K dosažení střední hodnoty je shromažďování a výpočet statistických informací vždy dlouhá a vyčerpávající interakce. Nejčastěji používanými měřeními jsou t-test a Difference Single Directive (ANOVA).
Key Takeaways
- T-testy porovnávají průměry dvou skupin, zatímco ANOVA porovnává průměry tří nebo více skupin.
- T-testy předpokládají, že rozptyly dvou porovnávaných skupin jsou stejné, zatímco ANOVA zvládne nestejné rozptyly.
- T-testy jsou přímočařejší než ANOVA, ale ANOVA může poskytnout více informací o vztazích mezi více skupinami.
T-test vs. ANOVA
T-test je typ testu, jehož prostřednictvím lze porovnávat průměry dvou skupin. V tomto testu je identifikován rozdíl mezi průměry. Skupiny jsou považovány za nezávislé. Anova je další test, pomocí kterého lze porovnávat průměry tří nebo více skupin. Při testování anova je vyžadováno post-hoc testování. Testování Anova lze využít ve společenských vědách.
T-test statistika následuje T = Z/s ve velkých číslech, kde Z a s jsou datové prvky. Proměnná Z je určena pro alternativní hypotézu; kde platí alternativní pohled, je velikost proměnné Z větší. Mezitím je „s“ parametr, který se mění a rozhoduje o distribuci T.
ANOVA je soubor statistických modelů. Ačkoli učenci a statistici dlouho používali kritéria ANOVA, sir Ronald Fisher v roce 1918 pouze navrhl, aby byl tento rozpor oficiálně prozkoumán v článku 'The Correlation between Mendelian Inheritance Suposition'.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | T-test | ANOVA |
|---|---|---|
| Využití | Pro testování hypotéz se používají T-testy. | ANOVA prozkoumá dvě standardní odchylky. |
| Statistický test | x ̄-µ)/(s/√n) | Mezi odchylkou vzorku/v rámci odchylky vzorku |
| Význam | T-test je test hypotézy používaný dvěma populacemi k posouzení procesů. | ANOVA je pozorovatelná technika pro analýzu vícepopulačních metod. |
| vlastnost | T-test porovnává dvě skupiny velikosti vzorku (n) pod 30 na skupinu. | Pro srovnání tří nebo více typů se používá ANOVA. |
| Chyba | T-test s větší pravděpodobností udělá chybu. | ANOVA má závažnější chybu |
Co je T-test?
T-test je forma inferenční statistiky používá se k rozhodnutí, zda se postupy pro dvě schůzky výrazně liší a lze na ně v určitých rysech odkazovat.
T-test využívá t-statistiku, hodnocení t-distribuce a příležitosti k vyhodnocení statistické významnosti. Šetření variací lze použít k provedení testu alespoň tří přístupů.
Nechtěli bychom, aby studenti ve výše zmíněných modelech měli přesně stejný průměr a směrodatnou odchylku, kdybychom nějakým způsobem vzali příklad studentů třídy A a další instance studentů třídy B.
Matematicky si t-test bere příklad z obou souborů, aby potvrdil problematickou deklaraci podporou neplatného argumentu ekvivalence mezi dvěma procesy.
Co je ANOVA?
Posuzování sporů je testovací aparát používaný v náhledech, který se skládá ze dvou částí, záměrných a nevyzpytatelných prvků, s ohromným celkovým kolísáním v rámci souboru informací.
Ve studii relapsu vyšetřovatelé používají test ANOVA k určení, jak nezávislé proměnné ovlivňují závislou proměnnou. Až do roku 1918, kdy Ronald Fisher zkoumal rozdílový proces, t-and z-test pro analýzu měření byly použity metody vyvinuté ve dvacátém století.
ANOVA se také nazývá Fisherova variační analýza, protože zvyšuje t- a z-testy. Tento koncept byl pozoruhodný v roce 1925, kdy se ve Fisherově časopise objevily „Measurable Methods for Research Workers“.
Hlavní rozdíly mezi T-testem a ANOVA
- T-test se aplikuje, když je vzorová populace menší než 30 a normální diferenciace je nejasná, zatímco ANOVA lze použít na rozsáhlou testovanou populaci.
- T-test se používá pro ověření vzorku, zatímco ANOVA se používá pro hypotézu posunu příkladů.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Poslední aktualizace: 11. června 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Piyush Yadav strávil posledních 25 let prací jako fyzik v místní komunitě. Je to fyzik, který je zapálený pro zpřístupnění vědy našim čtenářům. Je držitelem titulu BSc v přírodních vědách a postgraduálního diplomu v oboru environmentální vědy. Více si o něm můžete přečíst na jeho bio stránka.
Článek jasně a stručně vysvětluje rozdíly mezi t-testy a ANOVA. Výhody a nevýhody každé metody jsou také podrobně popsány. Bylo by hezké dozvědět se o několika příkladech ze skutečného života nebo případových studiích, kde jsou aplikovány.
Jsem rád, že na tebe měl článek tak pozitivní dopad, Seane. Myslím, že by bylo skvělé zahrnout několik praktických příkladů, kde se tyto metody používají. Určitě by to přidalo hodnotu odborné diskusi.
souhlasím s vámi oběma. Přidání praktických příkladů t-testu a ANOVA v různých oblastech by článek učinilo zajímavějším a mohl by se vztahovat na různé cílové skupiny.
Článek komplexně vysvětluje funkce t-testů a ANOVA. Bylo by více obohacující, kdyby obsahoval více praktických příkladů pro ilustraci pojmů.
Obsah je rozhodně informativní a byl by užitečný pro studenty a profesionály, kteří potřebují podrobně porozumět srovnání mezi t-testy a ANOVA. Přestože je dobře napsaná, chybí zde kritická analýza, která by ji učinila přesvědčivější.
Skvělá poznámka, Charlesi. Kritické hodnocení nebo analýza případové studie by výrazně zvýšily hloubku článku.
Chápu, co říkáš, Charlesi. Kritická analýza mohla poskytnout bohatší pohled na praktickou aplikaci těchto statistických metod.
Článek poskytuje zasvěcené srovnání mezi t-testy a ANOVA a efektivně zdůrazňuje klíčové rozdíly.
Článek efektivně rozebírá technické pojmy a činí je srozumitelnými. Použití srovnání a referencí pomáhá při objasňování složitých statistických ukazatelů.
Článek představuje podrobné pochopení konceptů t-testů a ANOVA. Citované odkazy pocházejí z renomovaných zdrojů, což dodává obsahu na důvěryhodnosti.
Článek je poměrně informativní, ale předpoklad, že t-test s větší pravděpodobností způsobí chybu, a chyba, že ANOVA je významnější, by měl být podpořen odkazy. Je to docela odvážné prohlášení.
Přečtení tohoto článku bylo dobrým osvěžením o t-testech a ANOVA. Vysvětlivky jsou velmi podrobné a snadno pochopitelné.
Článek poskytuje komplexní srovnání mezi t-testy a ANOVA. Účinně zdůrazňuje význam statistických měření v aplikacích v reálném světě.
Poskytnutá vysvětlení jsou obsáhlá, takže složité koncepty t-testů a ANOVA jsou snadněji pochopitelné a aplikovatelné. Chvályhodný kus vědecké práce.
Sophie, máš dobrý nápad. Autorův přístup k vysvětlení takových složitých pojmů poskytuje jasné a stručné pochopení t-testů a ANOVA.
Nemohl jsem víc souhlasit, Sophie. Článek efektivně zjednodušuje složitá statistická měření, takže je přínosný pro širokou čtenářskou obec.