Razlika med Anovo in T-testom

Anova proti T-testu

T-test, ki ga včasih imenujemo tudi študentov T-test, se izvede, ko želite primerjati sredstva dveh skupin in preveriti, ali se med seboj razlikujejo. V glavnem se uporablja, kadar je dana naključna naloga in sta za primerjavo samo dva, največ dva. Pri izvedbi T-testa je treba izpolniti nekatere pogoje, da bodo rezultati dali natančne rezultate. Primarna predpostavka je, da se podatki o prebivalstvu, ki jih je treba zbrati, običajno distribuirajo in primerjate enake razlike prebivalstva. T-test ima dve glavni vrsti: T-test neodvisnih ukrepov in T-ujemajoči par, znan tudi kot Dependent T-test ali seznanjeni T-test.

Če primerjate dva vzorca, ki se ne ujemata med pari, ali pa sta vzorca neodvisna, se uporabi neodvisni T-test. T-test z izbranim parom druge vrste pa se uporablja, kadar se dani vzorci pojavijo v parih. Na primer, merite med in pred primerjavo. Če imate več kot dva vzorca, je treba uporabiti test Anova. Možno je razlikovati več kot dve sredstvi med seboj z izvedbo več T-testov, vendar obstaja velika možnost, da se zmotijo ​​in imata zato večjo možnost, da pridete z netočnim rezultatom.

Test Anova je priljubljen izraz za analizo variacije. To je tehnika, ki se izvaja pri analizi učinkov kategoričnih dejavnikov. Ta test se uporablja, kadar obstajata več kot dve skupini. V osnovi so tudi kot T-testi, toda, kot že omenjeno, jih je treba uporabiti, če imate več kot dve skupini. Anova testi uporabljajo odstopanja, da vedo, ali so sredstva enaka ali ne. Preden opravite test Anova, morate najprej izpolniti osnovne predpostavke. Prva predpostavka je, da je vsak vzorec, ki ga je treba uporabiti, izbran neodvisno in je naključen. Drugič, predpostavimo, da je populacija, iz katere jemljete vzorce, normalna in ima enake standardne odklone.

Obstajajo štiri vrste testov variance. Prva je enosmerna Anova. To vrsto Anove uporabljate le, če obstaja samo en kategorični dejavnik. Drugi je večfaktorna Anova, ki se uporablja, kadar je kategoričnih dejavnikov več kot enega. Ocenjujejo se medsebojni vplivi in ​​glavni učinki med dejavniki. Tretja vrsta Anove je analiza variacijskih komponent. Ta vrsta Anove se uporablja, kadar so faktorji več in hierarhično razporejeni. Glavni cilj tega testa je poznati odstotek spremenljivosti procesa, ki ga uvajate na vsaki ravni. Četrta in zadnja metoda so Splošni linijski modeli. Če so vaši dejavniki gnezdeni in prekrižani, so nekateri dejavniki naključni, nekateri pa fiksni. Ko sta oba dejavnika kvantitativna in kategorična, se uporabi ta test.

Povzetek:

1. Test Anova ima štiri vrste, in sicer: enosmerna Anova, večfaktorska Anova, analiza variacijskih komponent in splošni linearni modeli. T-testi imajo samo dve vrsti: T-test neodvisnih ukrepov in T-test z ujemajočim parom, ki je znan tudi kot Dependent T-test ali seznanjeni T-test.
2.T-testi se izvajajo samo, če imate za primerjavo samo dve skupini. Anova testi so po drugi strani v bistvu podobni T-testom, zasnovani pa so za skupine, ki so več kot dve.
3. Potrebni so nekateri pogoji pred izvedbo obeh testov. Za T-test je treba običajno zbirati podatke o prebivalstvu in primerjati enake različnosti populacije. Medtem ko se za teste Anova vzorci, ki jih je treba uporabiti, izberejo neodvisno in naključno. Predvideti morate tudi, da je populacija, iz katere jemljete vzorce, normalna in da ima enaka standardna odstopanja.