Για να επιτευχθεί ο μέσος όρος, είναι πάντα μια μακρά και εξαντλητική αλληλεπίδραση για τη συλλογή και τον υπολογισμό στατιστικών πληροφοριών. Το τεστ t και η ενιαία οδηγία διαφοράς (ANOVA) είναι τα πιο συχνά χρησιμοποιούμενα μέτρα.
Βασικές τακτικές
- Τα Τ-test συγκρίνουν τους μέσους όρους δύο ομάδων, ενώ το ANOVA συγκρίνει τους μέσους όρους τριών ή περισσότερων ομάδων.
- Τα τεστ T υποθέτουν ότι οι διακυμάνσεις των δύο ομάδων που συγκρίνονται είναι ίσες, ενώ η ANOVA μπορεί να χειριστεί άνισες διακυμάνσεις.
- Τα τεστ T είναι πιο απλά από το ANOVA, αλλά το ANOVA μπορεί να παρέχει περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις σχέσεις μεταξύ πολλών ομάδων.
T-test εναντίον ANOVA
Το T-test είναι ένας τύπος δοκιμής μέσω του οποίου μπορούν να συγκριθούν τα μέσα δύο ομάδων. Η διαφορά μεταξύ των μέσων προσδιορίζεται σε αυτή τη δοκιμή. Οι ομάδες θεωρούνται ανεξάρτητες. Το Anova είναι ένα άλλο τεστ που χρησιμοποιεί το μέσο σύγκρισης τριών ή περισσότερων ομάδων. Απαιτείται εκ των υστέρων έλεγχος σε δοκιμές anova. Η δοκιμή Anova μπορεί να χρησιμοποιηθεί στις κοινωνικές επιστήμες.
Τ-δοκιμή Τα στατιστικά στοιχεία ακολουθούν T = Z/s σε μεγάλους αριθμούς, όπου τα Z και s είναι χαρακτηριστικά δεδομένων. Η μεταβλητή Z προορίζεται για την εναλλακτική υπόθεση. όπου ισχύει μια εναλλακτική άποψη, το μέγεθος της μεταβλητής Z είναι μεγαλύτερο. Εν τω μεταξύ, το 's' είναι μια παράμετρος που κλιμακώνεται για να αποφασίσει την κατανομή του T.
Το ANOVA είναι ένα σύνολο στατιστικών μοντέλων. Αν και οι μελετητές και οι στατιστικολόγοι χρησιμοποιούν εδώ και καιρό κριτήρια ANOVA, ο Sir Ronald Fisher είχε προτείνει μόνο το 1918 να εξεταστεί επισήμως η διαφορά στο άρθρο «Η συσχέτιση μεταξύ υποθέσεων κληρονομικότητας της Μεντελίας».
Συγκριτικός πίνακας
| Παράμετροι σύγκρισης | Τ-δοκιμή | ANOVA |
|---|---|---|
| Χρησιμοποίηση | Τα T-test χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο υποθέσεων. | Η ANOVA εξετάζει δύο τυπικές αποκλίσεις. |
| Στατιστική δοκιμή | x ̄-µ)/(s/√n) | Μεταξύ Sample Variance/Within Sample Variance |
| Νόημα | Το T-test είναι ένα τεστ υποθέσεων που χρησιμοποιείται από δύο πληθυσμούς για να εξετάσουν τις διαδικασίες. | Η ANOVA είναι μια παρατηρήσιμη τεχνική για την ανάλυση μεθόδων πολλαπλών πληθυσμών. |
| Χαρακτηριστικό | Το T-Test συγκρίνει δύο ομάδες μεγέθους δείγματος (n) κάτω από 30 ανά ομάδα. | Για να εξισωθούν τρεις ή περισσότεροι τύποι, χρησιμοποιείται ANOVA. |
| Λάθος | Ένα t-test είναι πιο πιθανό να διαπράξει λάθος. | Η ANOVA έχει ένα λάθος πιο σημαντικό από αυτό |
Τι είναι το T-test;
Το t-test είναι μια μορφή επαγωγική στατιστική χρησιμοποιείται για να αποφασίσει εάν οι διαδικασίες για δύο συναντήσεις είναι σημαντικά διαφορετικές και μπορούν να αναφέρονται σε ορισμένα χαρακτηριστικά.
