Różnica między testem Z a testem T.

Test Z Test Vs T.

Czasami mierzenie każdego elementu jest po prostu niepraktyczne. Dlatego opracowaliśmy i stosujemy metody statystyczne do rozwiązywania problemów. Najbardziej praktycznym sposobem na dokonanie tego jest pomiar tylko próbki populacji. Niektóre metody testują hipotezy przez porównanie. Dwa bardziej znane testy hipotez statystycznych to test T i test Z. Spróbujmy rozbić te dwa.

Test T jest statystycznym testem hipotez. W takim teście statystyka testu jest zgodna z rozkładem T Studenta, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa. Statystyka T została wprowadzona przez W.S. Gossett pod pseudonimem „Student”. Test T jest również określany jako „test T studenta”. Jest bardzo prawdopodobne, że test T jest najczęściej stosowaną procedurą analizy danych statystycznych do testowania hipotez, ponieważ jest prosty i łatwy w użyciu. Ponadto jest elastyczny i można go dostosować do szerokiego zakresu okoliczności.

Istnieją różne testy T, a dwa najczęściej stosowane testy to testy T na próbce i próbce w parze. Testy T z jedną próbą służą do porównania średniej próbki ze znaną średnią populacji. Natomiast dwie próby T są używane do porównywania próbek niezależnych lub zależnych.

Test T najlepiej jest zastosować, przynajmniej teoretycznie, jeśli masz ograniczoną wielkość próby (n 30). Gdy test T jest stosowany w dużych próbkach, test t staje się bardzo podobny do testu Z. Istnieją wahania, które mogą wystąpić w próbkach T wariancji próbek, które nie istnieją w testach Z. Z tego powodu istnieją różnice w obu wynikach testu.

Streszczenie:

1. Test Z jest statystycznym testem hipotez, który przebiega zgodnie z rozkładem normalnym, podczas gdy test T jest zgodny z rozkładem T studenta.
2. Test T jest odpowiedni w przypadku małych próbek (n 30).
3. Test T można lepiej dostosować niż test Z, ponieważ test Z często wymaga pewnych warunków, aby być wiarygodnym. Dodatkowo, test T ma wiele metod, które zaspokoją każdą potrzebę.
4. Testy T są częściej stosowane niż testy Z..
5. Testy Z są preferowane niż testy T, gdy znane są odchylenia standardowe.