T-Test vs. ANOVA: Unterschied und Vergleich

Um den Mittelwert zu erreichen, ist es immer eine lange und anstrengende Interaktion, statistische Informationen zu sammeln und zu berechnen. Der t-Test und die Differenz-Einzeldirektive (ANOVA) sind die am häufigsten verwendeten Maße.

Key Take Away

1. T-Tests vergleichen die Mittelwerte von zwei Gruppen, während ANOVA die Mittelwerte von drei oder mehr Gruppen vergleicht.
2. T-Tests gehen davon aus, dass die Varianzen der beiden verglichenen Gruppen gleich sind, während ANOVA mit ungleichen Varianzen umgehen kann.
3. T-Tests sind einfacher als ANOVA, aber ANOVA kann mehr Informationen über die Beziehungen zwischen mehreren Gruppen liefern.

T-Test vs. ANOVA 

Der T-Test ist ein Testtyp, mit dem die Mittelwerte zweier Gruppen verglichen werden können. Der Unterschied zwischen den Mittelwerten wird in diesem Test identifiziert. Die Gruppen gelten als unabhängig. Anova ist ein weiterer Test, mit dem Mittelwerte von drei oder mehr Gruppen verglichen werden können. Post-hoc-Tests sind bei Anova-Tests erforderlich. Anova-Tests können in den Sozialwissenschaften eingesetzt werden.

T-Test Statistiken folgen T = Z/s in großer Zahl, wobei Z und s Datenmerkmale sind. Die Variable Z ist für die Alternativhypothese gedacht; wo eine alternative Ansicht gültig ist, ist die Größe der Variablen Z größer. In der Zwischenzeit ist „s“ ein Parameter, der skaliert, um die Verteilung von T zu bestimmen.

ANOVA ist ein Satz statistischer Modelle. Obwohl Gelehrte und Statistiker seit langem ANOVA-Kriterien verwenden, hatte Sir Ronald Fisher erst 1918 in dem Artikel „The Correlation between Mendelian Inheritance Supposition“ vorgeschlagen, die Diskrepanz offiziell zu untersuchen.

Vergleichstabelle

Was ist T-Test?

Ein t-Test ist eine Form von Inferenzstatistik verwendet, um zu entscheiden, ob die Verfahren für zwei Sitzungen wesentlich unterschiedlich sind und auf die in bestimmten Merkmalen verwiesen werden kann.

Ein t-Test verwendet die t-Statistiken, die t-Verteilungsbewertungen und die Möglichkeiten zur Bewertung der statistischen Signifikanz. Mit der Variationsuntersuchung kann man einen Test von mindestens drei Ansätzen durchführen.

Wir würden nicht wollen, dass die Schüler in den oben erwähnten Modellen genau den gleichen Mittelwert und die gleiche Standardabweichung haben, wenn wir irgendwie ein Beispiel für Schüler der Klasse A und eine andere Instanz von Schülern der Klasse B nehmen würden.

Mathematisch nimmt der t-Test ein Beispiel aus beiden Sätzen, um die problematische Deklaration zu bestätigen, indem er ein ungültiges Argument der Äquivalenz zwischen den beiden Prozessen stützt.

Was ist ANOVA?

Dispute Assessment ist ein Testgerät, das bei Erkenntnissen verwendet wird, die aus zwei Teilen bestehen, absichtlichen und unberechenbaren Elementen, mit einer enormen Gesamtschwankung innerhalb eines Informationssatzes.

In einer Rückfallstudie verwenden die Ermittler den ANOVA-Test, um zu bestimmen, wie sich unabhängige Variablen auf die abhängige Variable auswirken. Bis 1918, als Ronald Fisher den Differenzprozess untersuchte, t-and Z-Test Methoden, die im XNUMX. Jahrhundert entwickelt wurden, wurden für die Messanalyse verwendet.

ANOVA wird auch als Fisher-Varianzanalyse bezeichnet, da sie die t- und z-Tests erhöht. Das Konzept war 1925 bemerkenswert, als „Measurable Methods for Research Workers“ in Fisher's Journal erschien.

Hauptunterschiede zwischen T-Test und ANOVA 

1. Der T-Test wird angewendet, wenn die Beispielpopulation weniger als 30 beträgt und die normale Differenzierung unklar ist, während die ANOVA auf die große getestete Population angewendet werden kann.
2. Der T-Test wird verwendet, um die Stichprobe zu verifizieren, während ANOVA für die Verschiebung der Beispielhypothese verwendet wird.

1. https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
2. https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006