Різниця між Anova і T-тестом

Anova vs T-test

Т-тест, який іноді називають Т-тестом Стьюдента, проводиться, коли потрібно порівняти засоби двох груп і побачити, чи відрізняються вони один від одного. В основному він використовується, коли задано випадкове завдання і для порівняння є лише два, не більше двох, наборів. Під час проведення Т-тесту необхідно виконати деякі умови, щоб результати давали точні результати. Основне припущення полягає в тому, що дані про населення, які слід збирати, зазвичай розподіляються і ви порівнюєте однакові відмінності чисельності. Т-тест має два основні типи: Незалежний Т-тест і Тест з відповідністю пар, також відомий як Залежний Т-тест або Парний Т-тест.

Якщо ви порівнюєте два зразки, які не відповідають парам, або ж зразки є незалежними, використовується незалежний Т-тест. Однак другий тип, Т-тест збіженої пари, використовується, коли дані зразки з’являються парами. Наприклад, ви повинні вимірювати між порівнянням до і після. Якщо у вас більше двох зразків, тоді слід використовувати тест Anova. Можна диференціювати більше двох засобів один з одним шляхом проведення декількох Т-тестів, але існує велика можливість помилитися і, отже, більший шанс прийти з неточним результатом.

Тест Anova - популярний термін для аналізу варіації. Це техніка, яка виконується при аналізі впливу категоричних факторів. Цей тест застосовується, коли існує більше двох груп. Вони в основному схожі на Т-тести, але, як було сказано вище, вони повинні використовуватися, коли у вас більше двох груп. Тести Anova використовують відхилення, щоб дізнатися, чи рівні засоби чи ні. Перш ніж виконати тест Anova, слід спочатку виконати основні припущення. Перше припущення полягає в тому, що кожен зразок, який повинен бути використаний, відбирається незалежно і є випадковим. По-друге, припустимо, що популяція, з якої ви берете зразки, є нормальною і має рівні стандартні відхилення.

Існує чотири типи аналізу тестів на дисперсію. Перший - Анова одностороння. Ви повинні використовувати цей тип Anova, лише якщо є лише один категоричний фактор. По-друге, це багатофакторний Anova, який використовується тоді, коли категоріальних факторів більше одного. Оцінюється взаємодія та основні ефекти між чинниками. Третій вид Anova - це аналіз варіативних компонентів. Цей тип Anova використовується, коли фактори множинні та ієрархічно розташовані. Основна мета цього тесту - знати відсоток змінності процесу, який ви впроваджуєте на кожному рівні. Четвертий і останній метод - загальні лінійні моделі. Якщо ваші фактори вкладені та схрещені, деякі фактори є випадковими, а деякі - фіксованими. Якщо обидва присутні фактори є кількісними та категоричними, цей тест використовується.

Підсумок:

1. Тест Anova має чотири типи, а саме: односторонній Anova, багатофакторний Anova, аналіз дисперсійних компонентів та загальні лінійні моделі. Т-тести мають лише два типи: Незалежні заходи Т-тест та Збірна пара Т-тест, які також відомі як Залежний Т-тест або Парний Т-тест.
2.Т-тести проводяться лише тоді, коли для порівняння у вас є лише дві групи. Тести Anova, з іншого боку, в основному так само, як і Т-тести, але розроблені для груп, яких більше двох.
3. Необхідно виконати деякі умови перед виконанням двох тестів. Для Т-тесту дані, що збираються, повинні бути звичайно розповсюджені, і ви порівнюєте однакові відмінності сукупності. Хоча для тестів Anova, зразки, які будуть використані, відбираються незалежно та випадковим чином. Також слід припустити, що популяція, з якої ви беруть зразки, є нормальною і має однакові стандартні відхилення.