Parametr necentralita je užitečný při popisu běžně používaných testovacích statistik, kde parametr necentralita představuje míru, o kterou se průměr testovací statistiky odchyluje od svého průměru, když je nulová hypotéza pravdivá.
Co je centrální parametr?
Parametr necentrálnosti (λ) je mírou „…míry, do jaké je nulová hypotéza nepravdivá“(Kirk, 2012). Jinými slovy, říká vám něco o statistické síle testu. Například F-distribuce s parametrem NCP nula znamená, že F-distribuce je centrální F-distribuce.
Co je parametr necentrality δ?
Pokud má testová statistika standardní normální rozdělení podle nulové hypotézy, bude mít podle alternativy nenulové střední normální rozdělení. Zde to znamená parametr necentrálnosti. Pro t-test za předpokladu stejného rozptylu je průměr dán vztahem: δ=μ1−μ2σpooled/√n
Jaký je rozdíl mezi centrální a necentrální distribucí?
Zatímco centrální distribuce popisuje, jak je testovací statistika distribuována, když je testovaný rozdíl nulový, necentrální distribuce popisuje distribuci testovací statistiky, když je null nepravdivá (takže alternativní hypotéza je pravdivá). To vede k jejich použití při výpočtu statistické síly.
Co je distribuce necentrálních parametrů?
Necentrální t-rozdělení zobecňuje Studentovo t-rozdělení pomocí parametru necentrality. Zatímco centrální rozdělení pravděpodobnosti popisuje, jak je testovací statistika t distribuována, když je testovaný rozdíl nulový, necentrální rozdělení popisuje, jak je t distribuováno, když je nula nepravdivá