Ένα τεστ t χρησιμοποιεί τις στατιστικές t, τις εκτιμήσεις της κατανομής t και τις ευκαιρίες για την αξιολόγηση της στατιστικής σημασίας. Μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει τη διερεύνηση παραλλαγής για να πραγματοποιήσει μια δοκιμή τουλάχιστον τριών προσεγγίσεων.
Δεν θα θέλαμε οι μαθητές στα μοντέλα που αναφέρονται παραπάνω να έχουν ακριβώς τον ίδιο μέσο όρο και τυπική απόκλιση, αν παίρναμε με κάποιο τρόπο ένα παράδειγμα μαθητών της τάξης Α και μια άλλη περίπτωση μαθητών της τάξης Β.
Μαθηματικά, το τεστ t παίρνει ένα παράδειγμα και από τα δύο σύνολα για να επιβεβαιώσει την προβληματική δήλωση υποστηρίζοντας ένα άκυρο όρισμα ισοδυναμίας μεταξύ των δύο διεργασιών.
Τι είναι το ANOVA;
Η αξιολόγηση διαφορών είναι μια συσκευή δοκιμών που χρησιμοποιείται σε πληροφορίες που περιλαμβάνει δύο μέρη, σκόπιμα και ακανόνιστα στοιχεία, με τεράστια συνολική διακύμανση μέσα σε ένα σύνολο πληροφοριών.
Σε μια δοκιμή υποτροπής, οι ερευνητές χρησιμοποιούν το τεστ ANOVA για να προσδιορίσουν πώς οι ανεξάρτητες μεταβλητές επηρεάζουν την εξαρτημένη μεταβλητή. Μέχρι το 1918, όταν ο Ronald Fisher εξέτασε τη διαδικασία διαφοράς, t-και z-test Οι μέθοδοι που αναπτύχθηκαν τον εικοστό αιώνα χρησιμοποιήθηκαν για τη μέτρηση της ανάλυσης.
Η ANOVA ονομάζεται επίσης Ανάλυση Διακύμανσης Fisher επειδή αυξάνει τα τεστ t και z. Η ιδέα ήταν αξιοσημείωτη το 1925 όταν εμφανίστηκαν στο περιοδικό του Fisher οι «Μετρήσιμες μέθοδοι για ερευνητές».
Βασικές διαφορές μεταξύ T-test και ANOVA
- Το T-test εφαρμόζεται όταν ο πληθυσμός του παραδείγματος είναι μικρότερος από 30 και η κανονική διαφοροποίηση είναι ασαφής, ενώ το ANOVA μπορεί να χρησιμοποιηθεί στον τεράστιο πληθυσμό που δοκιμάστηκε.
- Το T-test χρησιμοποιείται για την επαλήθευση του δείγματος, ενώ το ANOVA χρησιμοποιείται για την υπόθεση μετατόπισης παραδειγμάτων.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Τελευταία ενημέρωση: 11 Ιουνίου 2023
Έχω καταβάλει τόση προσπάθεια γράφοντας αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου για να σας προσφέρω αξία. Θα είναι πολύ χρήσιμο για μένα, αν σκέφτεστε να το μοιραστείτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή με τους φίλους/την οικογένειά σας. Η ΚΟΙΝΟΠΟΙΗΣΗ ΕΙΝΑΙ ♥️
Ο Piyush Yadav έχει περάσει τα τελευταία 25 χρόνια δουλεύοντας ως φυσικός στην τοπική κοινότητα. Είναι ένας φυσικός που θέλει να κάνει την επιστήμη πιο προσιτή στους αναγνώστες μας. Είναι κάτοχος πτυχίου Φυσικών Επιστημών και Μεταπτυχιακού Διπλώματος στην Επιστήμη του Περιβάλλοντος. Μπορείτε να διαβάσετε περισσότερα για αυτόν στο δικό του βιο σελίδα.
Το άρθρο εξηγεί τις διαφορές μεταξύ των t-test και της ANOVA με σαφή και συνοπτικό τρόπο. Τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα κάθε μεθόδου είναι επίσης καλά λεπτομερή. Θα ήταν ωραίο να μάθουμε για μερικά παραδείγματα από την πραγματική ζωή ή μελέτες περιπτώσεων όπου εφαρμόζονται.
