Il test Tukey HSD ("onestà significativa differenza" o "onesta differenza significativa") è uno strumento statistico utilizzato per determinare se la relazione tra due serie di dati è statisticamente significativa, ovvero se esiste una forte probabilità che una variazione numerica osservata in un valore sia causalmente correlata a una variazione osservata in un altro valore. In altre parole, il test Tukey è un modo per testare un'ipotesi sperimentale.
Il test Tukey viene invocato quando è necessario determinare se l'interazione tra tre o più variabili è reciprocamente significativa statisticamente, che purtroppo non è semplicemente una somma o un prodotto dei singoli livelli di significatività.
Why Not a t-Test?
Semplici problemi statistici implicano l'esame degli effetti di una variabile (indipendente), come il numero di ore studiate da ciascuna studente in una classe per un determinato test, su una seconda variabile (dipendente), come i punteggi dello studente sul test. In questi casi, di solito imposti il limite per la significatività statistica su P <0,05, in cui l'esperimento rivela una probabilità superiore al 95% che le variabili in questione siano realmente correlate. Quindi fai riferimento a una tabella t che tiene conto del numero di coppie di dati nell'esperimento per vedere se la tua ipotesi era corretta.
A volte, tuttavia, l'esperimento può esaminare contemporaneamente più variabili indipendenti o dipendenti. Ad esempio, nell'esempio sopra riportato, potrebbero essere incluse le ore di sonno che ogni studente ha trascorso la notte prima del test e il suo voto in classe. Tali problemi multivariati richiedono qualcosa di diverso da un test t a causa del numero puro se le relazioni variano in modo indipendente.
L'ANOVA
ANOVA sta per "analisi della varianza" e affronta precisamente il problema appena descritto. Rappresenta i gradi di libertà in rapida espansione in un campione quando vengono aggiunte variabili. Ad esempio, guardare ore rispetto ai punteggi è un abbinamento, il sonno rispetto ai punteggi è un altro, i voti rispetto ai punteggi è un terzo e, nel frattempo, anche tutte quelle variabili indipendenti interagiscono tra loro.
In un Test ANOVA, la variabile di interesse dopo che sono stati eseguiti i calcoli è F, che è la variazione trovata delle medie di tutte le coppie o gruppi, divisa per la variazione attesa di queste medie. Più alto è questo numero, più forte è la relazione e il "significato" è generalmente fissato a 0,95. La segnalazione dei risultati ANOVA di solito richiede l'uso di un calcolatore integrato come quelli trovati in Microsoft Excel, nonché di programmi statistici dedicati come SPSS.
Il test HSD Tukey
John Tukey ha inventato il test che porta il suo nome quando si rese conto delle insidie matematiche del tentativo di utilizzare valori P indipendenti per determinare l'utilità di un'ipotesi a più variabili nel suo insieme. All'epoca, i test t venivano applicati a tre o più gruppi, e considerava questo disonesto - quindi "differenza onestamente significativa"
Quello che fa il suo test è confrontare le differenze tra le medie dei valori piuttosto che confrontare coppie di valori. Il valore del test Tukey viene dato prendendo il valore assoluto della differenza tra coppie di medie e dividendolo per l'errore standard della media (SE) come determinato da un test ANOVA unidirezionale. L'ES è a sua volta la radice quadrata di (varianza divisa per la dimensione del campione). Un esempio di calcolatrice online è elencato nella sezione Risorse.
Il test Tukey è un test post hoc in quanto i confronti tra variabili vengono effettuati dopo che i dati sono già stati raccolti. Ciò differisce da un test a priori, in cui questi confronti vengono effettuati in anticipo. Nel primo caso, potresti guardare i tempi di percorrenza in miglia degli studenti in tre diverse classi di fisica un anno. In quest'ultimo caso, potresti assegnare gli studenti a uno dei tre insegnanti e poi farli correre per un miglio a tempo.
