T-test versus lineaire regressie: verschil en vergelijking

T-test en lineaire regressie zijn termen die verband houden met inferentiële statistiek. De statistische methode helpt ons een populatie te generaliseren en te voorspellen door een kleine maar illustratieve steekproef te nemen.

Key Takeaways

1. Een t-toets is een statistische toets die wordt gebruikt om de gemiddelden van twee groepen te vergelijken. Tegelijkertijd is lineaire regressie een methode om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren.
2. T-tests helpen bepalen of verschillen tussen groepen significant zijn, terwijl lineaire regressie de waarde van een afhankelijke variabele kan voorspellen op basis van waarden van onafhankelijke variabelen.
3. T-tests zijn beperkt tot het vergelijken van middelen, terwijl lineaire regressie complexe relaties en controle voor verstorende variabelen kan modelleren.

T-test versus lineaire regressie

Het verschil tussen T-test en lineaire regressie is dat lineaire regressie wordt toegepast om de correlatie tussen een of twee variabelen in een rechte lijn te verhelderen. Tegelijkertijd is de T-test een van de hulpmiddelen voor hypothesetests die worden toegepast op de hellingscoëfficiënten of regressiecoëfficiënten die zijn afgeleid van een eenvoudige lineaire regressie.

Terwijl T-toets is een van de tests die worden gebruikt bij het testen van hypothesen, lineaire regressie is een van de soorten regressieanalyse.

Een T-toets is een van de hypothesetests die worden uitgevoerd om te bepalen of het verschil tussen de gemiddelden van twee groepen opmerkelijk is of niet, dat wil zeggen of die verschillen toevallig zijn ontstaan.

---

 

Vergelijkingstabel

Parameter van vergelijking	T-toets	Lineaire regressie
Statistische methode	Een T-test is een van de instrumenten van hypothetische tests, die op hun beurt een methode van inferentiële statistiek zijn.	Lineaire regressie is een van de soorten regressieanalyse en is ook een methode voor inferentiële statistiek.
Gebruik	Een T-toets wordt gebruikt om de gemiddelden van twee reeksen geobserveerde gegevens te vergelijken en te bepalen in welke mate een dergelijk verschil 'toevallig' is.	Lineaire regressie wordt gebruikt om de relatie te vinden tussen een afhankelijke of uitkomstvariabele en een of meer onafhankelijke of voorspellende variabelen.
Types	T-tests bestaan ​​hoofdzakelijk uit drie typen, namelijk Independent Sample t-test (vergelijking tussen het gemiddelde van twee datasets), gepaarde Sample T-test (vergelijking van de standaarden van identieke datasets als verschillende intervallen) en One Sample T- test (vergelijking van het gemiddelde van de enkele set gegevens met een bekend gemiddelde).	Er zijn twee soorten lineaire regressie: eenvoudige lineaire regressie (bestaande uit één afhankelijke en één onafhankelijke variabele) en meervoudige lineaire regressie (bestaande uit één afhankelijke variabele en twee of meer onafhankelijke variabelen).
Praktische toepassingen	De T-test kan worden gebruikt om het rendement te testen van twee verschillende portefeuilles die onder twee verschillende beleggingsstrategieën worden beheerd. Het werd voor het eerst gebruikt om de consistente kwaliteit van stout in een brouwerijbedrijf te controleren.	Lineaire regressie wordt voornamelijk gebruikt voor het observeren van klantgedrag, prijzen, het voorspellen van verkopen voor een bedrijf, weer, BBP-groei enz.
Het aantal variabelen of sets dat kan worden gebruikt.	Er kunnen slechts twee sets gegevens of groepen worden gebruikt in een T-toets.	Hoewel er slechts één regressand is, kan het aantal regressors meer dan twee zijn.

---

 

Wat is T-toets?

Een T-toets is een van de instrumenten die worden gebruikt bij het testen van hypothesen voor het vergelijken van twee verschillende sets gegevens en hun gemiddelden of gemiddelden.

Het werd voor het eerst gebruikt door William Sealy Gosset, een chemicus die werkte voor een brouwerij genaamd Guinness, om de consistente kwaliteit van de stout te bewaken.

Geleidelijk aan werd het geüpgraded en nu verwijst het naar alle hypothesetesten waarin de gegevens, wanneer ze worden geanalyseerd, geacht worden equivalent te zijn aan een t-verdeling (een klokvormige verdelingskromme met zwaardere staarten) als de nulhypothese (de aanname dat er geen relatie bestaat tussen de datasets) blijkt juist te zijn.

Er zijn drie soorten T-toetsen:

1. Onafhankelijke steekproeven T-test: Het wordt gebruikt om twee verschillende sets van waargenomen gegevens en hun gemiddelden te vergelijken.
2. Gepaarde steekproef T-test: Het vergelijkt het gemiddelde van een enkele set waargenomen gegevens op verschillende tijdstippen.
3. Eén steekproef T-toets: Het vergelijkt het gemiddelde van een enkele set gegevens en een bekende standaard.

Als benadering voor het testen van de hypothese is de T-toets vrij conservatief. Het kan worden toegepast op slechts twee datasets en is alleen geschikt voor kleine.

 

Wat is lineaire regressie?

Lineaire regressie is een methode van inferentiële statistieken dat probeert de correlatie tussen een afhankelijke variabele (Y) en een of meer onafhankelijke variabelen (X) uit te leggen met behulp van een rechte lijn.

1. Voorspelt een reeks verklarende variabelen de uitkomstvariabele correct?
2. Zo ja, wat zijn dan de meest prominente onafhankelijke of verklarende variabelen die de afhankelijke of uitkomstvariabele aanzienlijk beïnvloeden?
3. En tot slot, in welke mate heeft een verandering in deze onafhankelijke of verklarende variabelen invloed op de uitkomst- of afhankelijke variabele?

Evenzo wordt gezegd dat een relatie tussen de afhankelijke en de onafhankelijke variabele schadelijk is als de eerste afneemt met een toename van de laatste.

Lineaire regressie heeft drie toepassingen:

1. Voor het bepalen van de sterkte van onafhankelijke variabelen, dwz in welke mate ze de onafhankelijke variabele beïnvloeden.
2. Voor het voorspellen van de verandering in de afhankelijke variabele veroorzaakt door de onafhankelijke variabelen.
3. Voor het voorspellen van toekomstige trends en waarden.

Er zijn hoofdzakelijk twee lineaire regressies: Eenvoudige lineaire regressie die bestaat uit één afhankelijke variabele en één onafhankelijke variabele, en meervoudige lineaire regressie, die bestaat uit de afhankelijke variabele en twee of meer onafhankelijke variabelen.

---

Belangrijkste verschillen tussen T-test en lineaire regressie

1. Het belangrijkste verschil tussen een lineaire regressie en een T-toets is dat lineaire regressie de correlatie verklaart tussen een regressand en een of meer regressors en de mate waarin de laatste de eerste beïnvloedt.
2. Lineaire regressieanalyse kan zelfs met grotere datasets worden uitgevoerd, maar een T-toets is alleen geschikt voor kleinere datasets.

---

Referenties

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

Laatst bijgewerkt: 11 juni 2023