For at nå middelværdien er det altid en lang og udmattende interaktion at indsamle og beregne statistisk information. T-testen og Difference Single Directive (ANOVA) er de mest anvendte mål.
Nøgleforsøg
- T-test sammenligner gennemsnittet af to grupper, mens ANOVA sammenligner gennemsnittet for tre eller flere grupper.
- T-tests antager, at varianserne for de to grupper, der sammenlignes, er ens, mens ANOVA kan håndtere ulige varianser.
- T-test er mere ligetil end ANOVA, men ANOVA kan give mere information om forholdet mellem flere grupper.
T-test vs. ANOVA
T-test er en type test, hvorigennem middel af to grupper kan sammenlignes. Forskellen mellem midlerne identificeres i denne test. Grupperne betragtes som uafhængige. Anova er en anden test, der bruger hvilke midler af tre eller flere grupper, der kan sammenlignes. Post-hoc test er påkrævet i anova test. Anova-test kan bruges inden for samfundsvidenskab.
T-test statistik følger T = Z/s i stort tal, hvor Z og s er datatræk. Variablen Z er beregnet til den alternative hypotese; hvor en alternativ udsigt er gyldig, er størrelsen af variablen Z større. I mellemtiden er 's' en parameter, der skaleres for at bestemme fordelingen af T.
ANOVA er et statistisk modelsæt. Selvom forskere og statistikere længe har brugt ANOVA-kriterier, havde Sir Ronald Fisher først i 1918 foreslået, at uoverensstemmelsen skulle undersøges officielt i artiklen 'The Correlation between Mendelian Inheritance supposition'.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | T-test | ANOVA |
|---|---|---|
| Udnyttelse | T-test bruges til hypotesetestning. | ANOVA skal undersøge to standardafvigelser. |
| Statistisk test | x ̄-µ)/(s/√n) | Mellem prøvevarians/indenfor prøvevarians |
| Betydning | T-testen er en hypotesetest, der bruges af to populationer til at overveje processerne. | ANOVA er en observerbar teknik til at analysere multi-population metoder. |
| Feature | T-testen sammenligner to prøvestørrelsesgrupper (n) under 30 pr. gruppe. | For at sætte lighedstegn mellem tre eller flere typer, bruges ANOVA. |
| Fejl | En t-test er mere tilbøjelig til at begå en fejl. | ANOVA har en mere væsentlig fejl end det |
Hvad er T-test?
En t-test er en form for Inferential statistik bruges til at afgøre, om procedurerne for to møder er væsentligt forskellige og kan henvises til i visse funktioner.
En t-test bruger t-statistikken, t-fordelingsvurderingerne og mulighederne for at evaluere den statistiske signifikans. Man kan bruge variationsundersøgelsen til at udføre en test af mindst tre tilgange.
Vi ville ikke have, at eleverne i ovennævnte modeller havde præcis den samme middelværdi og standardafvigelse, hvis vi på en eller anden måde tog et eksempel på klasse A-elever og en anden forekomst af klasse B-elever.
Matematisk tager t-testen et eksempel fra begge sæt for at bekræfte den problematiske erklæring ved at understøtte et ugyldigt argument om ækvivalens mellem de to processer.
Hvad er ANOVA?
Tvistvurdering er et testapparat, der bruges til indsigt, der består af to dele, bevidste og uberegnelige elementer, med en enorm overordnet udsving i et informationssæt.
I et tilbagefaldsforsøg bruger efterforskerne ANOVA-testen til at bestemme, hvordan uafhængige variable påvirker den afhængige variabel. Indtil 1918, hvor Ronald Fisher undersøgte forskelsprocessen, t-and z-test metoder udviklet i det tyvende århundrede blev brugt til at måle analyser.
ANOVA kaldes også Fisher Variance Analysis, fordi den øger t- og z-testene. Konceptet var bemærkelsesværdigt i 1925, da "Measurable Methods for Research Workers" udkom i Fishers tidsskrift.
Vigtigste forskelle mellem T-test og ANOVA
- T-testen anvendes, når eksempelpopulationen er mindre end 30, og den normale differentiering er uklar, hvorimod ANOVA kan bruges på den store testede population.
- T-testen bruges til prøven til at verificere, mens ANOVA bruges til skift af eksempler hypotese.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Sidst opdateret: 11. juni 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Piyush Yadav har brugt de sidste 25 år på at arbejde som fysiker i lokalsamfundet. Han er en fysiker, der brænder for at gøre videnskaben mere tilgængelig for vores læsere. Han har en bachelorgrad i naturvidenskab og en postgraduate diplomuddannelse i miljøvidenskab. Du kan læse mere om ham på hans bio side.
Artiklen forklarer forskellene mellem t-test og ANOVA på en klar og kortfattet måde. Fordele og ulemper ved hver metode er også godt detaljerede. Det ville have været rart at lære om nogle få eksempler fra det virkelige liv eller casestudier, hvor de anvendes.
Jeg er glad for, at artiklen havde en så positiv indvirkning på dig, Sean. Jeg synes, det ville være en god idé at inkludere nogle praktiske eksempler på, hvor disse metoder bruges. Det ville helt sikkert tilføje værdi til den videnskabelige diskussion.
Jeg er enig med jer begge. Tilføjelse af praktiske eksempler på t-testen og ANOVA på forskellige områder ville gøre artiklen mere interessant og relaterbar til forskellige målgrupper.
Artiklen forklarer udførligt funktionerne af t-tests og ANOVA. Det ville være mere berigende, hvis det indeholdt flere praktiske eksempler til at illustrere begreberne.
Indholdet er bestemt informativt og ville være nyttigt for studerende og fagfolk, der har brug for en detaljeret forståelse af sammenligningen mellem t-tests og ANOVA. Selvom det er velskrevet, er der et fravær af kritisk analyse, hvilket ville have gjort det mere overbevisende.
God pointe, Charles. En kritisk evaluering eller en casestudieanalyse ville have forbedret artiklens dybde betydeligt.
Jeg forstår, hvad du siger, Charles. En kritisk analyse kunne have givet rigere indsigt i den praktiske anvendelse af disse statistiske metoder.
Artiklen giver en indsigtsfuld sammenligning mellem t-tests og ANOVA, der fremhæver de vigtigste forskelle effektivt.
Artiklen nedbryder effektivt de tekniske begreber og gør dem forståelige. Brugen af sammenligninger og referencer hjælper med at afklare komplekse statistiske mål.
Artiklen præsenterer en detaljeret forståelse af begreberne t-test og ANOVA. De citerede referencer er fra velrenommerede kilder, hvilket tilføjer troværdighed til indholdet.
Artiklen er ret informativ, men antagelsen om, at en t-test er mere tilbøjelig til at begå en fejl, og fejlen ved at ANOVA er mere signifikant, bør understøttes af referencer. Det er en ret modig udtalelse at komme med.
At læse denne artikel var en god genopfriskning af t-tests og ANOVA. Forklaringerne er veldetaljerede og lette at forstå.
Artiklen giver en omfattende sammenligning mellem t-test og ANOVA. Det fremhæver effektivt betydningen af statistiske mål i virkelige applikationer.
Forklaringerne er omfattende, hvilket gør de komplekse begreber t-test og ANOVA nemmere at forstå og anvende. Et prisværdigt stykke videnskabeligt arbejde.
Sophie, du har en god pointe. Forfatterens tilgang til at forklare sådanne indviklede begreber giver en klar og kortfattet forståelse af t-test og ANOVA.
Jeg kunne ikke være mere enig, Sophie. Artiklen forenkler effektivt komplekse statistiske mål, hvilket gør den gavnlig for en bred læserskare.