T-test og lineær regression er udtryk relateret til inferentiel statistik. Den statistiske metode hjælper os med at generalisere og forudsige en population ved at tage et lille, men illustrativt udsnit.
Nøgleforsøg
- En t-test er en statistisk test, der bruges til at sammenligne middelværdierne for to grupper. Samtidig er lineær regression en metode til at modellere sammenhængen mellem en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variable.
- T-test hjælper med at bestemme, om forskelle mellem grupper er signifikante, hvorimod lineær regression kan forudsige værdien af en afhængig variabel baseret på uafhængige variabelværdier.
- T-tests er begrænset til at sammenligne midler, mens lineær regression kan modellere komplekse sammenhænge og kontrollere for forvekslende variable.
T-test vs lineær regression
Forskellen mellem T-test og lineær regression er, at lineær regression anvendes til at belyse sammenhængen mellem en eller to variable i en lige linje. Samtidig er T-test et af værktøjerne til hypotesetest anvendt på hældningskoefficienter eller regressionskoefficienter afledt af en simpel lineær regression.
Mens T-test er en af de test, der bruges i hypotesetestning, er Lineær Regression en af typerne af regressionsanalyse.
En T-test er en af de hypotesetest, der udføres for at bestemme, om forskellen mellem gennemsnittet af to grupper er bemærkelsesværdig eller ej, det vil sige om disse forskelle kan være sket ved et tilfælde.
Sammenligningstabel
| Parameter for sammenligning | T-test | Lineær regression |
|---|---|---|
| Statistisk metode | En T-test er et af værktøjerne til hypotetisk test, som igen er en metode til inferentiel statistik. | Lineær regression er en af typerne af regressionsanalyse og er også en inferentiel statistisk metode. |
| Brug | En T-test bruges til at sammenligne middelværdierne af to sæt observerede data og finde ud af, i hvilket omfang en sådan forskel er "tilfældigt". | Lineær regression bruges til at finde sammenhængen mellem en afhængig eller udfaldsvariabel og en eller flere uafhængige eller prædiktorvariable. |
| Typer | T-tests er hovedsageligt af tre typer, nemlig uafhængig prøve t-test (sammenligning mellem gennemsnittet af to sæt data), parret prøve T-test (sammenligner standarderne for identiske datasæt som forskellige intervaller) og One Sample T- test (sammenligning af gennemsnittet af det enkelte sæt data med et kendt gennemsnit). | Der er to typer lineær regression: simpel lineær regression (bestående af én afhængig og én uafhængig variabel) og multipel lineær regression (bestående af én afhængig variabel og to eller flere uafhængige variable). |
| Praktiske anvendelser | T-testen kan bruges til at teste afkastet fra to forskellige porteføljer forvaltet under to forskellige investeringsstrategier. Det blev først brugt til at kontrollere den ensartede kvalitet af stout i et bryggeri. | Lineær regression bruges hovedsageligt til at observere kundeadfærd, prissætning, prognoser for salg for en virksomhed, vejr, BNP-vækst osv. |
| Antallet af variabler eller sæt, der kan bruges. | Kun to sæt data eller grupper kan bruges i en T-test. | Mens der kun er én regressor, kan antallet af regressorer være mere end to. |
Hvad er T-test?
En T-test er et af de instrumenter, der bruges i hypotesetestning til at sammenligne to forskellige sæt data og deres middelværdier eller gennemsnit.
Det blev brugt for første gang af William Sealy Gosset, en kemiker, der arbejdede for et bryggerifirma ved navn Guinness, til at overvåge den ensartede kvalitet af stouten.
Gradvist blev det opgraderet, og nu refererer det til enhver hypotesetest, hvor dataene, når de analyseres, formodes at svare til en t-fordeling (en klokkeformet fordelingskurve med tungere haler), hvis nulhypotesen (antagelsen) at der ikke eksisterer et forhold mellem datasættene) viser sig at være korrekt.
Der er tre typer af T-tests:
- Uafhængige prøver T-test: Det bruges til at sammenligne to forskellige sæt af observerede data og deres middelværdier.
- Parret prøve T-test: Den sammenligner gennemsnittet af et enkelt sæt observerede data på forskellige tidspunkter.
- En prøve T-test: Den sammenligner gennemsnittet af et enkelt sæt data og en kendt standard.
Som en tilgang til at teste hypotesen er T-test ganske konservativ. Den kan kun anvendes på to datasæt og er kun egnet til små.
Hvad er lineær regression?
