Da bi se postigla srednja vrijednost, uvijek je potrebna duga i iscrpljujuća interakcija za prikupljanje i izračunavanje statističkih informacija. T-test i Difference Single Directive (ANOVA) su najčešće korištene mjere.
Ključni za poneti
- T-testovi uspoređuju srednje vrijednosti dviju skupina, dok ANOVA uspoređuje srednje vrijednosti tri ili više skupina.
- T-testovi pretpostavljaju da su varijance dviju skupina koje se uspoređuju jednake, dok ANOVA može obraditi nejednake varijance.
- T-testovi su jednostavniji od ANOVA-e, ali ANOVA može dati više informacija o odnosima između više skupina.
T-test u odnosu na ANOVA
T-test je vrsta testa pomoću kojeg se mogu usporediti srednje vrijednosti dviju skupina. Razlika između srednjih vrijednosti identificirana je u ovom testu. Grupe se smatraju neovisnima. Anova je još jedan test pomoću kojeg se srednje vrijednosti triju ili više skupina mogu usporediti. Post-hoc testiranje potrebno je u anova testiranju. Anova testiranje može se koristiti u društvenim znanostima.
T-test statistika slijedi T = Z/s u velikim brojevima, gdje su Z i s značajke podataka. Varijabla Z je namijenjena alternativnoj hipotezi; gdje je alternativni pogled valjan, veličina varijable Z je veća. U međuvremenu, 's' je parametar koji skalira kako bi se odlučila distribucija T.
ANOVA je skup statističkih modela. Iako su znanstvenici i statističari dugo koristili ANOVA kriterije, Sir Ronald Fisher je tek 1918. predložio da se razlika službeno ispita u članku 'Korelacija između Mendelove pretpostavke nasljeđivanja.'
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | T-test | ANOVA |
|---|---|---|
| Iskorištenje | T-testovi se koriste za testiranje hipoteza. | ANOVA ispituje dvije standardne devijacije. |
| Statistički test | x ̄-µ)/(s/√n) | Varijanca između uzorka/varijanca unutar uzorka |
| Značenje | T-test je test hipoteze koji koriste dvije populacije za razmatranje procesa. | ANOVA je vidljiva tehnika za analizu višepopulacijskih metoda. |
| svojstvo | T-test uspoređuje dvije skupine veličine uzorka (n) ispod 30 po skupini. | Za izjednačavanje tri ili više tipova koristi se ANOVA. |
| greška | Veća je vjerojatnost da će t-test počiniti pogrešku. | ANOVA ima grešku značajniju od toga |
Što je T-test?
T-test je oblik inferencijalna statistika koristi se za odlučivanje jesu li postupci za dva sastanka značajno različiti i mogu li se na njih pozvati u određenim značajkama.
T-test koristi t-statistiku, procjene t-distribucije i prilike za procjenu statističke značajnosti. Istraživanje varijacija može se koristiti za provođenje testa najmanje tri pristupa.
Ne bismo željeli da učenici u gore spomenutim modelima imaju točno istu srednju vrijednost i standardnu devijaciju ako nekako uzmemo primjer učenika razreda A i drugog primjera učenika razreda B.
Matematički gledano, t-test uzima primjer iz oba skupa kako bi potvrdio problematičnu deklaraciju podržavajući nevažeći argument ekvivalentnosti između dva procesa.
Što je ANOVA?
Procjena spora je aparat za testiranje koji se koristi u uvidima koji se sastoji od dva dijela, namjernih i nestalnih elemenata, s ogromnom ukupnom fluktuacijom unutar skupa informacija.
U ispitivanju recidiva, istraživači koriste ANOVA test kako bi odredili kako nezavisne varijable utječu na zavisnu varijablu. Sve do 1918., kada je Ronald Fisher ispitivao proces razlike, t-i z-test metode razvijene u dvadesetom stoljeću korištene su za analizu mjerenja.
