T-test dan Regresi linier adalah istilah yang terkait dengan statistik inferensial. Metode statistik membantu kita menggeneralisasi dan memprediksi populasi dengan mengambil sampel kecil tapi ilustratif.
Pengambilan Kunci
- Uji-t adalah uji statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok. Pada saat yang sama, regresi linier adalah metode untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen.
- Uji-t membantu menentukan apakah perbedaan antar kelompok signifikan, sedangkan regresi linier dapat memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen.
- T-tes terbatas untuk membandingkan rata-rata, sementara regresi linier dapat memodelkan hubungan yang kompleks dan mengontrol variabel perancu.
Uji-T vs Regresi Linear
Perbedaan antara Uji-T dan Regresi Linier adalah bahwa Regresi Linier digunakan untuk menjelaskan korelasi antara satu atau dua variabel dalam satu garis lurus. Sementara itu, T-test merupakan salah satu alat uji hipotesis yang diterapkan pada koefisien slope atau koefisien regresi yang diturunkan dari regresi linier sederhana.
Sementara Uji-T merupakan salah satu pengujian yang digunakan dalam pengujian hipotesis, Regresi Linier merupakan salah satu jenis analisis regresi.
T-test adalah salah satu uji hipotesis yang dilakukan untuk menentukan apakah perbedaan antara rata-rata dua kelompok luar biasa atau tidak, yaitu apakah perbedaan tersebut mungkin terjadi secara kebetulan.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Uji-T | linear Regression |
|---|---|---|
| Metode Statistik | Uji-T adalah salah satu alat pengujian hipotetis, yang pada gilirannya merupakan metode statistik inferensial. | Regresi Linear adalah salah satu jenis analisis regresi dan juga merupakan metode statistik inferensial. |
| penggunaan | Uji-T digunakan untuk membandingkan rata-rata dua set data yang diamati dan untuk menemukan sejauh mana perbedaan tersebut 'secara kebetulan'. | Regresi Linear digunakan untuk mencari hubungan antara satu variabel dependen atau variabel hasil dan satu atau lebih variabel independen atau prediktor. |
| jenis | Uji-t terutama terdiri dari tiga jenis, yaitu uji-t Sampel Independen (perbandingan antara rata-rata dua set data), uji-T Sampel berpasangan (membandingkan standar set data yang identik dengan interval yang berbeda) dan Uji-T Satu Sampel test (membandingkan rata-rata dari satu set data dengan rata-rata yang diketahui). | Ada dua jenis Regresi Linier: Regresi Linier Sederhana (terdiri dari satu variabel dependen dan satu variabel independen) dan Regresi Linier Berganda (terdiri dari satu variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen). |
| Aplikasi Praktis | T-test dapat digunakan untuk menguji pengembalian dari dua portofolio berbeda yang dikelola di bawah dua strategi investasi yang berbeda. Ini pertama kali digunakan untuk memeriksa kualitas stout yang konsisten di perusahaan pembuat bir. | Regresi Linier terutama digunakan untuk mengamati perilaku pelanggan, penetapan harga, perkiraan penjualan untuk perusahaan, cuaca, pertumbuhan PDB, dll. |
| Jumlah variabel atau set yang dapat digunakan. | Hanya dua set data atau grup yang dapat digunakan dalam uji-T. | Meskipun hanya ada satu regressand, jumlah regressor bisa lebih dari dua. |
Apa itu uji-T?
T-test adalah salah satu instrumen yang digunakan dalam pengujian hipotesis untuk membandingkan dua set data yang berbeda dan mean atau rata-ratanya.
Itu digunakan untuk pertama kalinya oleh William Sealy Gosset, seorang ahli kimia yang bekerja untuk sebuah perusahaan pembuatan bir bernama Guinness, untuk memantau kualitas stout yang konsisten.
Secara bertahap, itu ditingkatkan, dan sekarang mengacu pada tes hipotesis di mana data, ketika dianalisis, dianggap setara dengan distribusi-t (kurva distribusi berbentuk lonceng dengan ekor yang lebih berat) jika hipotesis nol (asumsi bahwa tidak ada hubungan antara set data) terbukti benar.
Ada tiga jenis uji-T:
- Uji-T Sampel Independen: Ini digunakan untuk membandingkan dua set data yang diamati dan rata-rata mereka.
- Uji-T Sampel Berpasangan: Ini membandingkan rata-rata satu set data yang diamati pada waktu yang berbeda.
- Uji-T Satu Sampel: Ini membandingkan rata-rata satu set data dan standar yang diketahui.
Sebagai pendekatan untuk menguji hipotesis, T-test tergolong cukup konservatif. Ini dapat diterapkan hanya pada dua set data dan hanya cocok untuk yang kecil.
Apa itu Regresi Linier?
Regresi Linear adalah metode statistik inferensial yang mencoba menjelaskan korelasi antara variabel terikat (Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (X) dengan menggunakan garis lurus.
- Apakah satu set variabel penjelas dengan benar memprediksi variabel hasil?
