Keskiarvon saavuttamiseksi tilastotietojen kerääminen ja laskeminen on aina pitkä ja uuvuttava vuorovaikutus. T-testi ja Difference Single Direktiivi (ANOVA) ovat yleisimmin käytettyjä mittareita.
Keskeiset ostokset
- T-testeissä verrataan kahden ryhmän keskiarvoja, kun taas ANOVA vertailee kolmen tai useamman ryhmän keskiarvoja.
- T-testeissä oletetaan, että kahden verrattavan ryhmän varianssit ovat yhtä suuret, kun taas ANOVA pystyy käsittelemään epätasaisia variansseja.
- T-testit ovat yksinkertaisempia kuin ANOVA, mutta ANOVA voi antaa enemmän tietoa useiden ryhmien välisistä suhteista.
T-testi vs. ANOVA
T-testi on eräänlainen testi, jonka avulla voidaan verrata kahden ryhmän välineitä. Tässä testissä tunnistetaan ero välineiden välillä. Ryhmät katsotaan itsenäisiksi. Anova on toinen testi, jolla voidaan verrata kolmea tai useampaa ryhmää. Anova-testauksessa vaaditaan post-hoc-testaus. Anova-testausta voidaan käyttää yhteiskuntatieteissä.
T-testi tilastot seuraavat suuria määriä T = Z/s, missä Z ja s ovat dataominaisuuksia. Muuttuja Z on tarkoitettu vaihtoehtoiselle hypoteesille; kun vaihtoehtoinen näkymä on voimassa, muuttujan Z suuruus on suurempi. Sillä välin 's' on parametri, joka skaalautuu päättämään T:n jakauman.
ANOVA on tilastollinen mallisarja. Vaikka tutkijat ja tilastotieteilijät ovat pitkään käyttäneet ANOVA-kriteerejä, Sir Ronald Fisher oli vasta vuonna 1918 ehdottanut, että poikkeama tutkittaisiin virallisesti artikkelissa "The Correlation between Mendelian Heritance Supposition".
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | T-testi | ANOVA |
|---|---|---|
| Käyttö | T-testejä käytetään hypoteesien testaamiseen. | ANOVA tutkii kaksi standardipoikkeamaa. |
| Tilastollinen testi | x ̄-µ)/(s/√n) | Näytteen varianssin välillä/Otoksen varianssin sisällä |
| Merkitys | T-testi on hypoteesitesti, jota kaksi populaatiota käyttävät prosessien tarkastelussa. | ANOVA on havaittava tekniikka monipopulaatiomenetelmien analysointiin. |
| Ominaisuus | T-testissä verrataan kahta otoskokoryhmää (n) alle 30 ryhmää kohden. | Kolmen tai useamman tyypin rinnastamiseksi käytetään ANOVAa. |
| Virhe | T-testi tekee todennäköisemmin virheen. | ANOVAssa on sitäkin merkittävämpi virhe |
Mikä on T-testi?
T-testi on eräs muoto päättelytilastot käytetään päättämään, ovatko kahden kokouksen menettelyt merkittävästi erilaisia ja voidaanko niihin viitata tietyissä piirteissä.
T-testissä käytetään t-tilastoa, t-jakauman arvioita ja mahdollisuuksia arvioida tilastollista merkitsevyyttä. Variaatiotutkimuksen avulla voidaan suorittaa vähintään kolmen lähestymistavan testi.
Emme haluaisi, että edellä mainituissa malleissa olevilla opiskelijoilla on täsmälleen sama keskiarvo ja keskihajonna, jos ottaisimme jotenkin esimerkin A-luokan oppilaista ja toisen esimerkin B-luokan oppilaista.
Matemaattisesti t-testi ottaa esimerkin molemmista joukoista vahvistaakseen ongelmallisen julistuksen tukemalla virheellistä ekvivalenssiargumenttia kahden prosessin välillä.
Mikä on ANOVA?
Kiistanarviointi on testauslaitteisto, jota käytetään oivalluksissa ja joka koostuu kahdesta osasta, tahallisista ja epäsäännöllisistä elementeistä, ja jossa tietojoukossa on valtava yleinen vaihtelu.
Relapsitutkimuksessa tutkijat käyttävät ANOVA-testiä määrittääkseen, kuinka riippumattomat muuttujat vaikuttavat riippuvaiseen muuttujaan. Vuoteen 1918 asti, jolloin Ronald Fisher tutki eroprosessia, t-ja z-testi 1900-luvulla kehitettyjä menetelmiä käytettiin analyysin mittaamiseen.
ANOVAa kutsutaan myös Fisherin varianssianalyysiksi, koska se lisää t- ja z-testejä. Konsepti oli merkittävä vuonna 1925, kun Fisherin lehdessä ilmestyi "Measurable Methods for Research Workers".
