Одно или двухсторонняя p-оценка?

Для большинства статистических тестов Вы должны выбирать хотите ли Вы рассчитать одно- или двух- стороннюю р-оценку. Различия между одно и двухсторонней р-оценкой обсуждалось ранее, а теперь давайте вспомним про эти различия в контексте t-теста. Р-оценка подсчитывается для нулевой гипотезы что две популяции имеют одинаковые значения средних и любые различия между двумя выборочными средними являются следствием случайных факторов. Если эта нулевая гипотеза справедлива односторонняя р-оценка - это вероятность того, что две выборочных средних будут различаться настолько много, насколько было обнаружено или (даже больше) в направлении, которое было указано гипотезой за счет случайных факторов, даже если среднее в популяции в целом на самом деле равное. Двухсторонняя р-оценка также включает вероятность того, что выборочные средние могут различаться таким же образом и в противоположном направлении, то есть другая группа имеет большее среднее. Двухсторонняя р-оценка таким образом выше, чем односторонняя.

Односторонняя р-оценка является адекватной когда Вы можете точно установить (и перед сбором любых данных), что здесь нет никаких различий между средними либо различия будут идти в направлении, которое Вы можете указать с самого начала (то есть Вы можете указать в какой группе будут более высокие средние значения). Если Вы не можете указать направления или любые различия, прежде чем начинать сбор данных, тогда более адекватным будет использовать двухстороннюю р-оценку. Если Вы сомневаетесь, выбирайте двухстороннюю р-оценку.

Если Вы выбираете односторонний тест, Вы должны сделать это до сбора каких бы то ни было данных и Вам необходимо установить направление Вашей экспериментальной гипотезы. Если данные пойдут в другую сторону, Вы должны будете согласиться на то, что эти различия ассоциация или корреляция является следствием действия случайных факторов вне зависимости от того, насколько серьезными получаются эти различия. Если Вы будете заинтересованы (даже немного) тем, насколько данные могут пойти в "неправильном" направлении, то тогда Вы должны использовать двухстороннюю р-оценку. По этим и другим причинам, которые обсуждались ранее, я бы рекомендовал Вам, чтобы Вы всегда анализировали только двухстороннюю р-оценку.

Парный или непарный тест?

Когда Вы сравниваете две группы, Вам необходимо решить использовать или не использовать парный тест. Когда Вы сравниваете три или более группы, термин парные уже не используется, используется термин повторные измерения.

Вы должны использовать парный тест, когда Вы сравниваете группы, в которых индивидуальные значения не связаны друг с другом и не соотнесены один с другим. Выбирайте парный тест или тесты с повторными измерениями, когда значения представляют собой повторные измерения у одного и того же субъекта (до и после вмешательства) или измерения, сделанные на специально подобранных парах наблюдений. Парные или тесты с повторными измерениями также подходят для повторных экспериментов в лаборатории, которые выполняются в разное время каждый раз со своим собственным контролем.

Вы должны подбирать парный тест, когда значение в одной группе больше коррелирует с определенными значениями в другой группе, чем со случайными значениями в другой группе. Адекватным является выбирать парный тест только в том случае, если субъекты были собраны в пары до начала сбора данных. Вы не можете создавать парный тест на данных, которые Вы собрали ранее, а сейчас анализируете.