Rozdiel medzi T-testom a ANOVA

Medzi t-testom a ANOVA je tenká čiara demarkacie, to znamená, keď sa má porovnávať priemerný počet obyvateľov iba dvoch skupín, t-test sa používa, ale keď sa majú porovnávať prostriedky z viac ako dvoch skupín, ANOVA je preferovaný.

T-test a analýza variantov skrátene ANOVA sú dve parametrické štatistické techniky používané na testovanie hypotézy. Keďže sú založené na všeobecnom predpoklade, ako je populácia, z ktorej sa vzorka odoberá, mala by sa normálne rozdeliť, homogenita rozptylu, náhodný výber údajov, nezávislosť pozorovaní, meranie závislej premennej na úrovni pomeru alebo intervalu, ľudia ich často nesprávne interpretujú dva.

Tu je uvedený článok, aby ste pochopili významný rozdiel medzi t-testom a ANOVA, pozrite sa.

Obsah: T-test Vs ANOVA

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

Porovnávacia tabuľka

Základ pre porovnanie	T-test	ANOVA
zmysel	T-test je test hypotézy, ktorý sa používa na porovnanie priemerov dvoch populácií.	ANOVA je štatistická technika, ktorá sa používa na porovnanie priemerov viac ako dvoch populácií.
Štatistika testu	(x ̄-µ) / (s / √n)	Medzi vzorkovou variáciou / v rámci variácie vzorky

Definícia T-testu

T-test je opísaný ako štatistický test, ktorý skúma, či sa priemerný počet populácií dvoch vzoriek navzájom veľmi líši, pričom sa použije t-rozdelenie, ktoré sa používa, keď nie je známa štandardná odchýlka, a veľkosť vzorky je malá. Je to nástroj na analýzu, či sú tieto dve vzorky odobraté z tej istej populácie.

Test je založený na t-štatistike, ktorá predpokladá, že premenná je normálne distribuovaná (symetrické rozmiestnenie v tvare zvončeka) a je známy priemer a zo vzorky sa počíta odchýlka populácie..

V t-teste má nulová hypotéza formu H₀: u (x) = u (y) proti alternatívnej hypotéze H₁: u (x) ≠ u (y), kde u (x) a u (y) predstavuje priemer populácie. Stupeň voľnosti t-testu je n₁ + n₂ - 2

Definícia ANOVA

Analýza variancie (ANOVA) je štatistická metóda, ktorá sa bežne používa vo všetkých situáciách, keď sa má porovnávať viac ako dve populácie, napríklad výnos plodiny z viacerých odrôd semien. Je to životne dôležitý nástroj analýzy pre výskumného pracovníka, ktorý mu umožňuje vykonávať test súčasne. Keď použijeme ANOVA, predpokladá sa, že vzorka je získaná z normálne distribuovanej populácie a rozptyl populácie je rovnaký.

V ANOVA je celková miera variácie v súbore údajov rozdelená do dvoch typov, t. J. Suma pridelená náhode a suma priradená konkrétnym príčinám. Jeho základným princípom je testovať rozdiely medzi populačnými prostriedkami hodnotením množstva variácie v rámci položiek skupiny, úmerne k množstvu variácií medzi skupinami. Vo vzorke je rozptyl spôsobený náhodným nevysvetleným narušením, zatiaľ čo rozdielne zaobchádzanie môže spôsobiť rozptyl vzorky.

S použitím tejto techniky testujeme nulovú hypotézu (H₀), kde všetky prostriedky populácie sú rovnaké alebo alternatívna hypotéza (H₁), pričom aspoň jeden priemer populácie je iný.

Kľúčové rozdiely medzi T-testom a ANOVA

Významné rozdiely medzi T-testom a ANOVA sa podrobne rozoberajú v nasledujúcich bodoch:

1. Hypotézny test, ktorý sa používa na porovnanie priemerov dvoch populácií, sa nazýva t-test. Štatistická technika, ktorá sa používa na porovnanie priemerov viac ako dvoch populácií, sa nazýva Analýza variancie alebo ANOVA.
2. Štatistika testu pre T-test je:   Štatistika testu pre ANOVA je:

záver

Po preskúmaní vyššie uvedených bodov sa dá povedať, že t-test je špeciálny typ ANOVA, ktorý sa môže použiť, keď máme iba dve populácie na porovnanie ich prostriedkov. Aj keď šance na chyby sa môžu zvýšiť, ak sa použije t-test, keď musíme porovnávať viac ako dva spôsoby populácie súčasne, preto sa používa ANOVA