Sağlamlığın istatistiklerde çeşitli anlamları vardır, ancak hepsi kullanılan veri türündeki değişikliklere biraz direnç gösterir. Bu biraz belirsiz gelebilir, ancak bunun nedeni sağlamlığın değişikliklere farklı türde duyarsızlıklara işaret edebilmesidir. Örneğin:
- Aykırı değerlere sağlamlık
- Normalliklere karşı sağlamlık
- Sabit olmayan varyansa (veya hetero-esnekliğe) dayanıklılık
Testler durumunda , sağlamlık genellikle böyle bir değişiklik göz önüne alındığında testin hala geçerli olduğunu ifade eder. Diğer bir deyişle, sonucun anlamlı olup olmadığı yalnızca testin varsayımlarına uyulduğu takdirde anlamlıdır. Bu tür varsayımlar gevşetildiğinde (yani önemli değil), testin sağlam olduğu söylenir.
Bir testin gücü, gerçek bir fark varsa önemli bir farkı algılama yeteneğidir. Spesifik testlerin ve modellerin çeşitli varsayımlarla kullanılmasının nedeni, bu varsayımların sorunu basitleştirmesidir (örneğin, daha az parametrenin tahmin edilmesini gerektirir). Bir test ne kadar fazla varsayım yaparsa, o kadar az sağlamdır, çünkü testin geçerli olması için tüm bu varsayımların karşılanması gerekir.
Öte yandan, daha az varsayım içeren bir test daha sağlamdır. Bununla birlikte, sağlamlık genellikle güç maliyetiyle gelir, çünkü girişten daha az bilgi kullanılır veya daha fazla parametrenin tahmin edilmesi gerekir.
Sağlam
bir normal dağıtılmış grupları varsayarken, hala karşılaştırılması için geçerli bir test olduğu söylenebilir -testi, sağlam olması için , yaklaşık normal olarak dağılmış grup.t
Bir Wilcoxon testi, testinin varsayımları karşılandığında daha az güçlüdür , ancak altta yatan bir dağılımı kabul etmediğinden ve bu nedenle normal olmayan veriler için geçerli olduğundan daha sağlamdır. Gücü genellikle daha düşüktür, çünkü orijinal sayılardan ziyade verilerin saflarını kullanır ve bu nedenle temelde bazı bilgileri atar.t
Sağlam Değil
Bir testi, varyansların bir karşılaştırmasıdır, ancak normalliğe karşı çok hassastır ve bu nedenle yaklaşık normallik için geçersizdir. Başka bir deyişle, testi güçlü değildir.FFF