Perbedaan Antara Uji-T dan Uji-F (Dengan Tabel)

Siswa sering langsung ke uji hipotesis daripada menyelidiki data dengan statistik ringkasan dan grafik terlebih dahulu. Dorong mereka untuk meringkas data mereka terlebih dahulu. Selain meringkas hasilnya, bagan terutama dapat menunjukkan outlier dan pola.

Untuk data terdistribusi normal berkelanjutan, buat ringkasan menggunakan sarana dan deviasi standar. Jika data miring atau terdapat pencilan yang berpengaruh, median (nilai tengah) dan rentang interkuartil (Kuartil atas - kuartil bawah) lebih sesuai.

T-test memiliki tipe yang berbeda: -

  1. Paired T-test – dependen dan independen.
  2. Uji-T normal

Uji-t berpasangan digunakan untuk menentukan perbedaan berpasangan. Ini digunakan dalam kasus di mana sampel kurang dari 50 dan sampel yang diterapkan tes sebelumnya tetap sama.

Uji-t satu sampel digunakan untuk membandingkan mean sampel dengan nilai tertentu.

t = (mean - nilai perbandingan) / Standard Error

Sebuah "Uji F" menggunakan distribusi-F. Ini menggunakan Statistik F untuk membandingkan dua varian.

yaitu s1 dan S2, dengan membaginya. Hasilnya selalu angka lebih besar dari nol (karena varians selalu positif). Persamaan untuk membandingkan dua varian dengan uji-f adalah:

F = s21 / s22

Penting juga untuk memahami perbedaan antara uji-t dan uji-f karena mereka digunakan secara bergantian oleh banyak orang.

Uji-T vs Uji-F

Perbedaan antara uji-t dan uji-f adalah bahwa uji-t digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dengan mean sampel atau tidak. Di sisi lain, F-test digunakan untuk membandingkan dua standar deviasi dari dua sampel dan memeriksa variabilitas.


 

Tabel Perbandingan Antara Uji-T dan Uji-F (dalam Bentuk Tabel)

Parameter PerbandinganUji-tUji-F
ImplikasiUji-T digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dari mean sampel atau tidakUji-F digunakan untuk membandingkan dua deviasi standar dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya. Uji-F adalah rasio dua Chi-kuadrat.
JenisT-test memiliki tipe yang berbeda: -
1. Uji-T berpasangan - tergantung dan independen.
2. Uji-T normal
Ada satu jenis uji-F yang digunakan untuk membandingkan deviasi standar dari data dua sampel.
Hipotesis NolH0: mean sampel sama dengan 0.H0: kedua sampel memiliki varian yang sama.
Statistik ujiT = (rata-rata – nilai perbandingan)/ Standard Error ~t(n-1)F = s21 / s22 ~ F(n1-1,n2-1)
Derajat kebebasanDerajat kebebasannya adalah) n-1) di mana n adalah banyaknya nilai sampelDerajat kebebasannya adalah (n1-1, n2-1) dimana n1 dan n2 adalah jumlah observasi pada sampel 1 dan 2.

 

Apa itu T-test?

T distribusi atau uji-t digunakan ketika ukuran sampel, n, kurang dari 30 dan deviasi standar, sigma, tidak diketahui.

Distribusi data kontinu seringkali dapat didekati secara dekat dengan distribusi normal.

Distribusi T umumnya digunakan untuk menghitung data numerik, yang diturunkan dari distribusi normal dan juga merupakan jenis distribusi normal.

Uji-t Satu Sampel

 Uji-t satu sampel berkaitan dengan membuat kesimpulan tentang mean populasi.

Uji-t satu sampel digunakan ketika kita diberikan hanya dengan satu sampel dan kita perlu menjalankan hipotesis pada sampel itu sendiri.

Dua Uji-t Sampel

Ini lebih umum dalam skenario daripada uji-t satu sampel. Biasanya, kami ingin membandingkan sarana 2 kelompok.

Uji-t dua sampel juga digunakan ketika kita diberikan hanya dengan satu sampel dan kita perlu menjalankan hipotesis pada sampel itu sendiri.

Kami dapat menjalankan dua jenis pengujian di bawah kategori ini.

  1. Uji berpasangan: - dalam hal ini populasi sampel yang sama digunakan untuk menguji dua perlakuan berbeda. bandingkan cara dari dua kondisi di mana peserta yang sama (atau sangat cocok) berpartisipasi.
  2. Sampel Tidak Terkait: - Dalam hal ini, kami membandingkan rata-rata dari dua kelompok peserta.

Pengujian hipotesis dengan t

  1. Kita dapat menggambar distribusi sampling nilai-t (distribusi Student t) – ini menunjukkan kemungkinan setiap nilai-t jika hipotesis nol benar
  2. Distribusi akan dipengaruhi oleh ukuran sampel (atau lebih tepatnya, oleh derajat kebebasan)
  3. Kami mengevaluasi kemungkinan mendapatkan nilai-t kami berdasarkan distribusi-t.

Asumsi

Uji-t satu sampel memerlukan asumsi statistik berikut:

  1. Pengambilan sampel acak dan independen.
  2. Data berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

[Catatan: Uji-t satu sampel umumnya dianggap kuat terhadap pelanggaran asumsi ini setelah N> 30.]

 

Apa itu uji-F?

Sebuah "Uji F" menggunakan distribusi-F. Ini menggunakan Statistik F untuk membandingkan dua varian.

Uji-F untuk mendeteksi identitas varian dari dua variabel acak yang terdistribusi normal: -

 Hipotesis kami untuk identitas varians dari dua variabel acak independen dari distribusi normal dengan ekspektasi dan varian yang tidak diketahui diperiksa dengan apa yang disebut uji-F.

H0: σ12 = σ22

H1: σ12 > σ22

Tes selalu dilakukan sebagai tes satu sisi.

 Statistik pengujian: Fsz = s12/ s22  dimana12 > s22                                                  

 Jika H0 terpenuhi, maka Fsz berdistribusi F dengan derajat kebebasan n1-1, n2-1.

Prinsip keputusan: untuk Fsz ≤ Fα 0-hipotesis diterima, sebaliknya tidak.


Perbedaan Utama Antara Uji-T dan Uji-F

  1. Itu perbedaan utama antara Referensi dan Rekomendasi adalah, uji-t tersebut digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dari mean sampel atau tidak. Di sisi lain, uji-F digunakan untuk membandingkan dua deviasi standar dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya.   
  2. Uji-T dapat dilakukan dengan uji dua sisi atau uji satu sisi tetapi uji-f adalah satu-satunya uji satu sisi karena varians tidak boleh negatif.
  3. Uji-T memiliki jenis yang berbeda: - Uji-T berpasangan - uji-T normal dan dependen. Padahal f-test hanya satu jenis.
  4. Uji-T diterapkan jika populasi sampel kurang dari 30 dan deviasi standar tidak diketahui, sedangkan uji-f dapat diterapkan pada populasi sampel yang besar.
  5. Uji-T digunakan untuk memeriksa hipotesis untuk mean sampel sedangkan uji-f digunakan untuk menjalankan hipotesis pada varians sampel.

 

Kesimpulan

Dalam dunia Statistik, beberapa pengujian diterapkan pada sampel data untuk memeriksa hipotesis yang diperlukan. Dua di antaranya adalah uji-t dan uji-f. Uji-T digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dari mean sampel atau tidak.

Di sisi lain, uji-F digunakan untuk membandingkan dua deviasi standar dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya.


 

Referensi

  1. https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.417933
  2. https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177728261
  3. https://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/089976699300016007
x
2D vs 3D