平均値を達成するために、統計情報を収集して計算するのは、常に長くて疲れる作業です。 t 検定と差分単一ディレクティブ (ANOVA) は、最も一般的に使用されるメジャーです。
主要な取り組み
- T 検定は XNUMX つのグループの平均を比較し、ANOVA は XNUMX つ以上のグループの平均を比較します。
- T 検定では、比較する XNUMX つのグループの分散が等しいと仮定しますが、ANOVA では等しくない分散を処理できます。
- t 検定は ANOVA よりも簡単ですが、ANOVA は複数のグループ間の関係についてより多くの情報を提供できます。
T検定とANOVA
T検定は、XNUMXつのグループの平均を比較できる検定の一種です。 この検定では、平均値の差が識別されます。 グループは独立していると見なされます。 Anova は、XNUMX つ以上のグループのどの平均を比較できるかを使用する別のテストです。 Anova テストでは事後テストが必要です。 Anova 検定は、社会科学で使用できます。
T検定 統計は T = Z/s に従います。ここで、Z と s はデータの特徴です。 変数 Z は、対立仮説を意味します。 代替ビューが有効な場合、変数 Z の大きさは大きくなります。 一方、「s」は、T の分布を決定するためにスケーリングするパラメーターです。
ANOVA は統計モデル セットです。 学者や統計学者は長い間 ANOVA 基準を使用してきましたが、ロナルド フィッシャー卿は 1918 年に「メンデル遺伝仮説間の相関関係」という記事でこの不一致を公式に調べることを提案しただけでした。
比較表
| 比較のパラメータ | T検定 | ANOVA |
|---|---|---|
| 利用 | T 検定は、仮説検定に使用されます。 | ANOVA は XNUMX つの標準偏差を調べます。 |
| 統計的検定 | x̄-μ)/(s/√n) | サンプル分散間/サンプル分散内 |
| 意味 | T 検定は、プロセスを検討するために XNUMX つの母集団で使用される仮説検定です。 | ANOVA は、多母集団法を分析するための観察可能な手法です。 |
| 特徴 | T 検定では、グループあたり 30 未満の XNUMX つのサンプル サイズ グループ (n) を比較します。 | XNUMX つ以上のタイプを同一視するには、ANOVA が使用されます。 |
| エラー | t 検定は間違いを犯す可能性が高くなります。 | ANOVA にはそれより重大な誤りがあります |
T検定とは？
t検定は 推測統計 XNUMX つの会議の手順が大きく異なり、特定の機能で参照できるかどうかを判断するために使用されます。
t 検定では、t 統計量、t 分布評価、および機会を使用して、統計的有意性を評価します。 バリエーション調査を使用して、少なくとも XNUMX つのアプローチのテストを実行できます。
クラス A の生徒とクラス B の生徒の別のインスタンスを例にとると、上記のモデルの生徒の平均と標準偏差がまったく同じになることは望ましくありません。
数学的には、t 検定は両方のセットから例を取り、XNUMX つのプロセス間の等価性の無効な引数をサポートすることによって、問題のある宣言を確認します。
ANOVAとは？
紛争評価は、意図的な要素と不規則な要素の XNUMX つの部分で構成される洞察で使用されるテスト装置であり、情報セット内で全体的に途方もない変動があります。
再発試験では、研究者は ANOVA 検定を使用して、独立変数が従属変数にどのように影響するかを判断します。 1918 年まで、ロナルド フィッシャーが差分過程を調べたとき、t-and z検定 XNUMX世紀に開発された方法が分析の測定に使用されました。
ANOVA は、t 検定と z 検定を増加させるため、Fisher 分散分析とも呼ばれます。 この概念は、1925 年に「研究者のための測定可能な方法」がフィッシャーのジャーナルに掲載されたときに注目されました。
T検定とANOVAの主な違い
- T 検定は、例の母集団が 30 未満で正規微分が不明瞭な場合に適用されますが、ANOVA は、テストされた膨大な母集団で使用できます。
- T 検定はサンプルを検証するために使用され、ANOVA はサンプル仮説のシフトに使用されます。
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
最終更新日 : 11 年 2023 月 XNUMX 日
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