يعتبر اختبار T والانحدار الخطي من المصطلحات المتعلقة بالإحصاءات الاستنتاجية. تساعدنا الطريقة الإحصائية في التعميم والتنبؤ بالسكان من خلال أخذ عينة صغيرة ولكنها توضيحية.
الوجبات السريعة الرئيسية
- اختبار t هو اختبار إحصائي يستخدم لمقارنة وسائل مجموعتين. في الوقت نفسه ، يعد الانحدار الخطي طريقة لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة.
- تساعد اختبارات T في تحديد ما إذا كانت الاختلافات بين المجموعات كبيرة ، في حين أن الانحدار الخطي يمكن أن يتنبأ بقيمة متغير تابع بناءً على قيم متغيرة مستقلة.
- تقتصر اختبارات T على مقارنة الوسائل ، في حين أن الانحدار الخطي يمكن أن يصوغ علاقات معقدة والتحكم في المتغيرات المربكة.
اختبار T مقابل الانحدار الخطي
يتمثل الاختلاف بين اختبار T والانحدار الخطي في تطبيق الانحدار الخطي لتوضيح الارتباط بين متغير واحد أو متغيرين في خط مستقيم. في الوقت نفسه ، يعد اختبار T أحد أدوات اختبارات الفرضيات المطبقة على معاملات الانحدار أو معاملات الانحدار المشتقة من الانحدار الخطي البسيط.
بينما T-اختبار هو أحد الاختبارات المستخدمة في اختبار الفرضيات ، والانحدار الخطي هو أحد أنواع تحليل الانحدار.
اختبار T هو أحد اختبارات الفرضيات التي يتم إجراؤها لتحديد ما إذا كان الفرق بين متوسطات مجموعتين ملحوظًا أم لا ، أي ما إذا كانت هذه الاختلافات قد حدثت بالصدفة.
جدول المقارنة
| معلمة المقارنة | T-اختبار | الانحدار الخطي |
|---|---|---|
| الطريقة الإحصائية | يعد اختبار T أحد أدوات الاختبار الافتراضي ، والذي يعد بدوره طريقة للإحصاءات الاستنتاجية. | الانحدار الخطي هو أحد أنواع تحليل الانحدار وهو أيضًا طريقة إحصائية استنتاجية. |
| الأستعمال | يستخدم اختبار T لمقارنة وسائل مجموعتين من البيانات المرصودة ولإيجاد مدى هذا الاختلاف "بالصدفة". | يُستخدم الانحدار الخطي لإيجاد العلاقة بين متغير تابع أو متغير ناتج واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة أو المتنبئة. |
| الأنواع | تتكون اختبارات T بشكل أساسي من ثلاثة أنواع ، وهي اختبار t للعينة المستقلة (مقارنة بين متوسط مجموعتين من البيانات) ، واختبار T للعينة المزدوجة (مقارنة معايير مجموعات متطابقة من البيانات على فترات مختلفة) وعينة واحدة T- اختبار (مقارنة متوسط مجموعة واحدة من البيانات بمتوسط معروف). | هناك نوعان من الانحدار الخطي: الانحدار الخطي البسيط (يتألف من متغير تابع واحد ومتغير مستقل واحد) والانحدار الخطي المتعدد (يتكون من متغير تابع واحد ومتغيرين مستقلين أو أكثر). |
| التطبيقات العملية | يمكن استخدام اختبار T لاختبار العوائد من محفظتين مختلفتين تداران بموجب استراتيجيتين استثماريتين مختلفتين. تم استخدامه لأول مرة للتحقق من الجودة المتسقة للسمجانة في شركة تخمير. | يستخدم الانحدار الخطي بشكل أساسي لمراقبة سلوك العملاء والتسعير والتنبؤ بمبيعات الشركة والطقس ونمو الناتج المحلي الإجمالي وما إلى ذلك. |
| عدد المتغيرات أو المجموعات التي يمكن استخدامها. | يمكن استخدام مجموعتين فقط من البيانات أو المجموعات في اختبار T. | بينما لا يوجد سوى انحدار واحد ، يمكن أن يكون عدد الانحدار أكثر من اثنين. |
ما هو اختبار T؟
اختبار T هو أحد الأدوات المستخدمة في اختبار الفرضيات لمقارنة مجموعتين مختلفتين من البيانات ووسائلها أو متوسطاتها.
تم استخدامه لأول مرة من قبل ويليام سيلي جوسيت ، الكيميائي الذي عمل في شركة تخمير تدعى غينيس ، لمراقبة الجودة المتسقة للسمك الشجاع.
تدريجيًا ، تمت ترقيته ، والآن يشير إلى أي اختبارات فرضية يفترض فيها أن تكون البيانات ، عند تحليلها ، مكافئة لتوزيع t (منحنى توزيع على شكل جرس ذي ذيول أثقل) إذا كانت الفرضية الصفرية (الافتراض عدم وجود علاقة بين مجموعات البيانات) يثبت صحته.
هناك ثلاثة أنواع من اختبارات T:
- اختبار T للعينات المستقلة: يتم استخدامه لمقارنة مجموعتين مختلفتين من البيانات المرصودة ووسائلها.
- عينة مقترنة اختبار T: يقارن متوسط مجموعة واحدة من البيانات المرصودة في أوقات مختلفة.
- عينة واحدة من اختبار T: يقارن متوسط مجموعة واحدة من البيانات ومعيار معروف.
كنهج لاختبار الفرضية ، اختبار T هو تماما محافظ. يمكن تطبيقه على مجموعتين من البيانات فقط وهو مناسب للمجموعات الصغيرة فقط.
