Rozdíl mezi T-testem a ANOVA

Mezi t-testem a ANOVA je tenká linie demarkace, tj. Když se má porovnat průměr populace pouze dvou skupin, t-test se používá, ale pokud mají být porovnány prostředky více než dvou skupin, ANOVA je upřednostňován.

T-test a analýza variace zkráceně ANOVA jsou dvě parametrické statistické techniky používané k testování hypotézy. Protože jsou založeny na společném předpokladu, že populace, ze které je vzorek odebrán, by měla být normálně rozdělena, homogenita rozptylu, náhodný výběr dat, nezávislost pozorování, měření závislé proměnné na úrovni poměru nebo intervalu, lidé je často nesprávně interpretují dva.

Zde je uveden článek, abyste pochopili významný rozdíl mezi t-testem a ANOVA, podívejte se.

Obsah: T-test Vs ANOVA

1. Srovnávací tabulka
2. Definice
3. Klíčové rozdíly
4. Závěr

Srovnávací tabulka

Základ pro srovnání	T-test	ANOVA
Význam	T-test je test hypotéz, který se používá k porovnání průměrů dvou populací.	ANOVA je statistická technika, která se používá k porovnání průměrů více než dvou populací.
Statistiky testu	(x ̄-µ) / (s / √n)	Mezi vzorkovou variací / uvnitř vzorkové variace

Definice T-testu

T-test je popsán jako statistický test, který zkoumá, zda se průměr populace dvou vzorků od sebe navzájem značně liší, pomocí t-rozdělení, které se používá, když není známa standardní odchylka, a velikost vzorku je malá. Je to nástroj k analýze, zda jsou tyto dva vzorky odebrány ze stejné populace.

Zkouška je založena na t-statistice, která předpokládá, že proměnná je normálně distribuována (symetrické rozložení ve tvaru zvonu) a je znám průměr a je vypočtena odchylka populace ze vzorku.

V t-testu má nulová hypotéza podobu H₀: u (x) = u (y) proti alternativní hypotéze H₁: u (x) ≠ µ (y), kde µ (x) a µ (y) představuje průměr populace. Stupeň volnosti t-testu je n₁ + n₂ - 2

Definice ANOVA

Analýza odchylky (ANOVA) je statistická metoda, která se běžně používá ve všech situacích, kdy se provádí srovnání mezi více než dvěma populačními prostředky, jako je výnos plodiny z více odrůd semen. Je to životně důležitý nástroj analýzy pro výzkumného pracovníka, který mu umožňuje provádět test současně. Když použijeme ANOVA, předpokládá se, že vzorek je čerpán z normálně distribuované populace a rozptyl populace je stejný.

V ANOVA je celková částka variace v datovém souboru rozdělena do dvou typů, tj. Částka přidělená náhodě a částka přiřazená konkrétním příčinám. Jejím základním principem je otestovat rozdíly mezi populačními prostředky tak, že se vyhodnotí množství variací v rámci skupinových položek, úměrné množství variací mezi skupinami. Ve vzorku je rozptyl způsoben náhodným nevysvětlitelným narušením, zatímco rozdílné zacházení může způsobit rozptyl vzorku.

S použitím této techniky testujeme nulovou hypotézu (H₀) kde všechny prostředky populace jsou stejné nebo alternativní hypotéza (H₁) kde alespoň jeden průměr populace je jiný.

Klíčové rozdíly mezi T-testem a ANOVA

Významné rozdíly mezi T-testem a ANOVA jsou podrobně diskutovány v následujících bodech:

1. Test hypotéz, který se používá k porovnání průměrů dvou populací, se nazývá t-test. Statistická technika, která se používá k porovnání průměrů více než dvou populací, se nazývá Analýza variací nebo ANOVA.
2. Statistický test pro T-test je:   Statistiky testu pro ANOVA jsou:

Závěr

Po přezkoumání výše uvedených bodů lze říci, že t-test je speciální typ ANOVA, který lze použít, když máme pouze dvě populace, abychom mohli porovnat jejich prostředky. Přestože šance na chyby se mohou zvýšit, pokud se použije t-test, když musíme porovnat více než dva prostředky populace současně, proto se používá ANOVA