البيانات المزدوجة

تتطلب التجارب العلمية في كثير من الأحيان مقارنة مجموعتين (أو أكثر) من البيانات. في بعض الحالات، تكون مجموعات البيانات متطابقة ، أي أن هناك تطابقًا واضحًا وذا دلالة بين البيانات في المجموعة الأولى والبيانات في المجموعة الثانية، انظر قسم "التصنيف الإحصائي" .

على سبيل المثال، قد تنشأ البيانات المزدوجة من قياس مجموعة واحدة من الأفراد في أوقات مختلفة. ^{[ 1 ]} قد تسجل تجربة سريرية ضغط الدم لدى مجموعة من n مريضًا قبل وبعد تناول دواء ما. في هذه الحالة، تكون مجموعتا بيانات "قبل" و"بعد" مزدوجتين، حيث يمتلك كل مريض قياسًا "قبل" وقياسًا "بعد"، ومن المرجح أن يكونا مرتبطين. في المقابل، قد تقيس تجربة سريرية أخرى n مريضًا قبل العلاج ومجموعة مختلفة من m مريضًا بعد العلاج؛ في هذه الحالة، تكون بيانات "قبل" و"بعد" غير مزدوجة.

صُممت الاختبارات الإحصائية المستخدمة لمقارنة مجموعات البيانات لمجموعات البيانات المزدوجة أو غير المزدوجة، مما يجعل استخدام الاختبار الصحيح أمرًا بالغ الأهمية لتجنب النتائج الخاطئة. تشمل اختبارات البيانات المزدوجة اختبار ماكنيمار واختبار التبديل المزدوج . أما اختبارات البيانات غير المزدوجة فتشمل اختبار مربع كاي لبيرسون واختبار فيشر الدقيق .

• اختبار الفرق المزدوج
• تقليل التباين
• تصميم الكتلة العشوائية