Razlika između Anove i T-testa

Anova vs T-test

T-test, koji se ponekad naziva i Studentov T-test, provodi se kad želite usporediti sredstva dviju skupina i vidjeti razlikuju li se jedna od druge. Koristi se uglavnom kada je dat slučajni zadatak i postoje samo dva, ne više od dva skupa za usporedbu. U provođenju T-testa moraju se ispuniti neki uvjeti da bi rezultati dobili točne rezultate. Primarne pretpostavke su da se podaci o stanovništvu koji se prikupljaju normalno distribuiraju i da uspoređujete jednake varijante stanovništva. T-test ima dvije glavne vrste: T-test neovisnih mjera i T-test s podudarnim parom, također poznat kao Ovisni T-test ili upareni T-test.

Kada uspoređujete dva uzorka koji nisu podudarni parovi ili su uzorci neovisni, koristi se nezavisni T-test. Drugi tip, T-test s podudarnim parom, međutim koristi se kada se dani uzorci pojavljuju u parovima. Na primjer, trebate mjeriti između prije i poslije usporedbe. Ako imate više od dva uzorka, tada treba koristiti Anova test. Moguće je razlikovati više od dva načina međusobno provođenjem višestrukih T-testova, ali postojala bi velika mogućnost da napravite grešku i, stoga, veća mogućnost da dođete do netočnog rezultata.

Anova test popularan je termin za analizu varijance. To je tehnika izvedena u analizi utjecaja kategoričkih čimbenika. Ovaj se test koristi kad postoje više od dvije skupine. I u osnovi su poput T-testova, ali, kao što je gore spomenuto, upotrebljavat će se kada imate više od dvije grupe. Anova testovi koriste varijance kako bi znali jesu li sredstva jednaka ili ne. Prije provođenja Anova testa prvo trebate ispuniti osnovne pretpostavke. Prva pretpostavka je da je svaki uzorak koji će se koristiti odabran neovisno i da je slučajni. Drugo, pretpostavite da je populacija iz koje uzimate uzorke normalna i da ima jednaka standardna odstupanja.

Postoje četiri vrste testova varijance. Prva je jednosmjerna Anova. Ovu vrstu Anove koristite samo ako postoji samo jedan kategorički faktor. Drugo je multifaktorna Anova koja se koristi kada je kategoričkih faktora više. Procjenjuju se interakcije i glavni učinci između čimbenika. Treća vrsta Anove je analiza varijancijskih komponenti. Ova vrsta Anove koristi se kada su faktori višestruki i hijerarhijski raspoređeni. Glavni cilj ovog testa je znati postotak varijabilnosti procesa koji uvode u svaku razinu. Četvrta i posljednja metoda su Opći linijski modeli. Ako su vaši faktori i ugniježđeni i ukršteni, neki od faktora su nasumični, a neki fiksni. Ako su oba prisutna faktora kvantitativna i kategorična, koristi se ovaj test.

Sažetak:

1.Anova test ima četiri vrste, i to: jednosmjerna Anova, višefaktorska Anova, analiza varijancijskih komponenata i općeniti linearni modeli. T-testovi imaju samo dvije vrste: T-test neovisnih mjera i T-test podudarnog para koji je također poznat kao Ovisni T-test ili upareni T-test.
2.T testovi se provode samo ako imate samo dvije skupine za usporedbu. Anova testovi, s druge strane, u osnovi su baš poput T-testova, ali dizajnirani su za grupe veće od dvije.
3. Potrebno je ispuniti neke uvjete prije izvođenja dvaju testova. Za T-test, prikupljeni podaci stanovništva trebali bi se normalno distribuirati, a uspoređujete jednake varijante populacije. Za Anova testove, uzorci koji će se koristiti odabrani su neovisno i nasumično. Također biste trebali pretpostaviti da je populacija iz koje uzimate uzorke normalna i da ima jednaka standardna odstupanja.