Per raggiungere la media, è sempre un'interazione lunga ed estenuante raccogliere e calcolare informazioni statistiche. Il t-test e la Difference Single Directive (ANOVA) sono le misure più comunemente utilizzate.
Punti chiave
- I test T confrontano le medie di due gruppi, mentre ANOVA confronta le medie di tre o più gruppi.
- I test T presuppongono che le varianze dei due gruppi confrontati siano uguali, mentre ANOVA può gestire varianze disuguali.
- I test T sono più semplici di ANOVA, ma ANOVA può fornire maggiori informazioni sulle relazioni tra più gruppi.
T-test contro ANOVA
Il test T è un tipo di test attraverso il quale è possibile confrontare i mezzi di due gruppi. La differenza tra le medie è identificata in questo test. I gruppi sono considerati indipendenti. Anova è un altro test che utilizza i mezzi di tre o più gruppi che possono essere confrontati. I test post-hoc sono richiesti nei test anova. Il test Anova può essere utilizzato nelle scienze sociali.
Prova T le statistiche seguono T = Z/s in grandi numeri, dove Z e s sono caratteristiche dei dati. La variabile Z è destinata all'ipotesi alternativa; dove è valida una visione alternativa, la grandezza della variabile Z è maggiore. Nel frattempo, 's' è un parametro che scala per decidere la distribuzione di T.
ANOVA è un set di modelli statistici. Sebbene studiosi e statistici abbiano utilizzato a lungo i criteri ANOVA, Sir Ronald Fisher aveva suggerito solo nel 1918 che la discrepanza fosse ufficialmente esaminata nell'articolo "La correlazione tra la supposizione dell'ereditarietà mendeliana".
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Prova T | ANOVA |
|---|---|---|
| utilizzo | I test T vengono utilizzati per la verifica delle ipotesi. | L'ANOVA esaminerà due deviazioni standard. |
| Prova statistica | x ̄-μ)/(s/√n) | Tra varianza campionaria/All'interno della varianza campionaria |
| Significato | Il T-test è un test di ipotesi utilizzato da due popolazioni per considerare i processi. | ANOVA è una tecnica osservabile per l'analisi di metodi multipopolazione. |
| caratteristica | Il T-Test confronta due gruppi di dimensioni del campione (n) inferiori a 30 per gruppo. | Per equiparare tre o più tipi, viene utilizzato ANOVA. |
| Errore | È più probabile che un test t commetta un errore. | ANOVA ha un errore più significativo di quello |
Cos'è il test T?
Un t-test è una forma di statistica inferenziale utilizzato per decidere se le procedure per due riunioni sono significativamente diverse e possono essere richiamate in alcune caratteristiche.
Un test t utilizza le statistiche t, le valutazioni della distribuzione t e le opportunità per valutare la significatività statistica. Si può utilizzare l'indagine di variazione per effettuare un test di almeno tre approcci.
Non vorremmo che gli studenti nei modelli sopra menzionati avessero esattamente la stessa media e deviazione standard se in qualche modo prendessimo un esempio di studenti di classe A e un'altra istanza di studenti di classe B.
Matematicamente, il test t prende un esempio da entrambi gli insiemi per confermare la dichiarazione problematica supportando un argomento di equivalenza non valido tra i due processi.
Cos'è l'ANOVA?
La valutazione delle controversie è un apparato di verifica utilizzato negli approfondimenti che comprende due parti, elementi deliberati e irregolari, con un'enorme fluttuazione complessiva all'interno di un set di informazioni.
In uno studio di ricaduta, i ricercatori utilizzano il test ANOVA per determinare in che modo le variabili indipendenti influenzano la variabile dipendente. Fino al 1918, quando Ronald Fisher esaminò il processo di differenza, t-e test z metodi sviluppati nel ventesimo secolo sono stati utilizzati per misurare l'analisi.
ANOVA è anche chiamata analisi della varianza di Fisher perché aumenta i test t e z. Il concetto era notevole nel 1925 quando "Metodi misurabili per i lavoratori della ricerca" apparve nel diario di Fisher.
Principali differenze tra test T e ANOVA
- Il test T viene applicato quando la popolazione di esempio è inferiore a 30 e la normale differenziazione è oscura, mentre l'ANOVA può essere utilizzato sulla vasta popolazione testata.
- Il test T viene utilizzato per verificare il campione, mentre ANOVA viene utilizzato per lo spostamento dell'ipotesi degli esempi.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
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