T-Test vs. lineare Regression: Unterschied und Vergleich

T-Test und lineare Regression sind Begriffe aus der Inferenzstatistik. Die statistische Methode hilft uns, eine Population zu verallgemeinern und vorherzusagen, indem wir eine kleine, aber anschauliche Stichprobe nehmen.

Key Take Away

1. Ein t-Test ist ein statistischer Test, der verwendet wird, um die Mittelwerte zweier Gruppen zu vergleichen. Gleichzeitig ist die lineare Regression eine Methode zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.
2. T-Tests helfen bei der Bestimmung, ob Unterschiede zwischen Gruppen signifikant sind, während die lineare Regression den Wert einer abhängigen Variablen basierend auf den Werten unabhängiger Variablen vorhersagen kann.
3. T-Tests beschränken sich auf den Vergleich von Mittelwerten, während die lineare Regression komplexe Beziehungen modellieren und Störvariablen kontrollieren kann.

T-Test vs. lineare Regression

Der Unterschied zwischen T-Test und linearer Regression besteht darin, dass die lineare Regression angewendet wird, um die Korrelation zwischen einer oder zwei Variablen in einer geraden Linie aufzuklären. Gleichzeitig ist der T-Test eines der Werkzeuge für Hypothesentests, die auf die aus einer einfachen linearen Regression abgeleiteten Steigungskoeffizienten oder Regressionskoeffizienten angewendet werden.

Während T-Test ist einer der Tests, die beim Testen von Hypothesen verwendet werden. Die lineare Regression ist eine der Arten der Regressionsanalyse.

Ein T-Test ist einer der Hypothesentests, die durchgeführt werden, um festzustellen, ob der Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Gruppen bemerkenswert ist oder nicht, das heißt, ob diese Unterschiede möglicherweise zufällig entstanden sind.

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Vergleichstabelle

Parameter des Vergleichs	T-Test	Lineare Regression
Statistische Methode	Ein T-Test ist eines der Werkzeuge des hypothetischen Testens, das wiederum eine Methode der Inferenzstatistik ist.	Die lineare Regression ist eine der Arten der Regressionsanalyse und auch eine Methode der Inferenzstatistik.
Anwendungsbereich	Ein T-Test wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Sätze beobachteter Daten zu vergleichen und herauszufinden, inwieweit ein solcher Unterschied „zufällig“ ist.	Die lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen oder Ergebnisvariablen und einer oder mehreren unabhängigen oder Prädiktorvariablen zu finden.
Typen	Es gibt hauptsächlich drei Arten von T-Tests, nämlich T-Test für unabhängige Stichproben (Vergleich zwischen dem Durchschnitt von zwei Datensätzen), T-Test für gepaarte Stichproben (Vergleich der Standards identischer Datensätze als unterschiedliche Intervalle) und T-Test für eine Stichprobe Test (Vergleich des Mittelwerts des einzelnen Datensatzes mit einem bekannten Mittelwert).	Es gibt zwei lineare Regressionstypen: Einfache lineare Regression (bestehend aus einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen) und multiple lineare Regression (bestehend aus einer abhängigen Variablen und zwei oder mehr unabhängigen Variablen).
Praktische Anwendungen	Der T-Test kann verwendet werden, um die Renditen von zwei verschiedenen Portfolios zu testen, die nach zwei verschiedenen Anlagestrategien verwaltet werden. Es wurde erstmals in einer Brauerei zur Überprüfung der gleichbleibenden Qualität von Stout eingesetzt.	Die lineare Regression wird hauptsächlich zur Beobachtung des Kundenverhaltens, der Preisgestaltung, der Umsatzprognose für ein Unternehmen, des Wetters, des BIP-Wachstums usw. verwendet.
Die Anzahl der Variablen oder Sätze, die verwendet werden können.	In einem T-Test können nur zwei Datensätze oder Gruppen verwendet werden.	Obwohl nur ein Regressand vorhanden ist, kann die Anzahl der Regressoren mehr als zwei betragen.

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Was ist T-Test?

Ein T-Test ist eines der Instrumente, die beim Testen von Hypothesen verwendet werden, um zwei verschiedene Datensätze und ihre Mittelwerte oder Durchschnitte zu vergleichen.

Es wurde zum ersten Mal von William Sealy Gosset, einem Chemiker, der für eine Brauerei namens Guinness arbeitete, verwendet, um die gleichbleibende Qualität des Stouts zu überwachen.

Nach und nach wurde es verbessert und bezieht sich jetzt auf alle Hypothesentests, bei denen die Daten bei der Analyse einer t-Verteilung (einer glockenförmigen Verteilungskurve mit stärkeren Schwänzen) entsprechen sollen, wenn die Nullhypothese (die Annahme dass zwischen den Datensätzen kein Zusammenhang besteht) sich als richtig erweist.

Es gibt drei Arten von T-Tests:

1. T-Test unabhängiger Stichproben: Es wird verwendet, um zwei verschiedene Sätze beobachteter Daten und ihre Mittelwerte zu vergleichen.
2. T-Test bei gepaarten Stichproben: Es vergleicht den Durchschnitt eines einzelnen Satzes von beobachteten Daten zu verschiedenen Zeiten.
3. Ein Stichproben-T-Test: Es vergleicht den Mittelwert eines einzelnen Datensatzes und eines bekannten Standards.

Als Ansatz zum Testen der Hypothese ist der T-Test durchaus geeignet konservativ. Es kann nur auf zwei Datensätze angewendet werden und ist nur für kleine geeignet.

 

Was ist lineare Regression?

Lineare Regression ist eine Methode der Inferenzstatistik die versucht, den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen (Y) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (X) mit einer Geraden zu erklären.

1. Sagt ein Satz erklärender Variablen die Ergebnisvariable korrekt voraus?
2. Wenn ja, welche sind dann die wichtigsten unabhängigen oder erklärenden Variablen, die die abhängige oder Ergebnisvariable signifikant beeinflussen?
3. Und schließlich, inwieweit beeinflusst eine Änderung dieser unabhängigen oder erklärenden Variablen das Ergebnis oder die abhängige Variable?

In ähnlicher Weise wird eine Beziehung zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variablen als schädlich bezeichnet, wenn die erstere mit einer Zunahme der letzteren abnimmt.

Die lineare Regression hat drei Verwendungen:

1. Um die Stärke unabhängiger Variablen zu bestimmen, dh inwieweit sie die unabhängige Variable beeinflussen.
2. Zur Vorhersage der durch die unabhängigen Variablen induzierten Änderung der abhängigen Variablen.
3. Zur Vorhersage zukünftiger Trends und Werte.

Es gibt hauptsächlich zwei lineare Regressionen: Einfache lineare Regression die aus einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen besteht, und multiple lineare Regression, die die abhängige Variable und zwei oder mehr unabhängige Variablen umfasst.

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Hauptunterschiede zwischen T-Test und linearer Regression

1. Der Hauptunterschied zwischen einer linearen Regression und einem T-Test besteht darin, dass die lineare Regression die Korrelation zwischen einem Regressand und einem oder mehreren Regressoren erklärt und das Ausmaß, in dem letzterer den ersteren beeinflusst.
2. Eine lineare Regressionsanalyse kann auch mit größeren Datensätzen durchgeführt werden, aber ein T-Test ist nur für kleinere Datensätze geeignet.

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Bibliographie

1. https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
2. https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short

Letzte Aktualisierung: 11. Juni 2023