Rozdiel medzi T-testom a Z-testom

T-test sa vzťahuje na test s jednoduchou hypotézou založený na t-štatistike, pričom priemer je známy a rozptyl populácie je aproximovaný zo vzorky. Na druhej strane, Z-test je tiež jednorozmerný test, ktorý je založený na štandardnom normálnom rozdelení.

Jednoducho povedané, hypotéza sa týka predpokladu, ktorý má byť prijatý alebo zamietnutý. Existujú dva postupy testovania hypotéz, tj parametrický test a neparametrický test, pričom parametrický test je založený na skutočnosti, že premenné sa merajú na intervalovej stupnici, zatiaľ čo v neparametrickom teste sa predpokladá, že sa zmeria. v ordinálnej mierke. Teraz v parametrickom teste môžu existovať dva typy testov, t-test a z-test.

V tomto článku nájdete podrobné informácie o rozdieloch medzi T-testom a Z-testom.

Obsah: T-test Vs Z-test

1. Porovnávacia tabuľka
2. definícia
3. Kľúčové rozdiely
4. záver

Porovnávacia tabuľka

Základ pre porovnanie	T-test	Z-test
zmysel	T-test označuje typ parametrického testu, ktorý sa používa na identifikáciu toho, ako sa prostriedky dvoch súborov údajov navzájom líšia, keď nie je daná odchýlka..	Z-test znamená test hypotézy, ktorý zistí, či sa prostriedky dvoch súborov údajov navzájom líšia, keď je daná odchýlka..
Založené na	Distribúcia študenta	Normálne rozdelenie
Rozptyl populácie	nevedno	známy
Veľkosť vzorky	malý	Veľký

Definícia T-testu

T-test je test hypotézy, ktorý použil výskumný pracovník na porovnanie priemerných populačných prostriedkov pre premennú, rozdelenú do dvoch kategórií v závislosti od premennej kratšej ako interval. Presnejšie povedané, t-test sa používa na preskúmanie toho, ako sa líšia prostriedky odobraté z dvoch nezávislých vzoriek.

T-test nasleduje distribúciu t, čo je vhodné, keď je veľkosť vzorky malá a štandardná odchýlka populácie nie je známa. Tvar distribúcie t je vysoko ovplyvnený stupňom voľnosti. Stupeň slobody znamená počet nezávislých pozorovaní v danom súbore pozorovaní.

Predpoklady T-testu:

• Všetky dátové body sú nezávislé.
• Veľkosť vzorky je malá. Všeobecne sa vzorka, ktorá presahuje 30 jednotiek vzorky, považuje za veľkú, inak malú, ale nemala by byť menšia ako 5, aby sa mohla použiť t-test.
• Hodnoty vzoriek sa odoberajú a zaznamenávajú presne.

Štatistika testu je:

x ̅ je priemer vzorky
s je štandardná odchýlka vzorky
n je veľkosť vzorky
μ je priemerný počet obyvateľov

Spárovaný t-test: Štatistický test sa použije, keď sú dve vzorky závislé a odoberú sa párové pozorovania.

Definícia Z-testu

Z-test sa vzťahuje na univariačnú štatistickú analýzu použitú na testovanie hypotézy, že proporcie z dvoch nezávislých vzoriek sa veľmi líšia. Určuje, do akej miery je dátový bod vzdialený od svojho priemeru zo súboru údajov v štandardnej odchýlke.

Výskumník prijíma z-test, keď je známa populačná odchýlka, v zásade, keď existuje veľká veľkosť vzorky, rozptyl vzorky sa považuje za približne rovný rozptylu populácie. Týmto spôsobom sa predpokladá, že je známy, a to napriek skutočnosti, že sú k dispozícii iba údaje zo vzorky, a preto je možné uplatniť normálny test.

Predpoklady Z-testu:

• Všetky pozorovania vzoriek sú nezávislé
• Veľkosť vzorky by mala byť viac ako 30.
• Distribúcia Z je normálna, so strednou nulou a rozptylom 1.

Štatistika testu je:

x ̅ je priemer vzorky
σ je štandardná odchýlka populácie
n je veľkosť vzorky
μ je priemerný počet obyvateľov

Kľúčové rozdiely medzi T-testom a Z-testom

Rozdiel medzi t-testom a z-testom je možné jednoznačne odvodiť z týchto dôvodov:

1. T-test sa môže chápať ako štatistický test, ktorý sa používa na porovnanie a analýzu toho, či sa prostriedky týchto dvoch populácií navzájom líšia alebo nie, ak nie je známa štandardná odchýlka. Naopak, Z-test je parametrický test, ktorý sa uplatňuje, keď je známa štandardná odchýlka, aby sa určilo, či sa prostriedky týchto dvoch súborov údajov navzájom líšia..
2. T-test je založený na Studentovom t-distribúcii. Naopak, z-test sa opiera o predpoklad, že rozloženie prostriedkov vzorky je normálne. Študentova t-distribúcia a normálna distribúcia sa zdajú rovnaké, pretože obidve sú symetrické a zvonovité. Líšia sa však v tom zmysle, že pri t-distribúcii je v strede menej priestoru a viac v chvostoch.
3. Jednou z dôležitých podmienok pre prijatie t-testu je, že rozptyl populácie nie je známy. Naopak, populačná odchýlka by mala byť známa alebo by mala byť známa ako známa v prípade z-testu.
4. Z-test sa používa, keď je veľkosť vzorky veľká, t. J. N> 30, a t-test je vhodný, keď je veľkosť vzorky malá, v tom zmysle, že n < 30.

záver

Celkovo sú t-test a z-test takmer podobné testy, ale podmienky ich použitia sú rôzne, čo znamená, že t-test je vhodný, ak veľkosť vzorky nie je väčšia ako 30 jednotiek. Ak je však viac ako 30 kusov, musí sa vykonať skúška z. Podobne existujú aj ďalšie podmienky, ktoré objasňujú, ktorý test sa má vykonať v danej situácii.