Różnica między testem T a testem F.

Testowanie hipotez rozpoczyna się od skonfigurowania przesłanek, a następnie wybrania poziomu istotności. Następnie musimy wybrać statystykę testową, tj. Test t lub test f. Podczas test t służy do porównania dwóch powiązanych próbek, test F. służy do testowania równości dwóch populacji.

Hipoteza jest prostą propozycją, którą można udowodnić lub obalić różnymi technikami naukowymi i określa związek między zmienną niezależną a pewną zmienną zależną. Można go przetestować i zweryfikować w celu ustalenia jego ważności poprzez obiektywne badanie. Testowanie hipotezy ma na celu wyjaśnienie, czy przypuszczenie jest prawidłowe.

Dla badacza konieczne jest wybranie właściwego testu dla jego hipotezy, ponieważ na tej podstawie opiera się cała decyzja o sprawdzeniu lub odrzuceniu hipotezy zerowej. Przeczytaj artykuł, aby zrozumieć różnicę między testem t a testem f.

Treść: Test T-test Vs F.

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

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Test T	Test F.
Znaczenie	Test T jest jednoczynnikowym testem hipotezy, który jest stosowany, gdy odchylenie standardowe nie jest znane, a wielkość próbki jest niewielka.	Test F jest testem statystycznym, który określa równość wariancji dwóch normalnych populacji.
Statystyka testowa	Statystyka T podąża za rozkładem t-Studenta pod hipotezą zerową.	Statystyka F podąża za rozkładem F Snedecora, pod hipotezą zerową.
Podanie	Porównanie średnich dwóch populacji.	Porównanie dwóch wariancji populacji.

Definicja testu T.

Test t jest formą statystycznego testu hipotezy, opartego na statystyce t i rozkładzie t-Studenta w celu ustalenia wartości p (prawdopodobieństwa), której można użyć do zaakceptowania lub odrzucenia hipotezy zerowej.

Test T analizuje, czy średnie z dwóch zestawów danych znacznie się od siebie różnią, tj. Czy średnia populacji jest równa lub różna od średniej standardowej. Można go również wykorzystać do ustalenia, czy linia regresji ma nachylenie inne niż zero. Test opiera się na szeregu założeń, którymi są:

• Populacja jest nieskończona i normalna.
• Wariancja populacji jest nieznana i oszacowana na podstawie próby.
• Średnia jest znana.
• Przykładowe obserwacje są losowe i niezależne.
• Wielkość próbki jest niewielka.
• H.₀ może być jednostronny lub dwustronny.

Do porównania między nimi stosuje się średnie i standardowe odchylenie dla dwóch próbek, tak aby:

gdzie,

x̄₁ = Średnia z pierwszego zestawu danych
x̄2 = Średnia z drugiego zestawu danych
S.₁ = Odchylenie standardowe pierwszego zestawu danych
S.₂₎ = Odchylenie standardowe drugiego zestawu danych
n₁ = Rozmiar pierwszego zestawu danych
n₂₎ = Rozmiar drugiego zestawu danych

Definicja testu F.

Test F jest opisany jako rodzaj testu hipotez, który opiera się na rozkładzie f Snedecora, pod hipotezą zerową. Badanie przeprowadza się, gdy nie wiadomo, czy dwie populacje mają tę samą wariancję.

Test F można również wykorzystać do sprawdzenia, czy dane są zgodne z modelem regresji, który jest uzyskiwany poprzez analizę metodą najmniejszych kwadratów. W przypadku analizy wielokrotnej regresji liniowej bada ogólną ważność modelu lub określa, czy którakolwiek ze zmiennych niezależnych ma związek liniowy ze zmienną zależną. Można dokonać szeregu prognoz, porównując dwa zestawy danych. Wyrażenie wartości testu f jest wyrażone jako stosunek wariancji dwóch obserwacji, co pokazano poniżej:

Gdzie σ²⁾ = wariancja

Założenia, na których opiera się test f:

• Populacja jest zwykle podzielona.
• Próbki zostały losowo wybrane.
• Obserwacje są niezależne.
• H.₀ może być jednostronny lub dwustronny.

Kluczowe różnice między testem T a testem F.

Różnicę między testem t a testem f można wyraźnie określić na następujących podstawach:

1. Test hipotezy jednowymiarowej, który jest stosowany, gdy odchylenie standardowe nie jest znane, a wielkość próbki jest niewielka, jest testem t. Z drugiej strony test statystyczny, który określa równość wariancji dwóch normalnych zestawów danych, jest znany jako test f.
2. Test t opiera się na statystyce T zgodnie z rozkładem t-Studenta, zgodnie z hipotezą zerową. I odwrotnie, podstawą testu f jest statystyka F zgodna z rozkładem f Snedecora, zgodnie z hipotezą zerową.
3. Test t służy do porównania średnich dwóch populacji. Natomiast test f służy do porównania dwóch wariancji populacji.

Wniosek

Test T i test F to dwa spośród wielu różnych rodzajów testów statystycznych używanych do testowania hipotez i decydują, czy przyjmiemy hipotezę zerową, czy ją odrzucimy. Test hipotez sam w sobie nie podejmuje decyzji, a raczej pomaga badaczowi w podejmowaniu decyzji.