T-тест против ANOVA: разница и сравнение

Для достижения среднего всегда требуется длительное и утомительное взаимодействие по сбору и вычислению статистической информации. Наиболее часто используемыми мерами являются t-критерий и Дифференциальная единая директива (ANOVA).

Основные выводы

  1. T-тесты сравнивают средние значения двух групп, в то время как ANOVA сравнивает средние значения трех или более групп.
  2. T-тесты предполагают, что дисперсии двух сравниваемых групп равны, в то время как ANOVA может обрабатывать неравные дисперсии.
  3. T-тесты более просты, чем ANOVA, но ANOVA может предоставить больше информации о взаимосвязях между несколькими группами.

T-тест против ANOVA 

Т-тест — это тип теста, с помощью которого можно сравнить средние значения двух групп. В этом тесте выявляется разница между средствами. Группы считаются независимыми. Anova — это еще один тест, с помощью которого можно сравнить средние значения трех или более групп. Апостериорное тестирование требуется при ановатическом тестировании. Тестирование Anova можно использовать в социальных науках.

Т-тест против дисперсионного анализа

Т-тест статистика следует за T = Z/s в больших количествах, где Z и s — характеристики данных. Переменная Z предназначена для альтернативной гипотезы; там, где действителен альтернативный взгляд, величина переменной Z больше. Между тем, «s» — это параметр, масштаб которого определяет распределение T.

ANOVA представляет собой набор статистических моделей. Хотя ученые и статистики уже давно используют критерии дисперсионного анализа, сэр Рональд Фишер только в 1918 году предложил официально изучить это несоответствие в статье «Корреляция между менделевским предположением о наследовании».

Читайте также:  Пеларгония против герани: разница и сравнение

Сравнительная таблица

Параметры сравненияТ-тестANOVA
использованиеТ-тесты используются для проверки гипотез.ANOVA исследует два стандартных отклонения.
Статистический тестх ̄-µ)/(s/√n)Межвыборочная дисперсия/Внутри выборочная дисперсия
СмыслТ-тест — это проверка гипотезы, используемая двумя популяциями для рассмотрения процессов.Дисперсионный анализ — это наблюдаемый метод анализа методов с несколькими группами населения.
ОсобенностьT-тест сравнивает две группы размера выборки (n) менее 30 человек в группе.Для приравнивания трех и более типов используется ANOVA.
ОшибкаСтьюдент-тест с большей вероятностью совершит ошибку.ANOVA имеет более значительную ошибку, чем эта

Что такое Т-тест?

Т-тест представляет собой форму выведенный статистика используется для принятия решения о том, существенно ли различаются процедуры для двух собраний и могут ли они упоминаться в определенных функциях.

В t-критерии используются t-статистика, оценки t-распределения и возможности оценки статистической значимости. Можно использовать вариационное исследование для проверки не менее трех подходов.

Мы бы не хотели, чтобы учащиеся в упомянутых выше моделях имели точно такое же среднее значение и стандартное отклонение, если бы мы каким-то образом взяли пример учащихся класса A и другого экземпляра учащихся класса B.

Математически t-критерий берет пример из обоих наборов, чтобы подтвердить проблемное объявление, поддерживая недопустимый аргумент эквивалентности между двумя процессами.

т тест 1

Что такое АНОВА?

Оценка спора — это инструмент тестирования, используемый для получения информации, состоящей из двух частей: преднамеренных и ошибочных элементов, с огромными общими колебаниями в наборе информации.

В испытании рецидива исследователи используют тест ANOVA, чтобы определить, как независимые переменные влияют на зависимую переменную. До 1918 года, когда Рональд Фишер исследовал разностный процесс, т-и Z-тест методы, разработанные в двадцатом веке, использовались для измерительного анализа.

Читайте также:  Голографический против радужного: разница и сравнение

ANOVA также называют дисперсионным анализом Фишера, потому что он увеличивает t- и z-тесты. Эта концепция была примечательна в 1925 году, когда в журнале Фишера появились «Измеримые методы для научных работников».

анова

Основные различия между T-тестом и ANOVA 

  1. Т-критерий применяется, когда примерная популяция меньше 30 и нормальная дифференциация неясна, тогда как дисперсионный анализ можно использовать для обширной тестируемой популяции.
  2. T-тест используется для проверки выборки, а ANOVA используется для сдвига гипотезы примеров.
Рекомендации
  1. https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
  2. https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006

Последнее обновление: 11 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

16 мыслей о «Т-тест против ANOVA: разница и сравнение»

  1. В статье ясно и кратко объясняются различия между t-тестами и ANOVA. Плюсы и минусы каждого метода также подробно описаны. Было бы неплохо узнать о нескольких реальных примерах или тематических исследованиях, где они применяются.

    Ответить
    • Я рад, что статья оказала на тебя такое положительное влияние, Шон. Я думаю, было бы неплохо включить несколько практических примеров использования этих методов. Это, безусловно, повысит ценность научной дискуссии.

      Ответить
    • Я согласен с вами обоими. Добавление практических примеров t-теста и ANOVA в различных областях сделало бы статью более интересной и доступной для различных аудиторий.

      Ответить
  2. В статье подробно объясняются функции t-тестов и ANOVA. Было бы более полезно, если бы в него было включено больше практических примеров, иллюстрирующих концепции.

    Ответить
  3. Содержание определенно информативно и будет полезно студентам и специалистам, которым необходимо детальное понимание сравнения t-тестов и дисперсионного анализа. Хотя книга написана хорошо, в ней отсутствует критический анализ, который сделал бы ее более убедительной.

    Ответить
    • Отличная мысль, Чарльз. Критическая оценка или анализ тематического исследования значительно увеличили бы глубину статьи.

      Ответить
    • Я понимаю, о чем ты говоришь, Чарльз. Критический анализ мог бы дать более глубокое понимание практического применения этих статистических методов.

      Ответить
  4. Статья эффективно разбивает технические концепции и делает их понятными. Использование сравнений и ссылок помогает прояснить сложные статистические показатели.

    Ответить
  5. В статье представлено детальное понимание концепций t-тестов и ANOVA. Цитируемые ссылки взяты из авторитетных источников, что повышает достоверность содержания.

    Ответить
  6. Статья достаточно информативна, но предположение о том, что t-критерий с большей вероятностью допустит ошибку, а ошибка ANOVA более значительна, должна быть подкреплена ссылками. Это довольно смелое заявление.

    Ответить
  7. Чтение этой статьи стало хорошим освежением знаний о t-тестах и ​​дисперсионном анализе. Объяснения подробные и понятные.

    Ответить
  8. В статье представлено всестороннее сравнение t-тестов и ANOVA. Он эффективно подчеркивает важность статистических показателей в реальных приложениях.

    Ответить
  9. Предоставленные объяснения являются всеобъемлющими, что упрощает понимание и применение сложных концепций t-тестов и ANOVA. Похвальный научный труд.

    Ответить
    • Софи, ты подняла хороший вопрос. Подход автора к объяснению таких сложных концепций обеспечивает четкое и краткое понимание t-тестов и ANOVA.

      Ответить
    • Я не могу не согласиться, Софи. Статья эффективно упрощает сложные статистические измерения, что делает ее полезной для широкой читательской аудитории.

      Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!