Lai sasniegtu vidējo, statistikas informācijas apkopošana un aprēķināšana vienmēr ir ilga un nogurdinoša mijiedarbība. T-tests un Difference Single Direktīva (ANOVA) ir visbiežāk izmantotie mērījumi.
Atslēgas
- T-testos salīdzina divu grupu vidējos rādītājus, savukārt ANOVA salīdzina trīs vai vairāku grupu vidējos rādītājus.
- T-testos tiek pieņemts, ka abu salīdzināmo grupu dispersijas ir vienādas, savukārt ANOVA var apstrādāt nevienlīdzīgas dispersijas.
- T-testi ir vienkāršāki nekā ANOVA, taču ANOVA var sniegt vairāk informācijas par attiecībām starp vairākām grupām.
T-tests pret ANOVA
T-tests ir testa veids, ar kura palīdzību var salīdzināt divu grupu līdzekļus. Šajā testā tiek noteikta atšķirība starp līdzekļiem. Grupas tiek uzskatītas par neatkarīgām. Anova ir vēl viens tests, kurā var salīdzināt trīs vai vairāk grupu līdzekļus. Anova testēšanā ir nepieciešama post-hoc pārbaude. Anova testēšanu var izmantot sociālajās zinātnēs.
T-tests statistika seko T = Z/s lielos skaitļos, kur Z un s ir datu pazīmes. Mainīgais Z ir domāts alternatīvajai hipotēzei; ja ir derīgs alternatīvs skats, mainīgā Z lielums ir lielāks. Tikmēr “s” ir parametrs, kas tiek mērogots, lai noteiktu T sadalījumu.
ANOVA ir statistikas modeļu kopa. Lai gan zinātnieki un statistiķi jau sen ir izmantojuši ANOVA kritērijus, sers Ronalds Fišers tikai 1918. gadā ierosināja oficiāli pārbaudīt šo neatbilstību rakstā "Mendeļa mantojuma pieņēmuma korelācija".
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | T-tests | ANOVA |
|---|---|---|
| Izmantošana | T-testus izmanto hipotēžu pārbaudei. | ANOVA pārbauda divas standarta novirzes. |
| Statistikas tests | x ̄-µ)/(s/√n) | Starp parauga novirzi/parauga novirzi |
| Nozīme | T-tests ir hipotēzes tests, ko izmanto divas populācijas, lai apsvērtu procesus. | ANOVA ir novērojama metode vairāku populāciju metožu analīzei. |
| iezīme | T-testā tiek salīdzinātas divas izlases lieluma grupas (n), kas ir mazākas par 30 vienā grupā. | Lai pielīdzinātu trīs vai vairākus veidus, tiek izmantota ANOVA. |
| kļūda | T-tests, visticamāk, pieļaus kļūdu. | ANOVA ir nozīmīgāka kļūda |
Kas ir T-tests?
T-tests ir forma secinājumu statistika izmanto, lai izlemtu, vai divu sanāksmju procedūras būtiski atšķiras un vai uz tām var atsaukties noteiktās pazīmēs.
T-testā tiek izmantota t-statistika, t-sadales novērtējumi un iespējas novērtēt statistisko nozīmīgumu. Var izmantot izmaiņu izpēti, lai veiktu vismaz trīs pieeju pārbaudi.
Mēs negribētu, lai skolēniem iepriekš minētajos modeļos būtu tieši tāda pati vidējā un standarta novirze, ja mēs kaut kā ņemtu piemēru no A klases skolēniem un vēl vienu B klases skolēnu piemēru.
Matemātiski t-tests ņem piemēru no abām kopām, lai apstiprinātu problemātisko deklarāciju, atbalstot nederīgu abu procesu līdzvērtības argumentu.
Kas ir ANOVA?
Strīdu izvērtēšana ir testēšanas aparāts, ko izmanto ieskatos, kas sastāv no divām daļām, apzinātiem un neregulāriem elementiem, ar milzīgām vispārējām svārstībām informācijas kopā.
Recidīva izmēģinājumā pētnieki izmanto ANOVA testu, lai noteiktu, kā neatkarīgie mainīgie ietekmē atkarīgo mainīgo. Līdz 1918. gadam, kad Ronalds Fišers pārbaudīja atšķirības procesu, t-un z-tests Analīzes mērīšanai tika izmantotas divdesmitajā gadsimtā izstrādātās metodes.
