Nel mondo della statistica prevalgono i calcoli, le ipotesi e le conclusioni. Tra tutti i test e i risultati, i test t e il valore p sono le due tecniche di assunzione più confuse.
Mentre i due si trovano nello stesso sottoinsieme di statistiche e forniscono un'ulteriore misura di assunzione e di essere interconnessi. I due test non sono gli stessi!
Punti chiave
- Un test t è un test statistico utilizzato per confrontare le medie di due gruppi, mentre un valore p misura l'evidenza rispetto a un'ipotesi nulla nel test di ipotesi.
- I test T determinano se le differenze tra i gruppi sono significative, mentre i valori p aiutano a quantificare la forza dell'evidenza contro l'ipotesi nulla.
- I test T sono specifici per confrontare le medie, mentre i valori p si applicano a vari test statistici.
Test T rispetto al valore P
La differenza tra Prova T e P-Value è che un T-Test viene utilizzato per analizzare il tasso di differenza tra le medie dei campioni. Al contrario, il p-value viene eseguita per ottenere una prova che possa essere utilizzata per negare l'indifferenza tra le medie di due pezzi.
Prova T fornisce la differenza tra due misure all'interno di un intervallo normale, mentre il valore p si concentra sul lato estremo del campione e quindi fornisce un risultato decisivo.
Nonostante siano correlati, i due mostrano diversi aspetti di un campione e determinano diversi parametri della popolazione da cui vengono dedotti i modelli.
Tavola di comparazione
| Parametro di confronto | Prova T | Valore P |
|---|---|---|
| Modulo completo | Statistica di prova | Valore di probabilità |
| Ramo di statistica | Statistica inferenziale | Statistica inferenziale |
| Controllo di un'ipotesi | Si | Si |
| Medie dei campioni | alternato | Null-Stesso |
| Risultato | Differenza di media | Negazione delle ipotesi nulle |
Cos'è il test T?
Un T-Test è un test statistico che determina il tasso di differenza tra le medie di due set correlati. Rientra nella categoria delle statistiche, che si riferisce alle previsioni di un campione di popolazione.
Il T-test può essere eseguito su un insieme di dati correlati; la caratteristica comune potrebbe essere l'età, l'area, la fornitura di servizi o qualsiasi fattore simile.
I tre famosi tipi di test t sono; modello di campione appaiato, un campione e test a due campioni indipendenti.
Il test del campione accoppiato è quando il test viene condotto sullo stesso campione in momenti diversi. Questo per dedurre l'impatto dei diversi fattori esterni sul modello.
Un test campione indipendente è un nome dato; quando viene prelevato un particolare fattore dai campioni, vengono estratti due insiemi di dati da due diversi modelli.
Cos'è il valore P?
Il valore P è il test di ipotesi utilizzato per negare che le medie di due campioni non abbiano differenze.
Alpha è il termine usato per descrivere una probabilità predeterminata. Allo stesso tempo, il p-value è il termine utilizzato per la probabilità, calcolato dopo un'analisi approfondita della popolazione e del campione.
In alcuni casi, la stessa ipotesi viene erroneamente respinta; viene eseguito quando la supposizione nulla è vera, ma poiché il numero sostanziale è superiore al valore p, viene lasciato.
Se il valore p è di natura così banale che alla fine si deve dichiarare che le medie non hanno differenze, allora in tal caso i test ei risultati dell'intero test sono considerati irrilevanti.
Principali differenze tra test T e valore P
Uno sguardo ardente mostra le differenze significative tra il test T e il valore P:
- La dimensione del campione influisce sul valore P; quanto più significativo è il campione, tanto più basso è il valore. Mentre il valore t dedotto dal test t è direttamente proporzionale alla dimensione del campione, maggiore è il campione, maggiore è il valore.
- Si dice che il risultato del t-test sia direttamente pertinente all'intera popolazione, mentre nel caso del p-value questa affermazione non è valida!
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
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