- Jika ya, lalu variabel independen atau penjelas mana yang paling menonjol yang secara signifikan mempengaruhi variabel dependen atau variabel hasil?
- Dan terakhir, sejauh mana perubahan variabel independen atau penjelas ini mempengaruhi hasil atau variabel dependen?
Demikian pula, hubungan antara variabel dependen dan independen dikatakan berbahaya jika yang pertama berkurang dengan peningkatan yang terakhir.
Regresi Linear memiliki tiga penggunaan:
- Untuk menentukan kekuatan variabel independen, yaitu sejauh mana mereka mempengaruhi variabel independen.
- Untuk meramalkan perubahan variabel dependen yang disebabkan oleh variabel independen.
- Untuk memprediksi tren dan nilai masa depan.
Terutama ada dua regresi linier: Regresi Linier Sederhana yang terdiri dari satu variabel terikat dan satu variabel bebas, dan Regresi Linier Berganda, yang terdiri dari satu variabel terikat dan dua atau lebih variabel bebas.
Perbedaan Utama Antara Uji-T dan Regresi Linear
- Perbedaan utama antara Regresi Linier dan uji-T adalah bahwa Regresi Linier menjelaskan korelasi antara regresi dan satu atau lebih regresi dan sejauh mana yang terakhir mempengaruhi yang pertama.
- Analisis regresi linier dapat dilakukan bahkan dengan kumpulan data yang lebih besar, tetapi uji-T hanya cocok untuk kumpulan data yang lebih kecil.
- https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
- https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short
Terakhir Diperbarui : 11 Juni 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Emma Smith memegang gelar MA dalam bahasa Inggris dari Irvine Valley College. Dia telah menjadi Jurnalis sejak tahun 2002, menulis artikel tentang bahasa Inggris, Olahraga, dan Hukum. Baca lebih lanjut tentang saya tentang dia halaman bio.
Saya tidak yakin konsep-konsep ini dijelaskan dengan cukup baik. Mungkin terlalu rumit untuk dipahami sebagian pembaca.
Saya dengan hormat tidak setuju. Saya pikir penjelasannya menyeluruh dan jelas, dapat menjangkau khalayak luas.
Artikel ini memberikan penjelasan yang jelas dan informatif tentang Uji-T dan Regresi Linier. Ini berguna bagi siapa saja yang tertarik dengan statistik inferensial.
Ini adalah gambaran umum yang bagus tentang konsep-konsep tersebut. Ditulis dengan baik dan mudah dimengerti.
Saya sangat setuju! Penjelasannya sangat komprehensif dan tentunya dapat bermanfaat bagi siapa saja yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang statistik inferensial.
Artikel ini menyajikan perbandingan terstruktur dengan baik antara uji-T dan Regresi Linier, sehingga memudahkan pembaca untuk memahami perbedaan utamanya.
Sepakat. Menurut saya tabel perbandingan sangat berguna dan terorganisir dengan baik.
Pendekatan terstruktur untuk membandingkan metode statistik ini patut dipuji.
Menurut saya artikel tersebut informatif dan ditulis dengan baik, memberikan wawasan berharga tentang topik yang dibahas.
Tentu saja, wawasan yang diberikan di sini sungguh berharga. Layak untuk dibaca!
Artikel ini tampaknya terlalu sederhana dan tidak mendalami kompleksitas metode statistik ini.
Saya dapat melihat bagaimana orang mungkin memandangnya sebagai hal yang sederhana, tetapi terkadang penjelasan langsung adalah pendekatan terbaik untuk konsep tersebut.
Menurut saya kesederhanaan penjelasannyalah yang membuat artikel ini efektif. Isinya bukannya kurang mendalam, melainkan ringkas dan mudah dipahami.
Saya merasa artikel ini sangat mencerahkan dan saya merasa telah belajar banyak darinya. Kerja bagus dalam menjelaskan istilah-istilah rumit ini dengan cara yang sederhana!
Tentu saja! Penulis melakukan pekerjaan luar biasa dalam menyederhanakan konsep-konsep ini untuk pembaca. Ini adalah bacaan yang berharga.
Artikel ini agak terlalu bertele-tele dan mungkin membuat pembaca kewalahan dengan detail yang tidak perlu.
Saya menghargai ketelitian artikel ini. Penting untuk memastikan bahwa semua aspek dijelaskan secara memadai.
Menurut saya itu tidak bertele-tele; itu secara menyeluruh mencakup aspek-aspek penting dari uji-T dan Regresi Linier.
Terakhir, artikel yang menjelaskan dengan baik tentang Uji-T dan Regresi Linier. Tabel perbandingan sangat membantu untuk memahami perbedaannya.
Sangat! Tabel perbandingan sangat menyederhanakan aspek kontras dari metode statistik ini.
Artikel tersebut tidak memiliki substansi dan gagal menarik pembacanya secara efektif.
Artikel ini memberikan wawasan yang sangat baik tentang Uji-T dan Regresi Linier serta aplikasi praktisnya. Benar-benar sumber daya yang berharga.
Saya sangat setuju! Aplikasi praktis yang disediakan di sini sangat informatif.