Razlika između T-testa i F-testa

Ispitivanje hipoteza započinje postavljanjem prostorija, nakon čega slijedi odabir razine značajnosti. Zatim moramo odabrati statistiku testa, tj. T-test ili f-test. Dok t-test koristi se za usporedbu dva povezana uzorka, t-testa koristi se za ispitivanje jednakosti dvije populacije.

Hipoteza je jednostavan prijedlog koji se može dokazati ili opovrgnuti raznim znanstvenim tehnikama i uspostavlja odnos između neovisne i neke ovisne varijable. Može se testirati i potvrditi nepristranim ispitivanjem da bi se utvrdila njegova valjanost. Ispitivanjem hipoteze pokušava se pojasniti je li pretpostavka valjana ili ne.

Za istraživača je neophodno odabrati pravi test za svoju hipotezu, jer se cjelokupna odluka o potvrđivanju ili odbijanju ništavne hipoteze temelji na njemu. Pročitajte članak da biste shvatili razliku između t-testa i f-testa.

Sadržaj: T-test Vs F-test

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

Usporedni grafikon

Osnove za usporedbu	T-test	F test
Značenje	T-test je univarijantni test hipoteze, koji se primjenjuje kada standardno odstupanje nije poznato, a veličina uzorka je mala.	F-test je statistički test koji određuje jednakost varijacija dviju normalnih populacija.
Statistika testa	T-statistika slijedi Studentovu t-distribuciju, pod nultu hipotezu.	F-statistika slijedi Snedecor-ovu distribuciju pod nultu hipotezu.
primjena	Usporedba sredstava dviju populacija.	Usporedba dvije varijance populacije.

Definicija T-testa

T-test je oblik testa statističke hipoteze, zasnovan na Studentovoj t-statistici i t-raspodjeli kako bi se saznala p-vrijednost (vjerojatnost) koja se može koristiti za prihvaćanje ili odbijanje nulte hipoteze.

T-test analizira ako su sredstva dva skupa podataka u velikoj mjeri međusobno različita, tj. Je li prosjek populacije jednak ili je različit od standardne srednje vrijednosti. Također se može koristiti za utvrđivanje ima li regresijska linija nagib različit od nule. Test se oslanja na brojne pretpostavke koje su:

• Populacija je beskonačna i normalna.
• Varijacija populacije je nepoznata i procjenjuje se iz uzorka.
• Srednja vrijednost je poznata.
• Promatranje uzoraka slučajno je i neovisno.
• Veličina uzorka je mala.
• H₀ mogu biti jednostrani ili dvostrani.

Srednja i standardna devijacija dva uzorka koriste se za usporedbu između njih tako da:

gdje,

x₁ = Srednja vrijednost prvog skupa podataka
x̄2 = Srednja vrijednost drugog skupa podataka
S₁ = Standardno odstupanje prvog skupa podataka
S₂ = Standardno odstupanje drugog skupa podataka
n₁ = Veličina prvog skupa podataka
n₂ = Veličina drugog skupa podataka

Definicija F-testa

F-test je opisan kao vrsta hipoteznog testa, koji se temelji na Snedecor f-distribuciji, pod nultu hipotezu. Ispitivanje se provodi kad nije poznato imaju li dvije populacije istu varijancu.

F-test se također može koristiti za provjeru podudaraju li se podaci s regresijskim modelom, koji se dobiva analizom najmanje kvadrata. Kada postoji višestruka linearna regresijska analiza, ona ispituje ukupnu valjanost modela ili utvrđuje ima li bilo koja od neovisnih varijabli linearni odnos sa zavisnom varijablom. Preko predviđanja se može usporediti, usporedba dva skupa podataka. Izraz vrijednosti f-testa izražen je u omjeru varijacija dvaju opažanja, što je prikazano kao ispod:

Gdje, σ² = varijanca

Pretpostavke na koje se oslanja f-test su:

• Populacija je normalno raspoređena.
• Uzorci su uzeti nasumično.
• Promatranja su neovisna.
• H₀ mogu biti jednostrani ili dvostrani.

Ključne razlike između T-testa i F-testa

Razlika između t-testa i f-testa može se jasno utvrditi na sljedećim osnovama:

1. Univarijantni test hipoteze koji se primjenjuje kada standardno odstupanje nije poznato a veličina uzorka je mala t-test. S druge strane, statistički test, koji određuje jednakost varijacija dvaju normalnih skupova podataka, poznat je kao f-test.
2. T-test se temelji na T-statistici koja slijedi Studentovu t-distribuciju, pod nultu hipotezu. Suprotno tome, osnova f-testa je F-statistika, koja slijedi Snedecor-ovu f-distribuciju, pod nultu hipotezu.
3. T-test koristi se za usporedbu sredstava dviju populacija. Suprotno tome, f-test se koristi za usporedbu dviju varijacija populacije.

Zaključak

T-test i f-test su dvije, od broja različitih vrsta statističkih testova korištenih za testiranje hipoteza i odlučuje hoćemo li prihvatiti nultu hipotezu ili je odbaciti. Test hipoteze ne donosi same odluke, već pomaže istraživaču u donošenju odluka.