माध्य प्राप्त करने के लिए, सांख्यिकीय जानकारी एकत्र करना और उसकी गणना करना हमेशा एक लंबी और थका देने वाली बातचीत होती है। टी-टेस्ट और डिफरेंस सिंगल डायरेक्टिव (एनोवा) सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले उपाय हैं।
चाबी छीन लेना
- टी-परीक्षण दो समूहों के माध्य की तुलना करता है, जबकि एनोवा तीन या अधिक समूहों के माध्य की तुलना करता है।
- टी-परीक्षण मानते हैं कि तुलना किए जा रहे दो समूहों के भिन्नताएं बराबर हैं, जबकि एनोवा असमान भिन्नताओं को संभाल सकता है।
- टी-परीक्षण एनोवा की तुलना में अधिक सरल हैं, लेकिन एनोवा कई समूहों के बीच संबंधों के बारे में अधिक जानकारी प्रदान कर सकता है।
टी-टेस्ट बनाम एनोवा
टी-टेस्ट एक प्रकार का परीक्षण है जिसके माध्यम से दो समूहों के साधनों की तुलना की जा सकती है। इस परीक्षण में साधनों के बीच अंतर की पहचान की जाती है। समूहों को स्वतंत्र माना जाता है। एनोवा एक अन्य परीक्षण है जिसके उपयोग से तीन या अधिक समूहों की तुलना की जा सकती है। एनोवा परीक्षण में पोस्ट-हॉक परीक्षण आवश्यक है। एनोवा परीक्षण का उपयोग सामाजिक विज्ञान में किया जा सकता है।
टी परीक्षण आँकड़े बड़ी संख्या में T = Z/s का अनुसरण करते हैं, जहाँ Z और s डेटा विशेषताएँ हैं। चर Z वैकल्पिक परिकल्पना के लिए है; जहां एक वैकल्पिक दृश्य मान्य है, चर Z का परिमाण अधिक है। इस बीच, 'एस' एक पैरामीटर है जो टी के वितरण को तय करने का पैमाना है।
एनोवा एक सांख्यिकीय मॉडल सेट है। हालाँकि विद्वानों और सांख्यिकीविदों ने लंबे समय से एनोवा मानदंड का उपयोग किया है, सर रोनाल्ड फिशर ने केवल 1918 में सुझाव दिया था कि विसंगति की आधिकारिक तौर पर 'मेंडेलियन इनहेरिटेंस सपोज़िशन के बीच सहसंबंध' लेख में जांच की जानी चाहिए।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | टी परीक्षण | एनोवा |
|---|---|---|
| उपयोग | परिकल्पना परीक्षण के लिए टी-परीक्षणों का उपयोग किया जाता है। | एनोवा दो मानक विचलनों की जांच करेगी। |
| सांख्यिकीय परीक्षण | x ̄-µ)/(s/√n) | नमूना भिन्नता के बीच/नमूना भिन्नता के भीतर |
| अर्थ | टी-परीक्षण एक परिकल्पना परीक्षण है जिसका उपयोग दो आबादी द्वारा प्रक्रियाओं पर विचार करने के लिए किया जाता है। | एनोवा बहु-जनसंख्या विधियों का विश्लेषण करने के लिए एक अवलोकनीय तकनीक है। |
| Feature | टी-टेस्ट प्रति समूह 30 से नीचे दो नमूना आकार समूहों (एन) की तुलना करता है। | तीन या अधिक प्रकारों को समान करने के लिए एनोवा का उपयोग किया जाता है। |
| त्रुटि | टी-टेस्ट में गलती होने की संभावना अधिक होती है। | एनोवा की उससे भी बड़ी गलती है |
टी-टेस्ट क्या है?
टी-टेस्ट का एक रूप है आनुमानिक आंकड़े इसका उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि क्या दो बैठकों की प्रक्रियाएँ काफी भिन्न हैं और उन्हें कुछ विशेषताओं में संदर्भित किया जा सकता है।
एक टी-परीक्षण टी-सांख्यिकी, टी-वितरण आकलन और सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन करने के अवसरों का उपयोग करता है। कोई भी कम से कम तीन दृष्टिकोणों का परीक्षण करने के लिए भिन्नता जांच का उपयोग कर सकता है।
यदि हम किसी तरह कक्षा ए के छात्रों का एक उदाहरण और कक्षा बी के छात्रों का एक और उदाहरण लेते हैं, तो हम नहीं चाहेंगे कि ऊपर उल्लिखित मॉडल में छात्रों का माध्य और मानक विचलन बिल्कुल समान हो।
गणितीय रूप से, टी-टेस्ट दो प्रक्रियाओं के बीच तुल्यता के अमान्य तर्क का समर्थन करके समस्याग्रस्त घोषणा की पुष्टि करने के लिए दोनों सेटों से एक उदाहरण लेता है।
एनोवा क्या है?
विवाद मूल्यांकन एक परीक्षण उपकरण है जिसका उपयोग अंतर्दृष्टि में किया जाता है जिसमें दो भाग होते हैं, जानबूझकर और अनियमित तत्व, एक सूचना सेट के भीतर जबरदस्त समग्र उतार-चढ़ाव के साथ।
रिलैप्स ट्रायल में, जांचकर्ता यह निर्धारित करने के लिए एनोवा परीक्षण का उपयोग करते हैं कि स्वतंत्र चर निर्भर चर को कैसे प्रभावित करते हैं। 1918 तक, जब रोनाल्ड फिशर ने अंतर प्रक्रिया की जांच की, टी-और z-परीक्षण विश्लेषण को मापने के लिए बीसवीं शताब्दी में विकसित विधियों का उपयोग किया गया था।
एनोवा को फिशर वेरिएंस एनालिसिस भी कहा जाता है क्योंकि यह t-और z-परीक्षण को बढ़ाता है। यह अवधारणा 1925 में उल्लेखनीय थी जब फिशर की पत्रिका में "अनुसंधान कर्मियों के लिए मापने योग्य तरीके" प्रकाशित हुए।
टी-टेस्ट और एनोवा के बीच मुख्य अंतर
- टी-परीक्षण तब लागू किया जाता है जब उदाहरण की जनसंख्या 30 से कम होती है और सामान्य भेदभाव अस्पष्ट होता है, जबकि एनोवा का उपयोग परीक्षण की गई विशाल जनसंख्या पर किया जा सकता है।
- टी-टेस्ट का उपयोग नमूने को सत्यापित करने के लिए किया जाता है, जबकि एनोवा का उपयोग उदाहरणों की परिकल्पना में बदलाव के लिए किया जाता है।
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
अंतिम अद्यतन: 11 जून, 2023
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