Razlika između T-testa i ANOVA

Postoji tanka crta razgraničenja usred t-testa i ANOVA, tj. Kada treba upoređivati ​​populacijsko sredstvo za samo dvije skupine, t-test koristi se, ali kad treba upoređivati ​​sredstva više od dvije skupine, ANOVA Preferira se.

T-test i analiza varijance skraćeno kao ANOVA dvije su parametričke statističke tehnike koje se koriste za testiranje hipoteze. Budući da se one temelje na uobičajenoj pretpostavci poput populacije iz koje se uzima uzorak treba normalno distribuirati, homogenosti varijance, slučajnog uzorkovanja podataka, neovisnosti opažanja, mjerenja ovisne varijable na razini omjera ili intervala, ljudi ih često pogrešno tumače dva.

Evo, predstavljen je članak za razumijevanje značajne razlike između t-testa i ANOVA, pogledajte.

Sadržaj: T-test Vs ANOVA

1. Usporedni grafikon
2. definicija
3. Ključne razlike
4. Zaključak

Usporedni grafikon

Osnove za usporedbu	T-test	ANOVA
Značenje	T-test je test hipoteze koji se koristi za usporedbu sredstava dviju populacija.	ANOVA je statistička tehnika koja se koristi za usporedbu sredstava za više od dvije populacije.
Statistika testa	(x ̄-µ) / (s / √n)	Između varijance uzorka / unutar varijance uzorka

Definicija T-testa

T-test je opisan kao statistički test koji ispituje razlikuju li se populacijska sredstva za dva uzorka jedan od drugog, koristeći t-distribuciju koja se koristi kada standardno odstupanje nije poznato, a veličina uzorka je mala. To je alat za analizu jesu li dva uzorka uzeta iz iste populacije.

Test se temelji na t-statistici, koja pretpostavlja da je varijabla normalno raspodijeljena (simetrična raspodjela zvonastog oblika), a srednja vrijednost je poznata i varijanca populacije se izračunava iz uzorka.

U t-testu nijedna hipoteza ima oblik H₀: µ (x) = µ (y) protiv alternativne hipoteze H₁: µ (x) µ µ (y), pri čemu µ (x) i µ (y) predstavlja populacijsko sredstvo. Stupanj slobode t-testa je n₁ + n₂ - 2

Definicija ANOVA

Analiza varijance (ANOVA) je statistička metoda koja se obično koristi u svim onim situacijama gdje se mora usporediti između više od dvije populacije, poput prinosa usjeva iz više sorti sjemena. To je vitalni alat za analizu istraživača koji mu omogućuje provođenje testa istovremeno. Kada koristimo ANOVA, pretpostavlja se da je uzorak izvađen iz normalno raspoređene populacije, a varijanca populacije je jednaka.

U ANOVA-i je ukupna količina varijacije u skupu podataka podijeljena na dvije vrste, tj. Iznos dodijeljen slučajnosti i iznos dodijeljen određenim uzrocima. Njegov osnovni princip je ispitivanje odstupanja među sredstvima populacije procjenom količine varijacije unutar grupnih predmeta, proporcionalne količini varijacije među skupinama. Varijacija je u uzorku zbog nasumično neobjašnjivih poremećaja, dok različito postupanje može uzrokovati odstupanje između uzorka.

Korištenjem ove tehnike testiramo nultu hipotezu (H₀) pri čemu su sva sredstva stanovništva ista, ili alternativna hipoteza (H₁) pri čemu je najmanje jedna sredina populacije različita.

Ključne razlike između T-testa i ANOVA

Značajne razlike između T-testa i ANOVA detaljno su razmotrene u sljedećim točkama:

1. Test hipoteze koji se koristi za usporedbu sredstava dviju populacija naziva se t-testom. Statistička tehnika koja se koristi za usporedbu sredstava za više od dvije populacije poznata je pod nazivom Analiza varijance ili ANOVA.
2. Statistika testa za T-test je:   Statistika testa za ANOVA je:

Zaključak

Nakon pregleda gornjih točaka, može se reći da je t-test posebna vrsta ANOVA-e koja se može koristiti kada imamo samo dvije populacije za usporedbu njihovih sredstava. Iako se šanse za pogreške mogu povećati ako se upotrebljava t-test kada istodobno moramo usporediti više od dva sredstva, to je razlog zašto se upotrebljava ANOVA