T-test vs regressione lineare: differenza e confronto

T-test e regressione lineare sono termini relativi alla statistica inferenziale. Il metodo statistico ci aiuta a generalizzare e prevedere una popolazione prendendo un campione piccolo ma illustrativo.

Punti chiave

1. Un test t è un test statistico utilizzato per confrontare le medie di due gruppi. Allo stesso tempo, la regressione lineare è un metodo per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
2. I test T aiutano a determinare se le differenze tra i gruppi sono significative, mentre la regressione lineare può prevedere il valore di una variabile dipendente in base a valori di variabili indipendenti.
3. I test T sono limitati al confronto delle medie, mentre la regressione lineare può modellare relazioni complesse e controllare le variabili confondenti.

T-test vs regressione lineare

La differenza tra il test T e la regressione lineare è che la regressione lineare viene applicata per chiarire la correlazione tra una o due variabili in linea retta. Allo stesso tempo, T-test è uno degli strumenti dei test di ipotesi applicati ai coefficienti di pendenza o coefficienti di regressione derivati ​​da una semplice regressione lineare.

Mentre Prova T è uno dei test utilizzati nei test di ipotesi, la regressione lineare è uno dei tipi di analisi di regressione.

Un T-test è uno dei test di ipotesi condotti per determinare se la differenza tra le medie di due gruppi è notevole o meno, cioè se tali differenze possono essersi verificate per caso.

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Tavola di comparazione

Parametro di confronto	Prova T	Regressione lineare
Metodo statistico	Un test T è uno degli strumenti del test ipotetico, che a sua volta è un metodo di statistica inferenziale.	La regressione lineare è uno dei tipi di analisi di regressione ed è anche un metodo statistico inferenziale.
Impiego	Un test T viene utilizzato per confrontare le medie di due insiemi di dati osservati e per scoprire fino a che punto tale differenza è "casuale".	La regressione lineare viene utilizzata per trovare la relazione tra una variabile dipendente o di risultato e una o più variabili indipendenti o predittive.
Tipi	I test T sono principalmente di tre tipi, vale a dire il test t del campione indipendente (confronto tra la media di due set di dati), il test T del campione accoppiato (confronto degli standard di set di dati identici come intervalli diversi) e il T- di un campione test (confronto della media del singolo set di dati con una media nota).	Esistono due tipi di regressione lineare: la regressione lineare semplice (che comprende una variabile dipendente e una indipendente) e la regressione lineare multipla (che comprende una variabile dipendente e due o più variabili indipendenti).
Applicazioni pratiche	Il T-test può essere utilizzato per testare i rendimenti di due diversi portafogli gestiti con due diverse strategie di investimento. È stato utilizzato per la prima volta per verificare la qualità costante della birra scura in un'azienda produttrice di birra.	La regressione lineare viene utilizzata principalmente per osservare il comportamento dei clienti, i prezzi, la previsione delle vendite per un'azienda, il tempo, la crescita del PIL, ecc.
Il numero di variabili o insiemi che possono essere utilizzati.	In un test T è possibile utilizzare solo due set di dati o gruppi.	Mentre c'è solo un regressand, il numero di regressori può essere più di due.

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Cos'è il test T?

Un test T è uno degli strumenti utilizzati nei test di ipotesi per confrontare due diversi insiemi di dati e le loro medie o medie.

Fu utilizzato per la prima volta da William Sealy Gosset, un chimico che lavorava per un'azienda produttrice di birra chiamata Guinness, per monitorare la qualità costante della birra scura.

A poco a poco, è stato aggiornato e ora si riferisce a tutti i test di ipotesi in cui i dati, una volta analizzati, dovrebbero essere equivalenti a una distribuzione t (una curva di distribuzione a campana con code più pesanti) se l'ipotesi nulla (l'ipotesi che non esiste alcuna relazione tra gli insiemi di dati) si rivela corretta.

Esistono tre tipi di test T:

1. Test T campioni indipendenti: Viene utilizzato per confrontare due diversi set di dati osservati e le loro medie.
2. Test T campioni accoppiati: Confronta la media di un singolo set di dati osservati in momenti diversi.
3. Un campione T-test: Confronta la media di un singolo set di dati e uno standard noto.

Come approccio per testare l'ipotesi, il test T è abbastanza prudente. Può essere applicato solo a due set di dati ed è adatto solo a quelli piccoli.

 

Che cos'è la regressione lineare?

La regressione lineare è un metodo di statistica inferenziale che cerca di spiegare la correlazione tra una variabile dipendente (Y) e una o più variabili indipendenti (X) utilizzando una retta.

1. Un insieme di variabili esplicative prevede correttamente la variabile risultato?
2. In tal caso, quali sono le variabili indipendenti o esplicative più importanti che influenzano in modo significativo la variabile dipendente o di risultato?
3. E infine, in che misura un cambiamento in queste variabili indipendenti o esplicative influisce sul risultato o sulla variabile dipendente?

Allo stesso modo, una relazione tra la variabile dipendente e quella indipendente si dice dannosa se la prima diminuisce al crescere della seconda.

La regressione lineare ha tre usi:

1. Per decidere la forza delle variabili indipendenti, cioè fino a che punto influenzano la variabile indipendente.
2. Per prevedere la variazione della variabile dipendente indotta dalle variabili indipendenti.
3. Per prevedere tendenze e valori futuri.

Ci sono principalmente due regressioni lineari: Regressione lineare semplice che consiste in una variabile dipendente e una variabile indipendente e Regressione lineare multipla, che comprende la variabile dipendente e due o più variabili indipendenti.

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Principali differenze tra test T e regressione lineare

1. La principale differenza tra una regressione lineare e un test T è che la regressione lineare spiega la correlazione tra un regressand e uno o più regressori e la misura in cui quest'ultimo influenza il primo.
2. L'analisi di regressione lineare può essere eseguita anche con insiemi di dati più grandi, ma un test T è adatto solo per insiemi di dati più piccoli.

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Riferimenti

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

Ultimo aggiornamento: 11 giugno 2023