Różnica między testem T a ANOVA

Pomiędzy testem t i ANOVA istnieje cienka linia rozgraniczająca, tj. Gdy należy porównać średnie populacji tylko dwóch grup, test t jest stosowany, ale gdy należy porównać średnie z więcej niż dwóch grup, ANOVA jest preferowany.

Test T i analiza wariancji w skrócie ANOVA to dwie parametryczne techniki statystyczne stosowane do testowania hipotezy. Ponieważ są one oparte na wspólnym założeniu, że populacja, z której pobierana jest próbka, powinna być normalnie rozłożona, jednorodność wariancji, losowe próbkowanie danych, niezależność obserwacji, pomiar zmiennej zależnej od poziomu stosunku lub przedziału, ludzie często źle je interpretują dwa.

Oto artykuł przedstawiony, aby zrozumieć znaczącą różnicę między testem t a ANOVA, spójrz.

Treść: T-test kontra ANOVA

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Wniosek

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Test T	ANOVA
Znaczenie	Test T jest testem hipotez służącym do porównania średnich dwóch populacji.	ANOVA jest techniką statystyczną stosowaną do porównywania średnich dla więcej niż dwóch populacji.
Statystyka testowa	(x ̄-µ) / (s / √n)	Pomiędzy wariancją próbki / w obrębie wariancji próbki

Definicja testu T.

Test t opisuje się jako test statystyczny, który sprawdza, czy średnie populacji dwóch próbek znacznie się od siebie różnią, przy użyciu rozkładu t, który jest stosowany, gdy standardowe odchylenie nie jest znane, a wielkość próbki jest niewielka. Jest to narzędzie do analizy, czy dwie próbki pochodzą z tej samej populacji.

Test opiera się na statystyce t, która zakłada, że ​​zmienna jest zwykle rozkładana (symetryczny rozkład w kształcie dzwonu) i znana jest średnia, a wariancja populacji jest obliczana z próbki.

W teście zerowym hipoteza zerowa przyjmuje postać H₀: µ (x) = µ (y) w stosunku do alternatywnej hipotezy H₁: µ (x) ≠ µ (y), przy czym µ (x) i µ (y) reprezentuje średnie populacji. Stopień swobody testu t wynosi n₁ + n₂₎ - 2)

Definicja ANOVA

Analiza wariancji (ANOVA) jest metodą statystyczną, powszechnie stosowaną we wszystkich tych sytuacjach, w których należy dokonać porównania więcej niż dwóch średnich populacji, takich jak plon uprawy z wielu odmian nasion. Jest to ważne narzędzie analizy dla badacza, które umożliwia mu jednoczesne przeprowadzenie testu. Kiedy używamy ANOVA, zakłada się, że próbka jest pobierana z populacji normalnie rozłożonej, a wariancja populacji jest równa.

W ANOVA łączna kwota zmienności w zbiorze danych jest podzielona na dwa typy, tj. Kwotę przypisaną do szansy i kwotę przypisaną do poszczególnych przyczyn. Jego podstawową zasadą jest testowanie wariancji między średnimi populacji poprzez ocenę wielkości zmienności w obrębie elementów grupy, proporcjonalnie do wielkości zmienności między grupami. Rozbieżność w próbce wynika z przypadkowych niewyjaśnionych zakłóceń, podczas gdy odmienne traktowanie może powodować wariancję między próbkami.

Za pomocą tej techniki testujemy hipotezę zerową (H₀), w którym wszystkie średnie populacyjne są takie same lub alternatywna hipoteza (H₁), w którym co najmniej jedna średnia populacji jest inna.

Kluczowe różnice między testem T a ANOVA

Znaczące różnice między testem T a ANOVA zostały szczegółowo omówione w następujących punktach:

1. Test hipotezy służący do porównania średnich dwóch populacji nazywa się testem t. Technika statystyczna stosowana do porównywania średnich dla więcej niż dwóch populacji jest znana jako Analiza wariancji lub ANOVA.
2. Statystyka testu dla testu T wynosi:   Statystyka testowa dla ANOVA to:

Wniosek

Po przejrzeniu powyższych punktów można stwierdzić, że test t jest specjalnym rodzajem ANOVA, którego można użyć, gdy mamy tylko dwie populacje do porównania ich średnich. Chociaż szanse na błędy mogą wzrosnąć, jeśli zastosowany zostanie test t, gdy będziemy musieli porównać więcej niż dwa średnie populacji, dlatego stosuje się ANOVA