Lineær regression er en metode til Inferential statistik der forsøger at forklare sammenhængen mellem en afhængig variabel(Y) og en eller flere uafhængige variable(X) ved hjælp af en ret linje.
- Forudsiger et sæt forklarende variabler udfaldsvariablen korrekt?
- Hvis det gør, hvilke er så de mest fremtrædende uafhængige eller forklarende variabler, der signifikant påvirker den afhængige eller udfaldsvariablen?
- Og endelig, i hvilket omfang påvirker en ændring i disse uafhængige eller forklarende variable udfaldet eller den afhængige variabel?
På samme måde siges en sammenhæng mellem den afhængige og den uafhængige variabel at være skadelig, hvis førstnævnte falder med en stigning i sidstnævnte.
Lineær regression har tre anvendelser:
- Til at bestemme styrken af uafhængige variable, altså i hvor høj grad de påvirker den uafhængige variabel.
- Til at forudsige ændringen i den afhængige variabel induceret af de uafhængige variable.
- For at forudsige fremtidige trends og værdier.
Der er hovedsageligt to lineære regressioner: Simpel lineær regression som består af én afhængig variabel og én uafhængig variabel, og Multipel lineær regression, som omfatter den afhængige variabel og to eller flere uafhængige variable.
Vigtigste forskelle mellem T-test og lineær regression
- Den største forskel mellem en lineær regression og en T-test er, at lineær regression forklarer sammenhængen mellem en regression og en eller flere regressorer og i hvilket omfang sidstnævnte påvirker førstnævnte.
- Lineær regressionsanalyse kan udføres selv med større datasæt, men en T-test er kun egnet til mindre datasæt.
- https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
- https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short
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 ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Jeg er ikke helt sikker på, at disse begreber blev forklaret godt nok. Det kan være for komplekst for nogle læsere at forstå.
Jeg er respektfuldt uenig. Jeg synes, forklaringerne var grundige og klare og henvendte sig til et bredt publikum.
Artiklen giver en klar og informativ forklaring på både T-test og lineær regression. Det er nyttigt for alle, der er interesseret i slutningsstatistikker.
Dette er et godt overblik over begreberne. Velskrevet og let at forstå.
Jeg er fuldstændig enig! Det er en meget omfattende forklaring, der helt sikkert kan være til gavn for alle, der ønsker at lære mere om slutningsstatistikker.
Artiklen præsenterer en velstruktureret sammenligning mellem T-test og lineær regression, hvilket gør det nemt for læserne at forstå de vigtigste forskelle.
Aftalt. Jeg fandt sammenligningstabellen særdeles nyttig og velorganiseret.
Den strukturerede tilgang til at sammenligne disse statistiske metoder er prisværdig.
Jeg fandt, at artiklen var informativ og velskrevet og gav værdifuld indsigt i de diskuterede emner.
Absolut, den indsigt, der gives her, er virkelig værdifuld. Værd at læse!
Artiklen virker lidt for forsimplet og dykker ikke dybt ned i kompleksiteten af disse statistiske metoder.
Jeg kan se, hvordan man kan opfatte det som forenklet, men nogle gange er en ligetil forklaring den bedste tilgang til sådanne begreber.
Jeg tror, at enkelheden i forklaringerne er det, der gør denne artikel effektiv. Det mangler ikke i dybden, men derimod kortfattet og forståeligt.
Jeg finder denne artikel meget oplysende og føler, at jeg har lært meget af den. Godt stykke arbejde med at forklare disse komplekse udtryk på en enkel måde!
Helt bestemt! Forfatteren gjorde et fantastisk stykke arbejde med at forenkle disse begreber for læserne. Det er værdifuld læsning.
Denne artikel er lidt for omfattende og kan overvælde læserne med unødvendige detaljer.
Jeg sætter pris på artiklens grundighed. Det er vigtigt at sikre, at alle aspekter er tilstrækkeligt forklaret.
Jeg synes ikke, det er ordrigt; den dækker grundigt de væsentlige aspekter af T-test og lineær regression.
Til sidst en velforklaret artikel om T-test og lineær regression. Sammenligningstabellen er især nyttig til at forstå deres forskelle.
Absolut! Sammenligningstabellen forenkler virkelig de kontrasterende aspekter af disse statistiske metoder.
Artiklen mangler substans og formår ikke at engagere sine læsere effektivt.
Artiklen giver fremragende indsigt i T-test og lineær regression og deres praktiske anvendelser. En virkelig værdifuld ressource.
Jeg kunne ikke være mere enig! De praktiske anvendelser, der gives her, er meget informative.