Razlika med T-testom in ANOVA

Med t-testom in ANOVA je tanka črta razmejitve, to je, če primerjamo populacijo samo dveh skupin, t-test se uporablja, vendar ko primerjamo sredstva več kot dveh skupin, ANOVA je prednostno.

T-test in analiza variance, skrajšano kot ANOVA, sta dve parametrični statistični tehniki, ki se uporabljata za preizkus hipoteze. Ker ti temeljijo na skupni domnevi, kot bi bilo treba normalno porazdeliti populacijo, iz katere je odvzet vzorec, homogenost variance, naključno vzorčenje podatkov, neodvisnost opazovanj, merjenje odvisne spremenljivke na ravni razmerja ali intervala, jih ljudje pogosto napačno razlagajo dva.

Tukaj je predstavljen članek, s katerim boste razumeli pomembno razliko med t-testom in ANOVA, poglejte.

Vsebina: T-test Vs ANOVA

1. Primerjalna tabela
2. Opredelitev
3. Ključne razlike
4. Zaključek

Primerjalna tabela

Osnove za primerjavo	T-test	ANOVA
Pomen	T-test je hipotezni test, ki se uporablja za primerjavo sredstev dveh populacij.	ANOVA je statistična tehnika, ki se uporablja za primerjavo sredstev več kot dveh populacij.
Testna statistika	(x ̄-µ) / (s / √n)	Med vzorčno varianco / znotraj vzorčne variance

Opredelitev T-testa

T-test je opisan kot statistični test, ki preuči, ali se populacijska sredstva dveh vzorcev med seboj močno razlikujejo, s t-porazdelitvijo, ki se uporablja, kadar standardni odklon ni znan, in velikost vzorca je majhna. To je orodje za analizo, ali sta dva vzorca odvzeta iz iste populacije.

Test temelji na t-statistiki, ki predvideva, da je spremenljivka normalno razporejena (simetrična razporeditev zvončkov) in je znana srednja vrednost, odstopanje populacije pa se izračuna iz vzorca.

V t-testu ničelna hipoteza ima obliko H₀: µ (x) = µ (y) proti alternativni hipotezi H₁: µ (x) µ µ (y), kjer µ (x) in µ (y) predstavlja populacijsko sredstvo. Stopnja svobode t-testa je n₁ + n₂ - 2

Opredelitev ANOVA

Analiza variacije (ANOVA) je statistična metoda, ki se običajno uporablja v vseh situacijah, kjer je treba primerjati več kot dve populacijski metodi, na primer pridelek pridelka iz več semenskih sort. To je ključno orodje analize za raziskovalca, ki mu omogoča, da hkrati opravi test. Ko uporabljamo ANOVA, se domneva, da je vzorec sestavljen iz normalno porazdeljene populacije, odstopanje populacije pa je enako.

V ANOVA je skupna količina različice nabora podatkov razdeljena na dve vrsti, to je znesek, dodeljen naključju in znesek, dodeljen posameznim vzrokom. Njeno osnovno načelo je preizkusiti odstopanja med sredstvi prebivalstva z oceno količine variacije znotraj skupinskih postavk, sorazmerne s količino variacije med skupinami. V vzorcu je odstopanje zaradi naključne nepojasnjene motnje, medtem ko med varianto vzorca lahko pride do različnega zdravljenja.

Z uporabo te tehnike preizkušamo ničelno hipotezo (H₀), kjer so vsa populacijska sredstva enaka, ali alternativna hipoteza (H₁) pri čemer je najmanj ena povprečna populacija različna.

Ključne razlike med T-testom in ANOVA

Pomembne razlike med T-testom in ANOVA so podrobno obravnavane v naslednjih točkah:

1. Preizkus hipoteze, ki se uporablja za primerjavo sredstev dveh populacij, se imenuje t-test. Statistična tehnika, ki se uporablja za primerjavo sredstev za več kot dve populaciji, je znana kot analiza variance ali ANOVA.
2. Statistika testa za T-test je:   Statistika testa za ANOVA je:

Zaključek

Po pregledu zgornjih točk lahko rečemo, da je t-test posebna vrsta ANOVA, ki jo lahko uporabimo, če imamo samo dve populaciji za primerjavo njihovih sredstev. Čeprav se možnosti napak lahko povečajo, če uporabimo t-test, ko moramo hkrati primerjati več kot dva sredstva populacij, zato se uporablja ANOVA