ما هو الانحدار الخطي؟
الانحدار الخطي هو طريقة إحصائيات استنتاجية الذي يحاول شرح العلاقة بين متغير تابع (Y) ومتغير مستقل واحد أو أكثر (X) باستخدام خط مستقيم.
- هل مجموعة من المتغيرات التوضيحية تتنبأ بشكل صحيح بمتغير النتيجة؟
- إذا كان الأمر كذلك ، فما هي أبرز المتغيرات المستقلة أو التفسيرية التي تؤثر بشكل كبير على المتغير التابع أو متغير النتيجة؟
- وأخيرًا ، إلى أي مدى يؤثر التغيير في هذه المتغيرات المستقلة أو التفسيرية على النتيجة أو المتغير التابع؟
وبالمثل ، يقال إن العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل ضارة إذا انخفض الأول مع زيادة في الأخير.
للانحدار الخطي ثلاثة استخدامات:
- لتقرير قوة المتغيرات المستقلة ، أي مدى تأثيرها على المتغير المستقل.
- للتنبؤ بالتغير في المتغير التابع الناجم عن المتغيرات المستقلة.
- للتنبؤ بالاتجاهات والقيم المستقبلية.
هناك نوعان رئيسيان من الانحدار الخطي: الانحدار الخطي البسيط الذي يتكون من متغير تابع واحد ومتغير مستقل واحد ، والانحدار الخطي المتعدد ، والذي يشتمل على المتغير التابع ومتغيرين مستقلين أو أكثر.
الاختلافات الرئيسية بين اختبار T والانحدار الخطي
- الفرق الرئيسي بين الانحدار الخطي واختبار T. هو أن الانحدار الخطي يفسر الارتباط بين الانحدار و واحد أو أكثر من الانحدار ومدى تأثير هذا الأخير على الأول.
- يمكن إجراء تحليل الانحدار الخطي حتى مع مجموعات البيانات الأكبر ، لكن اختبار T مناسب لمجموعات البيانات الأصغر فقط.
- https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
- https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short
آخر تحديث: 11 يونيو 2023
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
إيما سميث حاصلة على درجة الماجستير في اللغة الإنجليزية من كلية إيرفاين فالي. تعمل كصحفية منذ عام 2002 وتكتب مقالات عن اللغة الإنجليزية والرياضة والقانون. اقرأ المزيد عنها صفحة بيو.
لست متأكدًا تمامًا من شرح هذه المفاهيم جيدًا بما فيه الكفاية. قد يكون الأمر معقدًا جدًا بحيث يتعذر على بعض القراء فهمه.
أنا لا أتفق مع هذا بكل احترام. أعتقد أن التفسيرات كانت شاملة وواضحة، وتلبي احتياجات جمهور واسع.
تقدم المقالة شرحًا واضحًا ومفيدًا لكل من اختبار T والانحدار الخطي. إنها مفيدة لأي شخص مهتم بالإحصاءات الاستدلالية.
هذه نظرة عامة رائعة على المفاهيم. مكتوبة بشكل جيد وسهلة الفهم.
أنا أتفق تماما! إنه شرح شامل للغاية ويمكن أن يفيد بالتأكيد أي شخص يريد معرفة المزيد عن الإحصائيات الاستدلالية.
تقدم المقالة مقارنة منظمة بشكل جيد بين اختبارات T والانحدار الخطي، مما يسهل على القراء فهم الاختلافات الرئيسية.
متفق. لقد وجدت أن جدول المقارنة مفيد بشكل خاص ومنظم جيدًا.
إن النهج المنظم لمقارنة هذه الأساليب الإحصائية أمر يستحق الثناء.
لقد وجدت أن المقال غني بالمعلومات ومكتوب بشكل جيد، ويقدم رؤى قيمة حول المواضيع التي تمت مناقشتها.
بالتأكيد، الأفكار المقدمة هنا هي بالفعل قيمة. تستحق القراءة!
تبدو المقالة مبسطة بعض الشيء ولا تتعمق في تعقيدات هذه الأساليب الإحصائية.
أستطيع أن أرى كيف يمكن للمرء أن ينظر إليها على أنها تبسيطية، ولكن في بعض الأحيان يكون التفسير المباشر هو أفضل نهج لمثل هذه المفاهيم.
أعتقد أن بساطة التفسيرات هي ما يجعل هذه المقالة فعالة. لا ينقصها العمق، بل تكون موجزة ومفهومة.
أجد هذه المقالة مفيدة جدًا وأشعر أنني تعلمت الكثير منها. عمل عظيم في شرح هذه المصطلحات المعقدة بطريقة بسيطة!
قطعاً! قام المؤلف بعمل رائع في تبسيط هذه المفاهيم للقراء. إنها قراءة قيمة.
هذه المقالة مطولة بعض الشيء وقد تربك القراء بتفاصيل غير ضرورية.
وأنا أقدر دقة المقال. من المهم التأكد من شرح جميع الجوانب بشكل مناسب.
لا أعتقد أنه مطول. فهو يغطي بدقة الجوانب الأساسية لاختبار T والانحدار الخطي.
وأخيرا، مقالة مشروحة بشكل جيد عن اختبارات T والانحدار الخطي. جدول المقارنة مفيد بشكل خاص لفهم الاختلافات بينهما.
قطعاً! يبسط جدول المقارنة الجوانب المتناقضة لهذه الأساليب الإحصائية.
المقالة تفتقر إلى الجوهر وتفشل في إشراك القراء بشكل فعال.
توفر المقالة رؤى ممتازة حول اختبار T والانحدار الخطي وتطبيقاتهما العملية. موردا قيما في الواقع.
لا يمكن اقبل المزيد! التطبيقات العملية المقدمة هنا مفيدة للغاية.