Para lograr la media, siempre es una interacción larga y agotadora recopilar y calcular información estadística. La prueba t y la Directiva única de diferencia (ANOVA) son las medidas más utilizadas.
Puntos clave
- Las pruebas T comparan las medias de dos grupos, mientras que ANOVA compara las medias de tres o más grupos.
- Las pruebas T asumen que las varianzas de los dos grupos que se comparan son iguales, mientras que ANOVA puede manejar varianzas desiguales.
- Las pruebas T son más sencillas que ANOVA, pero ANOVA puede proporcionar más información sobre las relaciones entre varios grupos.
Prueba T frente a ANOVA
La prueba T es un tipo de prueba mediante la cual se pueden comparar las medias de dos grupos. En esta prueba se identifica la diferencia entre las medias. Los grupos se consideran independientes. Anova es otra prueba mediante la cual se pueden comparar las medias de tres o más grupos. Se requieren pruebas post-hoc en las pruebas anova. Las pruebas de Anova se pueden utilizar en ciencias sociales.
Prueba T las estadísticas siguen T = Z/s en grandes números, donde Z y s son características de datos. La variable Z está destinada a la hipótesis alternativa; donde una visión alternativa es válida, la magnitud de la variable Z es mayor. Mientras tanto, 's' es un parámetro que escala para decidir la distribución de T.
ANOVA es un conjunto de modelos estadísticos. Aunque los académicos y los estadísticos han utilizado durante mucho tiempo los criterios ANOVA, Sir Ronald Fisher solo sugirió en 1918 que la discrepancia se examinara oficialmente en el artículo 'La correlación entre la suposición de herencia mendeliana'.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Prueba T | ANOVA |
|---|---|---|
| Utilización | Las pruebas T se utilizan para la prueba de hipótesis. | ANOVA examinará dos desviaciones estándar. |
| Prueba estadística | x ̄-µ)/(s/√n) | Entre la varianza de la muestra/dentro de la varianza de la muestra |
| Sentido | La prueba T es una prueba de hipótesis utilizada por dos poblaciones para considerar los procesos. | ANOVA es una técnica observable para analizar métodos multipoblacionales. |
| Feature | La prueba T compara dos grupos de tamaño de muestra (n) por debajo de 30 por grupo. | Para equiparar tres o más tipos, se utiliza ANOVA. |
| Error | Una prueba t tiene más probabilidades de cometer un error. | ANOVA tiene un error más significativo que eso |
¿Qué es la prueba T?
Una prueba t es una forma de Estadística inferencial se utiliza para decidir si los procedimientos para dos reuniones son significativamente diferentes y se pueden hacer referencia en ciertas características.
Una prueba t utiliza las estadísticas t, las evaluaciones de distribución t y las oportunidades para evaluar la significancia estadística. Se puede utilizar la investigación de la variación para realizar una prueba de al menos tres enfoques.
No querríamos que los estudiantes en los modelos mencionados anteriormente tuvieran exactamente la misma media y desviación estándar si de alguna manera tomáramos un ejemplo de estudiantes de clase A y otra instancia de estudiantes de clase B.
Matemáticamente, la prueba t toma un ejemplo de ambos conjuntos para confirmar la declaración problemática al respaldar un argumento inválido de equivalencia entre los dos procesos.
¿Qué es ANOVA?
La evaluación de disputas es un aparato de prueba utilizado en percepciones que comprende dos partes, elementos deliberados y erráticos, con una tremenda fluctuación general dentro de un conjunto de información.
En un ensayo de recaída, los investigadores usan la prueba ANOVA para determinar cómo las variables independientes afectan a la variable dependiente. Hasta 1918, cuando Ronald Fisher examinó el proceso de diferencias, t-y prueba z Los métodos desarrollados en el siglo XX se utilizaron para medir el análisis.
ANOVA también se denomina análisis de varianza de Fisher porque aumenta las pruebas t y z. El concepto fue notable en 1925 cuando apareció "Métodos medibles para trabajadores de investigación" en el diario de Fisher.
Principales diferencias entre la prueba T y ANOVA
- La prueba T se aplica cuando la población de ejemplo es inferior a 30 y la diferenciación normal es oscura, mientras que el ANOVA se puede utilizar en la gran población analizada.
- La prueba T se usa para verificar la muestra, mientras que ANOVA se usa para la hipótesis del cambio de ejemplos.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Última actualización: 11 de junio de 2023
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Piyush Yadav ha pasado los últimos 25 años trabajando como físico en la comunidad local. Es un físico apasionado por hacer que la ciencia sea más accesible para nuestros lectores. Tiene una licenciatura en Ciencias Naturales y un Diploma de Postgrado en Ciencias Ambientales. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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