. Характеристики участников семинара в возрасте 40 лет и старше

Характеристики	Эль-Пасо (N = 83)	Лонг-Бич (N = 131)	стоимость т
Средний возраст	60.5 лет	68,7 года	2,1 *
Этническая самоидентификация Американцы мексиканского происхождения	97,2	89,7	0,9
Выбор языка только на испанском	68,5	52.3	3,2 **

* t значимо при p <0,05
** t значимо при p <0,01

Заключительные комментарии

Тесты на статистическую значимость используются для оценки вероятность того, что связь, наблюдаемая в данных, имела место только случайно; вероятность того, что переменные действительно не связаны в Население. Их можно использовать для фильтрации бесперспективных гипотез.

Тесты на статистическую значимость используются, потому что они представляют собой общий критерий, который могут понять многие люди, и они передают важную информацию об исследовательском проекте это можно сравнить с результатами других проектов.

Однако они не гарантируют, что исследование были тщательно спроектированы и выполнены. Фактически, тесты на статистическую значимость могут вводить в заблуждение, потому что это точные цифры.Но у них нет отношений практической значимости результатов исследования.

Наконец, всегда нужно использовать меры ассоциации. наряду с тестами на статистическую значимость. Последние оценивают вероятность того, что отношения существуют; в то время как первые оценивают сила (а иногда и направление) отношений. У каждого свои использовать, и их лучше всего использовать вместе.

Как принимать простые решения

Содержание (щелкните, чтобы перейти в этот раздел):

1. Односторонний тест или два при проверке гипотез:
2. Еще больше технических деталей.
3. Одностороннее распределение (как найти площадь)

Посмотрите видео или прочтите ниже:

Двусторонний тест.

При проверке гипотез вас просят решить, верно утверждение или нет. Например, если кто-то говорит, что «все жители Флориды имеют на 50% больше шансов заболеть меланомой», вам решать, является ли это утверждение обоснованным. Один из первых шагов — найти z-оценку, и для того, чтобы выполнить , что , вам нужно знать, является ли это односторонним тестом или двумя .Вы можете понять это всего за пару шагов.

К началу

Односторонний тест. Хотя это изображение заштриховано слева, его зеркальное отображение (то есть там, где оно заштриховано справа) также будет односторонним тестом.

Если вам посчастливилось получить картинку, вы сможете определить, является ли ваш тест односторонним или двусторонним, сравнив его с изображением выше. Однако чаще всего вам задают вопросы, а не картинки. Итак, это вопрос расшифровки проблемы и выделения важной информации.В основном вы ищете такие ключевые слова, как равно , больше или меньше .

Пример вопроса № 1: Государственный служащий утверждает, что процент отсева в местных школах составляет 25% . В прошлом году 190 из 603 студентов бросили учебу. Достаточно ли доказательств, чтобы отклонить заявление государственного чиновника?

Пример вопроса № 2: Государственный служащий утверждает, что процент отсева в местных школах составляет менее 25%. В прошлом году из 603 студентов 190 бросили учебу. Достаточно ли доказательств, чтобы отклонить заявление государственного чиновника?

Пример вопроса № 3: Государственный служащий утверждает, что процент отсева в местных школах превышает 25%. В прошлом году из 603 студентов 190 бросили учебу. Достаточно ли доказательств, чтобы отклонить заявление государственного чиновника?

Шаг 1: Прочтите вопрос.

Шаг 2: Перефразируйте формулу в вопросе.

1. В примере вопроса № 1 процент отсева = 25%
2. В примере вопроса № 2, процент отсева <25%
3. В примере вопроса № 3, процент отсева> 25%.

Шаг 3: Если на шаге 2 стоит знак равенства, это двусторонний тест. Если есть> или <, это односторонний тест.

Понравилось объяснение? Ознакомьтесь с руководством по статистике, в котором есть сотни простых для понимания определений и примеров, подобных этому!

К началу

Вышесказанное должно было дать вам краткий обзор различий между односторонними и двусторонними тестами.Для самого начала вашего класса статистики это, вероятно, вся информация, которая вам нужна. Но как только вы попадете в ANOVA и регрессионный анализ, все станет немного сложнее.