T-testin ja ANOVA:n tärkeimmät erot
- T-testiä käytetään, kun esimerkkipopulaatio on alle 30 ja normaali erotus on epäselvä, kun taas ANOVAa voidaan käyttää laajalle testattavalle populaatiolle.
- T-testiä käytetään näytteen varmentamiseen, kun taas ANOVAa käytetään esimerkkihypoteesin siirtämiseen.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Viimeksi päivitetty: 11. kesäkuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Piyush Yadav on työskennellyt viimeiset 25 vuotta fyysikkona paikallisessa yhteisössä. Hän on fyysikko, joka haluaa tehdä tieteen helpommin lukijoidemme ulottuville. Hän on koulutukseltaan luonnontieteiden kandidaatti ja ympäristötieteiden jatkotutkinto. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
Artikkeli selittää t-testien ja ANOVA:n väliset erot selkeästi ja ytimekkäästi. Jokaisen menetelmän edut ja haitat ovat myös hyvin yksityiskohtaisia. Olisi ollut mukava saada tietoa muutamasta tosielämän esimerkistä tai tapaustutkimuksista, joissa niitä sovelletaan.
Olen iloinen, että artikkelilla oli niin myönteinen vaikutus sinuun, Sean. Mielestäni olisi hyvä idea sisällyttää mukaan joitain käytännön esimerkkejä siitä, missä näitä menetelmiä käytetään. Se varmasti lisäisi arvoa tieteelliseen keskusteluun.
Olen samaa mieltä teidän molempien kanssa. Käytännön esimerkkien lisääminen t-testistä ja ANOVAsta eri aloilla tekisi artikkelista mielenkiintoisemman ja koskettavamman eri yleisöille.
Artikkeli selittää kattavasti t-testien ja ANOVA:n toiminnot. Olisi rikastuttavampaa, jos se sisältäisi enemmän käytännön esimerkkejä havainnollistamaan käsitteitä.
Sisältö on ehdottomasti informatiivinen ja hyödyllinen opiskelijoille ja ammattilaisille, jotka tarvitsevat yksityiskohtaista ymmärrystä t-testien ja ANOVA:n vertailusta. Vaikka se on hyvin kirjoitettu, siitä puuttuu kriittinen analyysi, mikä olisi tehnyt siitä vakuuttavamman.
Hieno pointti, Charles. Kriittinen arviointi tai tapaustutkimusanalyysi olisi lisännyt artikkelin syvyyttä merkittävästi.
Ymmärrän mitä tarkoitat, Charles. Kriittinen analyysi olisi voinut tarjota enemmän tietoa näiden tilastomenetelmien käytännön soveltamisesta.
Artikkeli tarjoaa oivaltavan vertailun t-testien ja ANOVA:n välillä ja korostaa tärkeimmät erot tehokkaasti.
Artikkeli hajottaa tehokkaasti tekniset käsitteet ja tekee niistä ymmärrettäviä. Vertailujen ja viitteiden käyttö auttaa selventämään monimutkaisia tilastollisia mittareita.
Artikkeli esittelee yksityiskohtaisen ymmärryksen t-testien ja ANOVA:n käsitteistä. Mainitut viitteet ovat peräisin hyvämaineisista lähteistä, mikä lisää sisällön uskottavuutta.
Artikkeli on varsin informatiivinen, mutta olettamusta, että t-testi tekee todennäköisemmin virheen ja ANOVA-virhe on merkittävämpi, pitäisi tukea viitteillä. Se on melko rohkea lausunto.
Tämän artikkelin lukeminen oli hyvä virkistys t-testeistä ja ANOVAsta. Selitykset ovat hyvin yksityiskohtaisia ja helposti ymmärrettäviä.
Artikkeli tarjoaa kattavan vertailun t-testien ja ANOVA:n välillä. Se korostaa tehokkaasti tilastollisten mittareiden merkitystä tosielämän sovelluksissa.
Annetut selitykset ovat kattavia, mikä tekee t-testien ja ANOVA:n monimutkaisista käsitteistä helpompia ymmärtää ja soveltaa. Kiitettävä tieteellinen työ.
Sophie, esität hyvän asian. Kirjoittajan lähestymistapa tällaisten monimutkaisten käsitteiden selittämiseen tarjoaa selkeän ja tiiviin käsityksen t-testeistä ja ANOVAsta.
En voisi olla enempää samaa mieltä, Sophie. Artikkeli yksinkertaistaa tehokkaasti monimutkaisia tilastollisia toimenpiteitä, mikä tekee siitä hyödyllisen laajalle lukijakunnalle.