Χαίρομαι που το άρθρο είχε τόσο θετικό αντίκτυπο σε σένα, Σον. Νομίζω ότι θα ήταν καλή ιδέα να συμπεριλάβουμε μερικά πρακτικά παραδείγματα για το πού χρησιμοποιούνται αυτές οι μέθοδοι. Σίγουρα θα πρόσθετε αξία στην επιστημονική συζήτηση.
Συμφωνώ και με τους δύο. Η προσθήκη πρακτικών παραδειγμάτων του t-test και της ANOVA σε διαφορετικά πεδία θα έκανε το άρθρο πιο ενδιαφέρον και πιο σχετικό με διάφορα κοινά.
Το άρθρο εξηγεί αναλυτικά τις λειτουργίες των t-test και της ANOVA. Θα ήταν πιο εμπλουτιστικό αν περιλάμβανε πιο πρακτικά παραδείγματα για την επεξήγηση των εννοιών.
Το περιεχόμενο είναι σίγουρα ενημερωτικό και θα ήταν χρήσιμο για μαθητές και επαγγελματίες που χρειάζονται μια λεπτομερή κατανόηση της σύγκρισης μεταξύ τεστ t και ANOVA. Αν και είναι καλογραμμένο, υπάρχει απουσία κριτικής ανάλυσης, που θα το έκανε πιο συναρπαστικό.
Εξαιρετικό σημείο, Τσαρλς. Μια κριτική αξιολόγηση ή μια ανάλυση μελέτης περίπτωσης θα είχε βελτιώσει σημαντικά το βάθος του άρθρου.
Καταλαβαίνω τι λες, Τσαρλς. Μια κριτική ανάλυση θα μπορούσε να προσφέρει πλουσιότερες γνώσεις για την πρακτική εφαρμογή αυτών των στατιστικών μεθόδων.
Το άρθρο παρέχει μια διορατική σύγκριση μεταξύ των t-test και της ANOVA, επισημαίνοντας αποτελεσματικά τις βασικές διαφορές.
Το άρθρο αναλύει αποτελεσματικά τις τεχνικές έννοιες και τις καθιστά κατανοητές. Η χρήση συγκρίσεων και αναφορών βοηθά στην αποσαφήνιση πολύπλοκων στατιστικών μέτρων.
Το άρθρο παρουσιάζει μια λεπτομερή κατανόηση των εννοιών των t-test και ANOVA. Οι παραπομπές που αναφέρονται προέρχονται από αξιόπιστες πηγές, προσθέτοντας αξιοπιστία στο περιεχόμενο.
Το άρθρο είναι αρκετά κατατοπιστικό, αλλά η υπόθεση ότι το τεστ t είναι πιο πιθανό να διαπράξει λάθος και ότι το λάθος της ANOVA είναι πιο σημαντικό θα πρέπει να υποστηρίζεται από αναφορές. Είναι μια αρκετά τολμηρή δήλωση.
Η ανάγνωση αυτού του άρθρου ήταν μια καλή ανανέωση για τα τεστ t και το ANOVA. Οι εξηγήσεις είναι λεπτομερείς και κατανοητές.
Το άρθρο παρέχει μια ολοκληρωμένη σύγκριση μεταξύ των t-test και της ANOVA. Υπογραμμίζει αποτελεσματικά τη σημασία των στατιστικών μέτρων σε πραγματικές εφαρμογές.
Οι εξηγήσεις που παρέχονται είναι περιεκτικές, καθιστώντας τις σύνθετες έννοιες των t-test και της ANOVA πιο εύκολο να κατανοηθούν και να εφαρμοστούν. Ένα αξιέπαινο επιστημονικό έργο.
Σοφία, θίγεις ένα καλό σημείο. Η προσέγγιση του συγγραφέα για την εξήγηση τέτοιων περίπλοκων εννοιών παρέχει μια σαφή και συνοπτική κατανόηση των t-test και της ANOVA.
Δεν θα μπορούσα να συμφωνήσω περισσότερο, Σόφι. Το άρθρο απλοποιεί αποτελεσματικά πολύπλοκα στατιστικά μέτρα, καθιστώντας το ευεργετικό για ένα ευρύ αναγνωστικό κοινό.