T-test naspram linearne regresije: razlika i usporedba

T-test i linearna regresija pojmovi su povezani s inferencijalnom statistikom. Statistička metoda pomaže nam generalizirati i predvidjeti populaciju uzimajući mali, ali ilustrativni uzorak.

Ključni za poneti

1. T-test je statistički test koji se koristi za usporedbu srednjih vrijednosti dviju skupina. Ujedno, linearna regresija je metoda za modeliranje odnosa između zavisne varijable i jedne ili više nezavisnih varijabli.
2. T-testovi pomažu odrediti jesu li razlike između skupina značajne, dok linearna regresija može predvidjeti vrijednost zavisne varijable na temelju vrijednosti neovisne varijable.
3. T-testovi su ograničeni na usporedbu srednjih vrijednosti, dok linearna regresija može modelirati složene odnose i kontrolirati zbunjujuće varijable.

T-test naspram linearne regresije

Razlika između T-testa i linearne regresije je u tome što se linearna regresija primjenjuje kako bi se razjasnila korelacija između jedne ili dvije varijable u ravnoj liniji. U isto vrijeme, T-test je jedan od alata za testiranje hipoteza primijenjen na koeficijente nagiba ili koeficijente regresije izvedene iz jednostavne linearne regresije.

Dok T-test je jedan od testova koji se koriste u testiranju hipoteza, Linearna regresija je jedna od vrsta regresijske analize.

T-test je jedan od testova hipoteza koji se provodi kako bi se utvrdilo je li razlika između prosjeka dviju skupina značajna ili ne, odnosno jesu li se te razlike dogodile slučajno.

---

 

Tabela za usporedbu

Parametar usporedbe	T-test	Linearna regresija
Statistička metoda	T-test je jedan od alata hipotetskog testiranja, koji je pak metoda inferencijalne statistike.	Linearna regresija jedna je od vrsta regresijske analize i također je inferencijalna statistička metoda.
Upotreba	T-test se koristi za usporedbu srednjih vrijednosti dvaju skupova promatranih podataka i utvrđivanje u kojoj je mjeri takva razlika 'slučajna'.	Linearna regresija koristi se za pronalaženje odnosa između jedne zavisne varijable ili varijable ishoda i jedne ili više nezavisnih varijabli ili varijabli prediktora.
Tipovi	T-testovi su uglavnom tri vrste, t-test nezavisnog uzorka (usporedba između prosjeka dva skupa podataka), T-test uparenog uzorka (usporedba standarda identičnih skupova podataka kao različitih intervala) i T-test jednog uzorka test (usporedba prosjeka pojedinačnog skupa podataka s poznatom sredinom).	Postoje dvije vrste linearne regresije: jednostavna linearna regresija (sastoji se od jedne ovisne i jedne nezavisne varijable) i višestruka linearna regresija (sastoji se od jedne ovisne varijable i dvije ili više neovisnih varijabli).
Praktične primjene	T-test se može koristiti za testiranje povrata od dva različita portfelja kojima se upravlja u okviru dvije različite investicijske strategije. Prvo je korišten za provjeru dosljedne kvalitete stouta u pivarskoj tvrtki.	Linearna regresija se uglavnom koristi za promatranje ponašanja kupaca, određivanje cijena, predviđanje prodaje za tvrtku, vrijeme, rast BDP-a itd.
Broj varijabli ili skupova koji se mogu koristiti.	U T-testu se mogu koristiti samo dva skupa podataka ili grupa.	Iako postoji samo jedan regresand, broj regresora može biti više od dva.

---

 

Što je T-test?

T-test je jedan od instrumenata koji se koriste u testiranju hipoteza za usporedbu dva različita skupa podataka i njihovih srednjih vrijednosti ili prosjeka.

Prvi ga je put upotrijebio William Sealy Gosset, kemičar koji je radio za pivarsku tvrtku pod imenom Guinness, kako bi pratio dosljednu kvalitetu stouta.

Postupno je nadograđivan, a sada se odnosi na sve testove hipoteza u kojima podaci, kada se analiziraju, trebaju biti ekvivalentni t-distribuciji (zvonolika krivulja distribucije s težim repovima) ako je nulta hipoteza (pretpostavka da ne postoji odnos između skupova podataka) pokazuje se točnim.

Postoje tri vrste T-testova:

1. T-test neovisnih uzoraka: Koristi se za usporedbu dvaju različitih skupova promatranih podataka i njihovih srednjih vrijednosti.
2. T-test uparenog uzorka: Uspoređuje prosjek jednog skupa promatranih podataka u različitim vremenima.
3. Jedan uzorak T-testa: Uspoređuje srednju vrijednost jednog skupa podataka i poznatog standarda.

Kao pristup testiranju hipoteze, T-test je prilično dobar konzervativan. Može se primijeniti na samo dva skupa podataka i prikladan je samo za male.

 

Što je linearna regresija?

Linearna regresija je metoda inferencijalna statistika koji pokušava objasniti korelaciju između zavisne varijable (Y) i jedne ili više nezavisnih varijabli (X) koristeći ravnu liniju.

1. Predviđa li skup eksplanatornih varijabli ispravno varijablu ishoda?
2. Ako ima, koje su onda najistaknutije nezavisne ili eksplanatorne varijable koje značajno utječu na zavisnu varijablu ili varijablu ishoda?
3. I na kraju, u kojoj mjeri promjena u ovim nezavisnim ili eksplanatornim varijablama utječe na ishod ili zavisnu varijablu?

Slično tome, kaže se da je odnos između zavisne i nezavisne varijable štetan ako se prva smanjuje s povećanjem druge.

Linearna regresija ima tri upotrebe:

1. Za odlučivanje o snazi ​​nezavisnih varijabli, tj. u kojoj mjeri one utječu na nezavisnu varijablu.
2. Za predviđanje promjene zavisne varijable izazvane nezavisnim varijablama.
3. Za predviđanje budućih trendova i vrijednosti.

Postoje uglavnom dvije linearne regresije: Jednostavna linearna regresija koja se sastoji od jedne zavisne varijable i jedne nezavisne varijable, te višestruke linearne regresije koja se sastoji od zavisne varijable i dvije ili više nezavisnih varijabli.

---

Glavne razlike između T-testa i linearne regresije

1. Glavna razlika između linearne regresije i T-testa je da linearna regresija objašnjava korelaciju između regresora i jednog ili više regresora i opseg u kojem potonji utječe na prvi.
2. Linearna regresijska analiza može se provesti čak i s većim skupovima podataka, ali T-test je prikladan samo za manje skupove podataka.

---

Reference

1. https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
2. https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short

Zadnje ažuriranje: 11. lipnja 2023