Два красных хвоста — это уровень альфа, разделенный на два (т.е. α / 2).

Альфа-уровни (иногда называемые просто «уровнями значимости») используются в проверках гипотез; это вероятность принять неправильное решение, когда нулевая гипотеза верна. Односторонний тест имеет все 5% альфа-уровня в одном хвосте (либо в левом, либо в правом хвосте).Двусторонний тест делит ваш альфа-уровень пополам (как на изображении слева).

Допустим, вы работаете со стандартным альфа-уровнем 0,5 (5%). Двусторонний тест будет иметь половину этого (2,5%) в каждом хвосте. Проще говоря, проверка гипотезы может выглядеть так:

1. Нулевая гипотеза может утверждать, что среднее значение = x . Вы проверяете, находится ли среднее значение выше или ниже.
2. Вы запускаете t-тест, который производит t-статистику.
3. Если эта статистика теста попадает в 2-е место.5% или нижние 2,5% его распределения вероятностей (в данном случае t-распределения), вы бы отвергли нулевую гипотезу.

«Обрезанные» области, созданные вашими альфа-уровнями, называются областями отклонения. Именно здесь вы отклоните нулевую гипотезу, если ваша тестовая статистика попадет в одну из этих областей отклонения. Термины «односторонний» и «двусторонний» можно более точно определить как относящиеся к тому, где расположены ваши области отклонения.
Наверх

Односторонний тест — это когда вас интересует только одно направление.Если среднее значение равно x, вы можете узнать, больше ли набор результатов x или меньше x. Односторонний тест более действенен, чем двусторонний, поскольку вы не рассматриваете эффект в противоположном направлении.

Следующий : Левосторонний или правосторонний?
К началу

В приведенных выше примерах вам были даны конкретные формулировки, такие как «больше чем» или «меньше чем». Иногда у вас, у исследователя, нет этой информации, и вам приходится выбирать тест.

Например, вы разрабатываете лекарство, которое, по вашему мнению, столь же эффективно, как лекарство, уже имеющееся на рынке (оно также оказывается дешевле). Вы, , можете запустить двухсторонний тест (чтобы проверить, что он более эффективен, а также чтобы убедиться, что он менее эффективен). Но вас не волнует, насколько он эффективен на больше, чем на , просто он не менее эффективен (в конце концов, ваше лекарство дешевле). Вы можете провести односторонний тест, чтобы убедиться, что ваше лекарство по крайней мере так же эффективно, как и существующее.

С другой стороны, было бы неуместным (и, возможно, неэтичным) проводить односторонний тест для этого сценария в противоположном направлении (т. Е. Чтобы показать, что препарат более эффективен). Это звучит разумно, пока вы не примете во внимание определенные обстоятельства, при которых препарат менее эффективен. Если вы не сможете проверить это, ваше исследование будет бесполезным.

Учитывайте оба направления при принятии решения о том, следует ли выполнять односторонний тест или два. Если вы можете пропустить один хвост и это не является безответственным или неэтичным, то вы можете провести односторонний тест.
К началу

Есть несколько способов найти площадь под односторонней кривой распределения. Самый простой — это поиск значения в таблице, такой как z-таблица. Z-таблица дает вам проценты, которые представляют площадь под кривой. Например, значение таблицы 0,5000 составляет 50% площади, а 0,2000 — 20% площади.

Если вы ищете другие проблемы с площадью *, см. Индекс кривой нормального распределения. В указателе перечислены семь возможных типов области, включая двухстороннюю, одностороннюю и области слева и справа от z.

* Вы также можете рассчитать площади с помощью интегрального исчисления. См. Проблема с площадью.

Примечание : Чтобы использовать z-таблицу, вам необходимо разделить z-значение на десятичные разряды (например, десятые и сотые). Например, если вас просят найти площадь в одностороннем распределении с z-значением 0,21, разделите его на десятые (0,2) и сотые (0,01).

