Різниця між T-тестом та ANOVA

Існує тонка лінія розмежування серед t-тесту та ANOVA, тобто коли популяційне значення має лише дві групи, t-тест використовується, але коли потрібно порівнювати засоби більш ніж двох груп, АНОВА є кращим.

Т-тест та аналіз варіації, скорочено ANOVA, - це два параметричні статистичні методи, які використовуються для перевірки гіпотези. Оскільки вони ґрунтуються на загальному припущенні, як популяція, з якої береться вибірка, повинна нормально розподілятися, однорідність дисперсії, випадкова вибірка даних, незалежність спостережень, вимірювання залежної змінної залежно від рівня чи інтервалу, люди часто неправильно трактують ці два.

Ось, для вас представлена ​​стаття, щоб зрозуміти істотну різницю між t-тестом та ANOVA, ознайомтеся.

Зміст: Т-тест Vs ANOVA

1. Порівняльна діаграма
2. Визначення
3. Ключові відмінності
4. Висновок

Порівняльна діаграма

Основа для порівняння	Т-тест	АНОВА
Значення	Т-тест - це тест на гіпотезу, який використовується для порівняння засобів двох груп населення.	ANOVA - це статистична методика, яка використовується для порівняння засобів більш ніж двох груп населення.
Статистика тесту	(x ̄-µ) / (s / √n)	Між варіантом вибірки / в межах вибірки

Визначення Т-тесту

T-тест описується як статистичний тест, який вивчає, чи сильно відрізняються популяційні засоби з двох зразків, використовуючи t-розподіл, який використовується, коли стандартне відхилення не відомо, а розмір вибірки невеликий. Це інструмент для аналізу того, чи взяті два зразки з однієї сукупності.

Тест базується на t-статистиці, яка передбачає, що змінна нормально розподілена (симетричний розподіл у формі дзвоника) і середнє значення відоме, а дисперсія популяції обчислюється з вибірки.

У t-тесті нульова гіпотеза набуває вигляду H₀: µ (x) = µ (y) проти альтернативної гіпотези H₁: µ (x) ≠ µ (y), де µ (x) та µ (y) являє собою сукупність засобів. Ступінь свободи t-тесту дорівнює n₁ + н₂ - 2

Визначення ANOVA

Аналіз варіативності (ANOVA) - це статистичний метод, який зазвичай застосовується в усіх ситуаціях, коли слід проводити порівняння між більш ніж двома популяційними засобами, такими як урожайність з кількох сортів насіння. Це життєво важливий інструмент аналізу для дослідника, що дозволяє йому проводити тест одночасно. Коли ми використовуємо ANOVA, передбачається, що вибірку беруть із нормально розподіленої сукупності, а дисперсія популяції дорівнює.

У ANOVA загальна кількість варіацій набору даних поділяється на два типи, тобто сума, виділена випадковістю, і сума, присвоєна певним причинам. Його основний принцип полягає у випробуванні дисперсій серед засобів сукупності, оцінюючи кількість варіацій у групових елементах, пропорційну кількості варіацій між групами. Варіант дисперсії всередині вибірки пояснюється випадковим незрозумілим порушенням, тоді як різниця в обробці може спричинити різницю між вибіркою.

За допомогою цієї методики ми перевіряємо нульову гіпотезу (Н₀), де всі засоби популяції однакові, або альтернативна гіпотеза (H₁), де принаймні одна середня популяція різна.

Ключові відмінності між T-тестом та ANOVA

Значні відмінності між T-тестом та ANOVA детально обговорюються в наступних пунктах:

1. Тест гіпотези, який використовується для порівняння засобів двох груп, називається t-тестом. Статистична методика, яка використовується для порівняння засобів для більш ніж двох груп населення, відома як Аналіз варіації або ANOVA.
2. Статистика тесту для T-тесту:   Статистика тесту для ANOVA така:

Висновок

Переглянувши вищезазначені моменти, можна сказати, що t-тест - це особливий тип ANOVA, який можна використовувати, коли у нас є лише дві групи для порівняння їхніх засобів. Хоча шанси помилок можуть збільшитися, якщо використовується t-тест, коли ми маємо одночасно порівнювати більше двох засобів сукупності, тому використовується ANOVA