Разлика између Т-теста и АНОВА

Постоји танка линија разграничења усред т-теста и АНОВА, тј. Када популација значи да постоје само две групе, т-тест користи се, али када се упоређују средства више од две групе, АНОВА је пожељно.

Т-тест и анализа варијанце скраћено као АНОВА су две параметричне статистичке технике које се користе за тестирање хипотезе. Како се оне заснивају на уобичајеној претпоставци, попут популације из које се узима узорак, треба нормално дистрибуирати, хомогеност варијанце, случајно узорковање података, независност опажања, мерење зависне променљиве на нивоу односа или интервала, људи их често погрешно тумаче два.

Ево, представљеног чланка за разумевање значајне разлике између т-теста и АНОВА, погледајте.

Садржај: Т-тест Вс АНОВА

1. Упоредни графикон
2. Дефиниција
3. Кључне разлике
4. Закључак

Упоредни графикон

Основе за поређење	Т-тест	АНОВА
Значење	Т-тест је тест хипотезе који се користи за поређење средстава две популације.	АНОВА је статистичка техника која се користи за поређење средстава више од две популације.
Тест тест	(к-µ) / (с / √н)	Између варијације узорка / унутар варијанте узорка

Дефиниција Т-теста

Т-тест је описан као статистички тест који испитује да ли се популација два узорка увелико разликује један од другог, користећи т-дистрибуцију која се користи када стандардно одступање није познато, а величина узорка је мала. То је алат за анализу јесу ли два узорка узета из исте популације.

Тест се заснива на т-статистици, која претпоставља да је променљива нормално расподељена (симетрична расподјела у облику звона), а средња вредност је позната и варијанца популације се израчунава из узорка.

У т-тесту ниједна хипотеза има облик Х₀: µ (к) = µ (и) против алтернативне хипотезе Х₁: µ (к) µ µ (и), при чему µ (к) и µ (и) представља популацијско средство. Степен слободе т-теста је н₁ + н₂ - 2

Дефиниција АНОВА

Анализа варијанце (АНОВА) је статистичка метода, која се обично користи у свим оним ситуацијама у којима треба да се упореди између више од две популације, попут приноса усева из више сорти семена. То је витално средство за анализу истраживача које му омогућава да истовремено спроводи тест. Када користимо АНОВА, претпоставља се да је узорак извучен из нормално дистрибуиране популације и да је варијанца популације једнака.

У АНОВА-и је укупна количина варијације у скупу података подељена на две врсте, тј. Износ додељен случајности и износ додељен одређеним узроцима. Његов основни принцип је испитивање одступања међу средствима становништва проценом количине варијације унутар групних предмета, сразмерне количини варијације између група. Варијанса у узорку је због случајних необјашњивих поремећаја, док различито поступање може изазвати одступање између узорка.

Употребом ове технике тестирамо ништавну хипотезу (Х₀) где су сва средства становништва иста, или алтернативна хипотеза (Х₁) где је најмање једна средина популације различита.

Кључне разлике између Т-теста и АНОВА

Значајне разлике између Т-теста и АНОВА детаљно су размотрене у следећим тачкама:

1. Тест хипотезе који се користи за поређење средстава две популације назива се т-тестом. Статистичка техника која се користи за поређење средстава више од две популације позната је под називом Анализа варијанце или АНОВА.
2. Статистика теста за Т-тест је:   Статистика теста за АНОВА је:

Закључак

Након прегледа горњих тачака, може се рећи да је т-тест посебна врста АНОВА-е која се може користити када имамо само две популације да упоредимо њихове могућности. Иако се шансе за грешке могу повећати ако се користи т-тест када морамо истовремено упоређивати више од два средства популације, зато се користи АНОВА