ANOVA tiek saukta arī par Fišera dispersijas analīzi, jo tā palielina t un z testu skaitu. Koncepcija bija ievērojama 1925. gadā, kad Fišera žurnālā parādījās “Izmērāmas metodes pētnieciskajiem darbiniekiem”.
Galvenās atšķirības starp T-testu un ANOVA
- T-testu izmanto, ja parauga populācija ir mazāka par 30 un parastā diferenciācija ir neskaidra, turpretim ANOVA var izmantot lielajai pārbaudītajai populācijai.
- T-testu izmanto parauga pārbaudei, savukārt ANOVA izmanto piemēru hipotēzes maiņai.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Pēdējo reizi atjaunināts: 11. gada 2023. jūnijā
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Pijušs Jadavs pēdējos 25 gadus ir pavadījis, strādājot par fiziķi vietējā sabiedrībā. Viņš ir fiziķis, kurš aizrautīgi cenšas padarīt zinātni pieejamāku mūsu lasītājiem. Viņam ir bakalaura grāds dabaszinātnēs un pēcdiploma diploms vides zinātnē. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
Rakstā skaidrā un kodolīgā veidā ir izskaidrotas atšķirības starp t-testiem un ANOVA. Katras metodes plusi un mīnusi ir arī labi detalizēti. Būtu bijis jauki uzzināt par dažiem reālās dzīves piemēriem vai gadījumu izpēti, kur tie tiek izmantoti.
Priecājos, ka rakstam bija tik pozitīva ietekme uz tevi, Šon. Es domāju, ka būtu lieliska ideja iekļaut dažus praktiskus piemērus, kur šīs metodes tiek izmantotas. Tas noteikti pievienotu vērtību zinātniskajai diskusijai.
Es piekrītu jums abiem. Pievienojot praktiskus t-testa un ANOVA piemērus dažādās jomās, rakstu padarītu interesantāku un pieejamāku dažādām auditorijām.
Rakstā vispusīgi izskaidrotas t-testu un ANOVA funkcijas. Būtu bagātinošāk, ja tajā būtu iekļauti vairāk praktisku piemēru, lai ilustrētu jēdzienus.
Saturs noteikti ir informatīvs un būtu noderīgs studentiem un profesionāļiem, kuriem nepieciešama detalizēta izpratne par t-testu un ANOVA salīdzinājumu. Lai gan tas ir labi uzrakstīts, tajā trūkst kritiskas analīzes, kas to būtu padarījis pārliecinošāku.
Lielisks punkts, Čārlzs. Kritisks novērtējums vai gadījuma izpētes analīze būtu ievērojami uzlabojusi raksta dziļumu.
Es saprotu, ko tu saki, Čārlzs. Kritiskā analīze varēja sniegt plašāku ieskatu šo statistikas metožu praktiskajā pielietošanā.
Rakstā sniegts ieskats t-testu un ANOVA salīdzinājums, efektīvi izceļot galvenās atšķirības.
Raksts efektīvi sadala tehniskos jēdzienus un padara tos saprotamus. Salīdzinājumu un atsauču izmantošana palīdz precizēt sarežģītus statistikas rādītājus.
Rakstā ir sniegta detalizēta izpratne par t-testu un ANOVA jēdzieniem. Citētās atsauces ir no cienījamiem avotiem, tādējādi palielinot satura ticamību.
Raksts ir diezgan informatīvs, taču pieņēmums par to, ka t-tests, visticamāk, pieļaus kļūdu, un kļūda, ka ANOVA ir nozīmīgāka, ir jāpamato ar atsaucēm. Tas ir diezgan drosmīgs paziņojums.
Šī raksta lasīšana bija labs atsvaidzinājums par t-testiem un ANOVA. Paskaidrojumi ir labi detalizēti un viegli saprotami.
Rakstā sniegts visaptverošs t-testu un ANOVA salīdzinājums. Tas efektīvi izceļ statistikas pasākumu nozīmi reālās pasaules lietojumos.
Sniegtie skaidrojumi ir visaptveroši, padarot sarežģītos t-testu un ANOVA jēdzienus vieglāk uztveramus un piemērojamus. Uzteicams zinātnisks darbs.
Sofij, tu pacēli labu viedokli. Autora pieeja šādu sarežģītu jēdzienu skaidrošanai nodrošina skaidru un kodolīgu izpratni par t-testiem un ANOVA.
Es nevarētu vairāk piekrist, Sofij. Raksts efektīvi vienkāršo sarežģītus statistikas pasākumus, padarot to izdevīgu plašam lasītāju lokam.