Одностороннее распределение: шаги для поиска площади в z-таблице

Посмотрите видео или прочтите следующие шаги:

Шаг 1: Найдите свой z-показатель в z-таблице .Поиск значения означает нахождение пересечения двух десятичных знаков (см. Примечание выше). Например, если вас попросят найти площадь в одностороннем распределении слева от z = -0,46, найдите 0,46 в таблице (примечание: игнорируйте отрицательные значения. Если у вас отрицательное значение, используйте его абсолютное значение) . В таблице ниже показано, что значение пересечения для 0,46 составляет 0,1772. Этот показатель был получен путем поиска 0,4 в левом столбце и 0,06 в верхнем ряду.

z	0.00	0,01	0,02	0,03	0,04	0,05	0,06	0,07	0,08	0,09
0,0	0,0000	0,0040	0,0080	0,0120	0,0160	0,0199	0,0239	0,0279	0,0319	0,0359
0,1	0,0398	0,0438	0.0478	0,0517	0,0557	0,0596	0,0636	0,0675	0,0714	0,0753
0,2	0,0793	0,0832	0,0871	0,0910	0,0948	0,0987	0,1026	0,1064	0,1103	0,1141
0,3	0,1179	0,1217	0,1255	0.1293	0,1331	0,1368	0,1406	0,1443	0,1480	0,1517
0,4	0,1554	0,1591	0,128	0,1664	0,1700	0,1736	0,1772	0,1808	0,1844	0,1879
0,5	0,1915	0,1950	0,1985	0,2019	0.2054	0,2088	0,2123	0,2157	0,2190	0,2224

Шаг 2: Возьмите область, которую вы только что нашли на шаге 2, и добавьте 0,500. Это потому, что область в правой z-таблице — это область между средним значением и z-значением. Вам нужна вся область до этой точки, поэтому:
.5000 + .1772 = 0,6772.

Шаг 3: Вычтите из 1, чтобы получить площадь хвоста:
1 -.6772 = 0,3228.

Вот и все!

Односторонний тест или два: ссылки

Гоник Л. (1993). Мультяшный справочник по статистике. HarperPerennial.
Хит, Д. (2002). Введение в экспериментальный дизайн и статистику для биологии. CRC Press.
IDRE: FAQ: В чем разница между односторонним и двусторонним тестами? Получено 27 мая 2018 г. из: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-the-differences-between-one-tailed-and-two-tailed. -тесты /

————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С помощью Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

1-выборочный, 2-выборочный и парный t-тесты

В статистике t-тесты — это тип проверки гипотезы, который позволяет сравнивать средние значения. Они называются t-тестами, потому что каждый t-тест сводит ваши выборочные данные к одному числу — t-значению. Если вы понимаете, как t-тесты вычисляют t-значения, вы хорошо на пути к пониманию того, как эти тесты работают.

В этой серии публикаций я сосредотачиваюсь на концепциях, а не на уравнениях, чтобы показать, как работают t-тесты. Однако этот пост включает два простых уравнения, над которыми я буду работать, используя аналогию отношения сигнал / шум.

Minitab Statistical Software предлагает t-критерий для 1 выборки, парный t-критерий и t-критерий для 2 выборок. Давайте посмотрим, как каждый из этих t-критериев сокращает ваши выборочные данные до t-значения.

Как t-тесты с одной выборкой вычисляют t-значения

Понимание этого процесса имеет решающее значение для понимания того, как работают t-тесты.Сначала я покажу вам формулу, а затем объясню, как она работает.

Обратите внимание, что формула является соотношением. Общая аналогия заключается в том, что значение t — это отношение сигнал / шум.

Сигнал (он же размер эффекта)

В числителе стоит сигнал. Вы просто берете среднее значение выборки и вычитаете значение нулевой гипотезы. Если среднее значение вашей выборки равно 10, а нулевая гипотеза равна 6, разница или сигнал составляет 4.

Если нет разницы между выборочным средним и нулевым значением, сигнал в числителе, а также значение всего отношения равны нулю.Например, если среднее значение вашей выборки равно 6, а нулевое значение — 6, разница равна нулю.

По мере того, как разница между средним значением выборки и средним значением нулевой гипотезы увеличивается в положительном или отрицательном направлении, сила сигнала увеличивается.

Сильный шум может заглушить сигнал.

