Parametar necentralnosti je koristan u opisivanju najčešće korištene statistike testa, gdje parametar necentralnosti predstavlja stupanj do kojeg srednja vrijednost testne statistike odstupa od svoje srednje vrijednosti kada je nulta hipoteza istinita.
Što je središnji parametar?
Parametar necentralnosti (λ) je mjera "…stupnja do kojeg je nulta hipoteza netočna" (Kirk, 2012.). Drugim riječima, govori vam nešto o statističkoj snazi testa. Na primjer, F-distribucija s NCP parametrom nula znači da je F-distribucija središnja F-distribucija.
Što je parametar necentralnosti δ?
Ako testna statistika ima standardnu normalnu distribuciju pod nultom hipotezom, imat će srednju normalnu distribuciju različitu od nule pod alternativom. Ovdje je ta sredina parametar necentralnosti. Za t-test pod pretpostavkom jednake varijance, srednja vrijednost je dana kao: δ=μ1−μ2σpooled/√n
Koja je razlika između središnje i necentralne distribucije?
Dok središnja distribucija opisuje kako se testna statistika distribuira kada je testirana razlika nula, necentralne distribucije opisuju distribuciju testne statistike kada je null lažna (tako da alternativna hipoteza je istinita). To dovodi do njihove upotrebe u izračunavanju statističke snage.
Što je distribucija parametara bez centralnosti?
Necentralna t-distribucija generalizira Studentovu t-distribuciju koristeći parametar necentralnosti. Dok središnja distribucija vjerojatnosti opisuje kako je test statistika t raspoređena kada je testirana razlika nula, necentralna distribucija opisuje kako je t distribuiran kada je null netočno
