Да би се постигла средња вредност, увек је дуга и исцрпљујућа интеракција прикупљања и израчунавања статистичких информација. Т-тест и јединствена директива разлике (АНОВА) су најчешће коришћене мере.
Кључне Такеаваис
- Т-тестови упоређују средње вредности две групе, док АНОВА упоређује средње вредности три или више група.
- Т-тестови претпостављају да су варијансе две групе које се пореде једнаке, док АНОВА може да обради неједнаке варијансе.
- Т-тестови су једноставнији од АНОВА, али АНОВА може пружити више информација о односима између више група.
Т-тест наспрам АНОВА
Т-тест је врста теста путем којег се могу упоредити средства две групе. Разлика између средњих вредности је идентификована у овом тесту. Групе се сматрају независним. Анова је још један тест помоћу којег се могу упоредити средства за три или више група. Пост-хоц тестирање је потребно у анова тестирању. Анова тестирање се може користити у друштвеним наукама.
Т-тест статистика прати Т = З/с у великим бројевима, где су З и с карактеристике података. Променљива З је намењена алтернативној хипотези; где важи алтернативни поглед, величина променљиве З је већа. У међувремену, 'с' је параметар који се скалира да би се одредила дистрибуција Т.
АНОВА је скуп статистичких модела. Иако су научници и статистичари дуго користили АНОВА критеријуме, сер Роналд Фишер је тек 1918. предложио да се неслагање званично испита у чланку 'Корелација између Менделове претпоставке о наслеђивању.'
Упоредна табела
| Параметри поређења | Т-тест | АНОВА |
|---|---|---|
| Употреба | Т-тестови се користе за тестирање хипотеза. | АНОВА ће испитати две стандардне девијације. |
| Статистички тест | к -µ)/(с/√н) | Између варијансе узорка/унутар варијансе узорка |
| Смисао | Т-тест је тест хипотезе који користе две популације за разматрање процеса. | АНОВА је техника која се може посматрати за анализу метода са више популација. |
| одлика | Т-тест упоређује две групе величине узорка (н) испод 30 по групи. | За изједначавање три или више типова користи се АНОВА. |
| Грешка | Већа је вероватноћа да ће т-тест направити грешку. | АНОВА има грешку значајнију од те |
Шта је Т-тест?
Т-тест је облик инференцијалне статистике користи се за одлучивање да ли се процедуре за два састанка значајно разликују и да ли се на њих може позвати у одређеним карактеристикама.
Т-тест користи т-статистику, процене т-дистрибуције и могућности за процену статистичке значајности. Може се користити испитивање варијација да се изврши тест од најмање три приступа.
Не бисмо желели да ученици у горе поменутим моделима имају потпуно исту средњу вредност и стандардну девијацију ако бисмо некако узели пример ученика разреда Ан и другог примера ученика разреда Б.
Математички, т-тест узима пример из оба скупа да би потврдио проблематичну декларацију подржавајући неважећи аргумент еквиваленције између два процеса.
Шта је АНОВА?
Процена спора је апарат за тестирање који се користи у увидима који се састоје од два дела, намерних и погрешних елемената, са огромном укупном флуктуацијом унутар скупа информација.
У испитивању релапса, истраживачи користе АНОВА тест да би утврдили како независне варијабле утичу на зависну варијаблу. Све до 1918. године, када је Роналд Фишер испитао процес разлике, т-анд з-тест за анализу мерења коришћене су методе развијене у двадесетом веку.
АНОВА се такође назива Фишерова анализа варијансе јер повећава т- и з-тестове. Концепт је био изванредан 1925. године када су се у Фишеровом часопису појавиле „Методе мерења за истраживаче”.
Главне разлике између Т-теста и АНОВА
- Т-тест се примењује када је пример популације мањи од 30 и нормална диференцијација је нејасна, док се АНОВА може користити на великој тестираној популацији.
- Т-тест се користи за верификацију узорка, док се АНОВА користи за промену хипотезе примера.
- https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
- https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006
Последње ажурирање: 11. јуна 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Пијуш Јадав је последњих 25 година провео радећи као физичар у локалној заједници. Он је физичар који страствено жели да науку учини доступнијом нашим читаоцима. Дипломирао је природне науке и постдипломске студије заштите животне средине. Више о њему можете прочитати на његовом био паге.
Чланак објашњава разлике између т-тестова и АНОВА на јасан и концизан начин. Предности и недостаци сваке методе су такође детаљно описани. Било би лепо научити о неколико примера из стварног живота или студија случаја где се примењују.
Драго ми је да је чланак имао тако позитиван утицај на тебе, Шоне. Мислим да би била одлична идеја укључити неколико практичних примера где се ове методе користе. То би свакако додало вредност научној расправи.
Слажем се са вама обоје. Додавање практичних примера т-теста и АНОВА у различитим областима учинило би чланак занимљивијим и релевантнијим за различиту публику.
Чланак свеобухватно објашњава функције т-тестова и АНОВА. Било би богатије ако би укључивало више практичних примера за илустрацију концепата.
Садржај је свакако информативан и био би користан студентима и професионалцима којима је потребно детаљно разумевање поређења између т-тестова и АНОВА. Иако је добро написан, изостаје критичка анализа, што би га учинило убедљивијим.
Одлична поента, Цхарлес. Критичка процена или анализа студије случаја би значајно побољшали дубину чланка.
Разумем шта говориш, Цхарлес. Критичка анализа је могла пружити богатији увид у практичну примену ових статистичких метода.
Чланак пружа проницљиво поређење између т-тестова и АНОВА, ефикасно наглашавајући кључне разлике.
Чланак ефикасно разлаже техничке концепте и чини их разумљивим. Употреба поређења и референци помаже у разјашњавању сложених статистичких мера.
Чланак представља детаљно разумевање концепата т-тестова и АНОВА. Наведене референце су из реномираних извора, додајући кредибилитет садржају.
Чланак је прилично информативан, али претпоставку да ће т-тест имати већу вероватноћу да направи грешку и да је грешка АНОВА значајнија треба да буде поткријепљена референцама. То је прилично храбра изјава.
Читање овог чланка било је добро освежење о т-тестовима и АНОВА-и. Објашњења су детаљна и лако разумљива.
Чланак пружа свеобухватно поређење између т-тестова и АНОВА. Он ефективно наглашава значај статистичких мера у апликацијама у стварном свету.
Објашњења која су дата су свеобухватна, чинећи сложене концепте т-тестова и АНОВА лакшим за разумевање и примену. Похвале вредан научни рад.
Сопхие, добро си рекла. Ауторов приступ објашњавању овако замршених концепата пружа јасно и сажето разумевање т-тестова и АНОВА.
Не могу се више сложити, Сопхие. Чланак ефикасно поједностављује сложене статистичке мере, чинећи га корисним за широку читалачку публику.