Шум

Знаменатель — это шум. Уравнение в знаменателе — это мера изменчивости, известная как стандартная ошибка среднего.Эта статистика показывает, насколько точно ваша выборка оценивает среднее значение генеральной совокупности. Большее число указывает на то, что ваша выборочная оценка менее точна, поскольку в ней больше случайных ошибок.

Эта случайная ошибка и есть «шум». Когда шума больше, вы ожидаете увидеть большие различия между выборочным средним и значением нулевой гипотезы , даже если нулевая гипотеза верна. Мы включаем коэффициент шума в знаменатель, потому что мы должны определить, достаточно ли велик сигнал, чтобы выделяться из него.

Отношение сигнал / шум

Значения как сигнала, так и шума выражаются в единицах ваших данных. Если ваш сигнал равен 6, а шум равен 2, ваше t-значение равно 3. Это t-значение указывает, что разница в 3 раза превышает размер стандартной ошибки. Однако, если есть разница такого же размера, но ваши данные более изменчивы (6), ваше t-значение будет только 1. Сигнал находится в том же масштабе, что и шум.

Таким образом, t-значения позволяют вам увидеть, насколько ваш сигнал отличается от шума.Относительно большие сигналы и низкий уровень шума дают большие t-значения. Если сигнал не выделяется из шума, вполне вероятно, что наблюдаемое различие между оценкой выборки и значением нулевой гипотезы вызвано случайной ошибкой в ​​выборке, а не истинной разницей на уровне совокупности.

Парный t-тест — это всего лишь t-тест для 1 выборки

Многие люди не понимают, когда использовать парный t-тест и как он работает. Открою вам маленький секрет. Парный t-критерий и t-критерий для 1 выборки на самом деле являются одним и тем же замаскированным тестом! Как мы видели выше, t-критерий для 1 выборки сравнивает среднее значение одной выборки со значением нулевой гипотезы.Парный t-критерий просто вычисляет разницу между парными наблюдениями (например, до и после), а затем выполняет t-критерий с одной выборкой для различий.

Вы можете проверить это с помощью этого набора данных, чтобы увидеть, насколько все результаты идентичны, включая среднюю разницу, t-значение, p-значение и доверительный интервал разницы.

Понимание того, что парный t-тест просто выполняет t-тест с одной выборкой для парных различий, действительно может помочь вам понять, как работает парный t-тест и когда его использовать.Вам просто нужно выяснить, имеет ли смысл вычислять разницу между каждой парой наблюдений.

Например, предположим, что «до» и «после» представляют собой результаты теста, и между ними было вмешательство. Если оценки до и после в каждой строке примера рабочего листа представляют один и тот же предмет, имеет смысл рассчитать разницу между оценками таким образом — парный t-критерий подходит. Однако, если баллы в каждой строке выставлены по разным предметам, нет смысла вычислять разницу.В этом случае вам нужно будет использовать другой тест, например, двухвыборочный t-критерий, о котором я расскажу ниже.

Использование парного t-теста просто избавляет вас от необходимости вычислять различия перед выполнением t-теста. Вам просто нужно убедиться, что парные различия имеют смысл!

Когда уместно использовать парный t-критерий, он может быть более эффективным, чем t-критерий с двумя выборками. Для получения дополнительной информации перейдите в Обзор для парных t.

Как двухвыборочные T-тесты вычисляют T-значения

Двухвыборочный t-тест берет данные из двух групп и сводит их к t-значению.Этот процесс очень похож на t-тест для 1 выборки, и вы все равно можете использовать аналогию отношения сигнал / шум. В отличие от парного t-критерия, t-критерий для двух выборок требует независимых групп для каждой выборки.

Формула ниже, а затем некоторое обсуждение.

Для t-критерия с двумя выборками числитель снова является сигналом, который представляет собой разницу между средними значениями двух выборок. Например, если среднее значение группы 1 равно 10, а среднее значение группы 2 равно 4, разница составляет 6.

Нулевая гипотеза по умолчанию для двухвыборочного t-критерия состоит в том, что две группы равны. Вы можете видеть в уравнении, что, когда две группы равны, разница (и все отношение) также равно нулю. По мере того, как разница между двумя группами увеличивается в положительном или отрицательном направлении, сигнал становится сильнее.

