Ero T-testin ja ANOVA n välillä

T-testin ja ANOVA: n keskellä on ohut rajaviiva, ts. Kun verrataan vain kahden ryhmän populaatiokeskiarvoja, t-testi käytetään, mutta kun verrataan useamman kuin kahden ryhmän keskiarvoja, ANOVA on edullinen.

T-testi ja varianssianalyysi, lyhennettynä ANOVA, ovat kaksi parametrista tilastollista tekniikkaa, jota käytetään hypoteesin testaamiseen. Koska nämä perustuvat yleiseen oletukseen, kuten sen, että populaation, josta otos otetaan, tulisi normaalisti jakaa, varianssin homogeenisuus, satunnainen näytteenotto, havaintojen riippumattomuus, riippuvaisen muuttujan mittaaminen suhteessa tai aikavälitasolla, ihmiset usein tulkitsevat näitä väärin kaksi.

Täällä on artikkeli, joka esitetään sinulle ymmärtääksesi merkittävän eron t-testin ja ANOVA: n välillä, katso.

Sisältö: T-testi Vs ANOVA

1. Vertailutaulukko
2. Määritelmä
3. Keskeiset erot
4. johtopäätös

Vertailutaulukko

Vertailun perusteet	T-testi	ANOVA
merkitys	T-testi on hypoteesikoe, jota käytetään vertaamaan kahden populaation keskiarvoja.	ANOVA on tilastollinen tekniikka, jota käytetään vertailemaan useamman kuin kahden populaation keskiarvoja.
Testitilastot	(x ̄-µ) / (s / √n)	Näytteen varianssin välillä / näytteen variaation välillä

T-testin määritelmä

T-testi kuvataan tilastolliseksi testiksi, joka tutkii, eroavatko kahden näytteen populaatiokeskiarvot suuresti toisistaan, käyttämällä t-jakaumaa, jota käytetään, kun keskihajontaa ei tunneta, ja näytteen koko on pieni. Se on työkalu analysoidakseen, otetaanko kaksi otosta samasta populaatiosta.

Testi perustuu t-tilastoihin, joissa oletetaan, että muuttuja jakautuu normaalisti (symmetrinen kellon muotoinen jakauma) ja keskiarvo tunnetaan ja populaation varianssi lasketaan näytteestä.

T-testissä nollahypoteesi on H: n muoto₀: µ (x) = µ (y) vaihtoehtoista hypoteesia H vastaan₁: µ (x) ≠ µ (y), jolloin µ (x) ja µ (y) edustavat populaatiokeskiarvoa. T-testin vapausaste on n₁ + n₂ - 2

Määritelmä ANOVA

Varianssianalyysi (ANOVA) on tilastollinen menetelmä, jota käytetään yleisesti kaikissa tilanteissa, joissa on tehtävä vertailu useamman kuin kahden populaatiomuodon välillä, kuten sadon sato useista siemenlajikkeista. Se on tutkijalle tärkeä analyysityökalu, jonka avulla hän voi suorittaa testin samanaikaisesti. Kun käytämme ANOVA: ta, oletetaan, että otos otetaan normaalisti jakautuneesta populaatiosta ja populaation varianssi on yhtä suuri.

ANOVA: ssa tietojoukon variaation kokonaismäärä on jaettu kahteen tyyppiin, ts. Sattumalle varattu määrä ja tietyille syille osoitettu määrä. Sen perusperiaatteena on testata variaatioväestön keskinäisiä variansseja arvioimalla ryhmäerien variaation määrä suhteessa ryhmien välisen variaation määrään. Näytteessä varianssi johtuu satunnaisista selittämättömistä häiriöistä, kun taas erilainen käsittely voi aiheuttaa näytteen varianssin.

Tätä tekniikkaa käyttämällä testataan nollahypoteesi (H₀), jossa kaikki väestökeinot ovat samat, tai vaihtoehtoinen hypoteesi (H₁), jossa ainakin yhden populaation keskiarvo on erilainen.

Keskeiset erot T-testin ja ANOVA: n välillä

T-testin ja ANOVA: n välisistä merkittävistä eroista keskustellaan yksityiskohtaisesti seuraavissa kohdissa:

1. Kahden populaation keskiarvojen vertaamiseen käytettyä hypoteesitestiä kutsutaan t-testiksi. Tilastollinen tekniikka, jota käytetään vertailemaan useamman kuin kahden populaation keskiarvoja, tunnetaan nimellä varianssianalyysi tai ANOVA.
2. T-testin testitilastot ovat:   ANOVA: n testitilastot ovat:

johtopäätös

Edellä esitettyjen kohtien tarkastelun jälkeen voidaan sanoa, että t-testi on erityinen ANOVA-tyyppi, jota voidaan käyttää, kun meillä on vain kaksi populaatiota vertaamaan niiden keinoja. Vaikka virheiden todennäköisyys saattaa kasvaa, jos t-testiä käytetään, kun meidän on verrattava useampaa kuin kahta populaation keskiarvoa samanaikaisesti, siksi ANOVA: ta käytetään