ANOVA se također naziva Fisherova analiza varijance jer povećava t-i z-testove. Koncept je bio izvanredan 1925. godine kada su se “Mjerljive metode za istraživače” pojavile u Fisherovom časopisu.
Glavne razlike između T-testa i ANOVA-e
- T-test se primjenjuje kada je uzorna populacija manja od 30 i normalna diferencijacija je nejasna, dok se ANOVA može koristiti na velikoj testiranoj populaciji.
- T-test se koristi za provjeru uzorka, dok se ANOVA koristi za hipotezu pomaka primjera.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Zadnje ažuriranje: 11. lipnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Piyush Yadav proveo je posljednjih 25 godina radeći kao fizičar u lokalnoj zajednici. On je fizičar koji strastveno želi učiniti znanost dostupnijom našim čitateljima. Posjeduje diplomu prirodnih znanosti i poslijediplomski studij znanosti o okolišu. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
U članku se na jasan i koncizan način objašnjavaju razlike između t-testova i ANOVA-e. Prednosti i nedostaci svake metode također su detaljno opisani. Bilo bi lijepo saznati nešto o nekoliko primjera iz stvarnog života ili studija slučaja u kojima se primjenjuju.
Drago mi je da je članak imao tako pozitivan utjecaj na tebe, Sean. Mislim da bi bila sjajna ideja uključiti neke praktične primjere gdje se te metode koriste. To bi sigurno dodalo vrijednost znanstvenoj raspravi.
Slažem se s vama obojicom. Dodavanje praktičnih primjera t-testa i ANOVA-e u različitim područjima učinilo bi članak zanimljivijim i prikladnijim za različite publike.
Članak iscrpno objašnjava funkcije t-testova i ANOVA. Bilo bi više obogaćeno kada bi uključivalo više praktičnih primjera za ilustraciju pojmova.
Sadržaj je svakako informativan i bio bi koristan studentima i stručnjacima koji trebaju detaljno razumijevanje usporedbe između t-testova i ANOVA-e. Iako je dobro napisan, nema kritičke analize koja bi ga učinila uvjerljivijim.
Sjajna poenta, Charles. Kritička procjena ili analiza studije slučaja značajno bi povećala dubinu članka.
Razumijem što govoriš, Charles. Kritička analiza mogla je pružiti bogatiji uvid u praktičnu primjenu ovih statističkih metoda.
Članak pruža pronicljivu usporedbu između t-testova i ANOVA-e, učinkovito ističući ključne razlike.
Članak učinkovito razlaže tehničke koncepte i čini ih razumljivima. Korištenje usporedbi i referenci pomaže u razjašnjavanju složenih statističkih mjera.
Članak predstavlja detaljno razumijevanje koncepata t-testova i ANOVA. Navedene reference potječu iz renomiranih izvora, što daje vjerodostojnost sadržaju.
Članak je prilično informativan, ali pretpostavku o t-testu s većom vjerojatnošću da će počiniti pogrešku i pogrešku da je ANOVA značajnija treba potkrijepiti referencama. To je prilično hrabra izjava.
Čitanje ovog članka bilo je dobro osvježenje t-testova i ANOVA-e. Objašnjenja su detaljna i lako razumljiva.
Članak nudi sveobuhvatnu usporedbu između t-testova i ANOVA-e. Učinkovito naglašava važnost statističkih mjera u primjenama u stvarnom svijetu.
Navedena objašnjenja su sveobuhvatna, čineći složene koncepte t-testova i ANOVA lakšim za razumijevanje i primjenu. Hvale vrijedan znanstveni rad.
Sophie, dobro si rekla. Autorov pristup objašnjenju tako zamršenih koncepata daje jasno i koncizno razumijevanje t-testova i ANOVA-e.
Ne mogu se više složiti, Sophie. Članak učinkovito pojednostavljuje složene statističke mjere, što ga čini korisnim za široku publiku.