В t-тесте с двумя выборками знаменателем по-прежнему является шум, но Minitab может использовать два разных значения. Вы можете предположить, что изменчивость в обеих группах равна или не равна, и Minitab использует соответствующую оценку изменчивости.В любом случае принцип остается тем же: вы сравниваете свой сигнал с шумом, чтобы увидеть, насколько сигнал выделяется.

Как и в случае с t-критерием для 1 выборки, для любой заданной разницы в числителе, когда вы увеличиваете значение шума в знаменателе, t-значение становится меньше. Чтобы определить, что группы разные, вам нужно большое значение t.

Что означают t-значения?

Каждый тип t-теста использует процедуру для сведения всех ваших выборочных данных к одному значению, t-значению.В ходе расчетов среднее (-ые) ваше выборочное среднее (-я) сравнивается с нулевой гипотезой и учитывается как размер выборки, так и изменчивость данных. Значение t, равное 0, указывает, что результаты выборки точно соответствуют нулевой гипотезе. В статистике мы называем разницу между оценкой выборки и нулевой гипотезой величиной эффекта. По мере увеличения этой разницы абсолютное значение t-значения увеличивается.

Это все хорошо, но что на самом деле означает значение t, например, 2? Из приведенного выше обсуждения мы знаем, что значение t, равное 2, указывает на то, что наблюдаемая разница в два раза превышает размер изменчивости ваших данных.Однако мы используем t-тесты для оценки гипотез, а не просто для определения отношения сигнал / шум. Мы хотим определить, является ли величина эффекта статистически значимой.

Чтобы увидеть, как мы переходим от t-значений к оценке гипотез и определению статистической значимости, прочитайте другой пост в этой серии, «Понимание t-тестов: t-значения и t-распределения».

Сравнение односторонних и двусторонних тестов (имеет ли это значение?)

Односторонние тесты учитывают возможность воздействия в одном направлении .Двусторонние тесты проверяют возможность воздействия на два направления — положительное и отрицательное.

Какой бы простой ни казалась эта концепция, существует много противоречий между односторонним и двусторонним тестированием. В статьях, подобных этой, критикуют недостатки одностороннего тестирования, говоря, что «неискушенные пользователи их любят».

С другой стороны, в некоторых статьях и обсуждениях используется более сбалансированный подход и говорится, что для того и другого есть время и место.

Давайте установим рекорд.

Односторонний против двустороннего: различия и варианты использования

Многие люди даже не подозревают, что есть два способа определить, являются ли результаты эксперимента статистически достоверными. Это привело к большой путанице и неправильному пониманию одностороннего и двустороннего тестирования.

Суматоха возникает из-за обоснованного беспокойства: мои лифты — воображаемые? Как упоминалось в этой статье, иногда A / A-тесты дают необычные результаты, что заставляет вас усомниться в эффективности ваших инструментов и вашего плана A / B-тестирования.

Итак, , когда мы говорим об одностороннем и двустороннем тестах, мы на самом деле говорим о том, можем ли мы доверять результатам наших A / B-тестов и принимать меры на их основе.

Если вы только изучаете тестирование, Khan Academy предлагает наглядную иллюстрацию разницы между односторонним и двусторонним тестами:

Почему вы предпочли бы одно другому? Двусторонний тест может показать доказательства того, что контроль и вариация отличаются от , но односторонний тест может показать доказательства, если вариация на лучше, чем для контроля.

Крис Штуккио отлично объяснил разницу между двумя тестами в контексте:

В частотных тестах у вас есть нулевая гипотеза. Нулевая гипотеза — это то, что вы считаете истинным при отсутствии доказательств обратного.

Теперь предположим, что вы выполнили тест и получили p-значение. Значение p представляет вероятность увидеть результат, по крайней мере, такой «экстремальный» в случае, если нулевая гипотеза верна. Чем ниже значение p, тем менее вероятно, что нулевая гипотеза верна.

Теперь предположим, что вы проводите A / B-тестирование элемента управления и варианта и хотите измерить разницу в коэффициенте конверсии между обоими вариантами. Двусторонний тест принимает в качестве нулевой гипотезы уверенность в том, что оба варианта имеют равные коэффициенты конверсии.

Односторонний тест принимает в качестве нулевой гипотезы уверенность в том, что вариация не лучше контрольной, но может быть хуже.

Имеет значение, какой метод вы используете?

Итак, теперь, когда мы рассмотрели, что на самом деле представляют собой тесты, мы можем задать важный вопрос: имеет ли вообще значение, что вы используете? Оказывается, это сложный вопрос.

По словам Кайла Раша, это так:

Кайл Раш:

«Преимущество использования одностороннего теста состоит в том, что для достижения значимости требуется меньшее количество испытуемых. Двусторонний тест разделяет ваш уровень значимости и применяет его в обоих направлениях.

Таким образом, каждое направление только наполовину слабее одностороннего теста, который ставит всю значимость в одном направлении. И, таким образом, для достижения значимости требуется больше предметов ».

Однако некоторые, например Мэтт Гершофф из Conductrics, сказали бы, что это не проблема, над которой стоит волноваться:

Мэтт Гершофф:

«По какой-то причине люди придают большое значение тому, чтобы один хвост vs.двуххвостые тесты. Из всех проблем, с которыми вы сталкиваетесь при запуске тестирования, не об этом вам следует беспокоиться.

Если ваше программное обеспечение для тестирования выполняет только один или другой тип, не переживайте. Преобразовать один тип в другой очень просто (но вам нужно сделать это перед запуском теста E), поскольку вся математика в обоих тестах одинакова. Единственное, что отличается — это пороговый уровень значимости.

Если ваше программное обеспечение использует односторонний тест, просто разделите p-значение, связанное с уровнем достоверности, который вы хотите запустить, на два.

Таким образом, если вы хотите, чтобы ваш тест с двумя хвостами имел уровень достоверности 95%, вы фактически должны ввести уровень достоверности 97,5%, а если на уровне 99%, вам нужно ввести 99,5%. Затем вы можете просто прочитать тест, как если бы он был двусторонним ».

Плюсы и минусы каждого метода

Maxymiser (теперь часть Oracle) изложил некоторые плюсы и минусы использования любого теста:

	Плюсы	Минусы
Односторонние тесты	Требуется меньше трафика Значимость быстрее	Учет только одного сценария Может привести к неточным и необъективным результатам
Двусторонние тесты	Учетные записи для всех трех сценариев Приводит к точным и надежным результатам	Требуется больше трафика Чтобы получить значение требуется больше времени

Прочие действующие факторы

Однако, по словам Эндрю Андерсона из Malwarebytes, при тестировании задействовано множество других факторов:

Эндрю Андерсон:

«У вас также есть проблема сравнения T-теста с Z-тестом или других гауссовских частотных подходов по сравнению с байесовским подходом.На самом деле это не так просто, как «односторонний против двустороннего».

Все это также предполагает, что вы проводите тестирование в среде, где уверенность даже немного полезна, и подтверждаете базовые допущения, лежащие в основе модели. Например, в моих последних двух позициях дисперсия была настолько велика, что я даже не смотрю на уверенность, поскольку она никоим образом не отражает реальных ситуаций ».

Итак, есть и другие факторы, когда дело доходит до проверки статистической достоверности. Тем не менее, существуют твердые мнения относительно одностороннего и двустороннего тестирования.

Кейс для двустороннего тестирования

Двусторонние тесты смягчают ошибки типа I (ложные срабатывания) и когнитивные ошибки. Кроме того, как сказал Кайл Раш, «если у вас нет превосходного понимания статистики, вам следует использовать двусторонний тест».

Вот что сказал Эндрю Андерсон:

Эндрю Андерсон:
«Если у вас есть такая возможность, вам будет намного лучше использовать двусторонний, чем односторонний, поскольку, по сути, односторонние тесты допускают больше ошибок типа I, а также ошибок когнитивной предвзятости.

One-tail заманчиво, потому что приводит к более быстрым «выводам», но это только усугубляет все проблемы, связанные с использованием уверенности, и ничего не делает для повышения ценности вашей организации.

Оба основаны на схожих допущениях модели, таких как отсутствие дисперсии (только частота ошибок совокупности), несмещенная выборка и гауссово распределение, поэтому оба они очень редко отражают реальные ситуации. Но более высокая планка трудности достижения «значимости» в двустороннем тесте, а также измерение обоих направлений лучше отражают реальные результаты.

В большинстве случаев то, что, по нашему мнению, будет положительным, на самом деле отрицательно (см. Средний показатель успешности в отрасли 10%), а также снижает (почти) риск слишком быстрых действий ».

Нил Коул, специалист по конверсии в ведущей компании по онлайн-играм, соглашается:

Нил Коул:

«Лично я считаю, что односторонние тесты не подходят для большинства A / B-тестов и увеличивают риск ложноположительных результатов. Когда мы проводим A / B-тестирование, мы не можем быть уверены в направлении разницы в ключевых показателях.

Около 50% тестов не дают увеличения конверсии, поэтому мы обманываем себя, если используем односторонний тест в качестве подхода по умолчанию ».

Когда можно использовать односторонние тесты?

По мнению некоторых, есть время и место. Это часто бывает контекстным и зависит от того, как вы собираетесь действовать с данными. Как сказал Люк Стокбранд:

Односторонние тесты не всегда плохи; просто важно понимать их обратную сторону. На самом деле, во многих случаях имеет смысл использовать односторонний тест для проверки ваших данных.

Энди Хант из UpliftROI признает недостатки односторонних тестов, но использует реалистичный подход:

Энди Хант:

«Двусторонние тесты лучше, но не норма для большинства маркетологов или VWO / Optimizely.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, использовать ли двусторонние или односторонние тесты, вам лучше просто дать им поработать больше времени, чтобы убедиться, что результаты верны. и запускают A / A-тесты, чтобы убедиться, что контроль и вариации работают точно так же.”

Точно так же Джефф Сауро из MeasuringU повторяет, что, хотя вы обычно должны использовать двустороннее значение p, «вам следует использовать одностороннее значение p только тогда, когда у вас есть очень веские основания подозревать, что одна версия действительно превосходит другой.»

Кайл Раш вторит:

Кайл Раш:

«Если вы тестируете новый вариант на своем веб-сайте и хотите знать, лучше ли вариант, тогда вы должны использовать односторонний тест в этом направлении.Если вы не планируете использовать вариант, если он не выиграет, то это совершенно правильный подход.

Однако это превращается в плохой подход, если вы применяете вариант, когда он не был статистически значимым победителем, потому что однонаправленный тест не измерял гипотезу в другом направлении, поэтому вы не знаете, хуже. Двусторонний тест применяет проверку гипотез в обоих направлениях, чтобы смягчить эту проблему ».

Когда вы задаетесь вопросом, какое программное обеспечение для A / B-тестирования использует какой метод, вы попадаете в мир туманных ответов и двусмысленности.То есть не многие из них перечисляют это конкретно.

Итак, вот что я получил в результате исследования и опроса экспертов по тестированию (поправьте меня, если я ошибаюсь или мне нужно что-то добавить):

Инструменты, использующие односторонние тесты

• Conductrics (плюс возможность двусторонней работы через API, а также опции Bandit).

Инструменты, использующие двусторонние тесты:

Конечно, у некоторых инструментов есть и собственные фреймворки. Кайл Раш объясняет Stats Engine в Optimizely:

Кайл Раш:

«Что касается инструментов, представленных на рынке, Optimizely Stats Engine упрощает для вас статистику и подобные вопросы, гораздо больше, чем любая другая платформа.Огромным преимуществом Stats Engine является то, что при использовании традиционных одно- и двусторонних t-тестов необходимо рассчитывать размер выборки на основе произвольной переменной, называемой минимальным обнаруживаемым эффектом (MDE).

При использовании Stats Engine вам не нужно рассчитывать размер выборки (т. Е. Выбирать произвольный MDE). Это имеет огромное влияние, потому что вы часто недооцениваете свой MDE при вычислении размера выборки, потому что вы просто выбираете число из воздуха, что приводит к тому, что требуется размер выборки, который может быть экспоненциально больше, чем то, что вам действительно нужно для достижения.