T-test กับ ANOVA: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

เพื่อให้บรรลุค่าเฉลี่ย การรวบรวมและคำนวณข้อมูลทางสถิติจะต้องใช้เวลานานและเหนื่อยล้าเสมอ t-test และ Difference Single Directive (ANOVA) เป็นการวัดที่ใช้บ่อยที่สุด

ประเด็นที่สำคัญ

1. T-test จะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม ในขณะที่ ANOVA จะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสามกลุ่มขึ้นไป
2. การทดสอบทีถือว่าความแปรปรวนของทั้งสองกลุ่มที่เปรียบเทียบเท่ากัน ในขณะที่ ANOVA สามารถจัดการกับความแปรปรวนที่ไม่เท่ากันได้
3. การทดสอบทีมีความตรงไปตรงมามากกว่า ANOVA แต่ ANOVA สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างหลายกลุ่มได้

T-test กับ ANOVA 

T-test คือการทดสอบประเภทหนึ่งซึ่งสามารถเปรียบเทียบระหว่างสองกลุ่มได้ ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถูกระบุในการทดสอบนี้ กลุ่มนี้ถือว่าเป็นอิสระ Anova เป็นอีกหนึ่งการทดสอบโดยใช้วิธีเปรียบเทียบตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไป จำเป็นต้องมีการทดสอบหลังการทดสอบในการทดสอบอะโนวา การทดสอบ Anova สามารถใช้ในสังคมศาสตร์ได้

ทดสอบ T สถิติเป็นไปตาม T = Z/s ในจำนวนมาก โดยที่ Z และ s เป็นคุณลักษณะของข้อมูล ตัวแปร Z มีไว้สำหรับสมมติฐานทางเลือก เมื่อมุมมองทางเลือกถูกต้อง ขนาดของตัวแปร Z จะมากกว่า ในขณะเดียวกัน 's' เป็นพารามิเตอร์ที่ปรับขนาดเพื่อตัดสินใจการกระจายตัวของ T

ANOVA เป็นชุดแบบจำลองทางสถิติ แม้ว่านักวิชาการและนักสถิติจะใช้เกณฑ์ ANOVA มานานแล้ว แต่เซอร์โรนัลด์ ฟิชเชอร์เพิ่งเสนอแนะในปี 1918 ว่าควรตรวจสอบความคลาดเคลื่อนอย่างเป็นทางการในบทความ 'The Correlation between Mendelian Inheritance Supposition'

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	ทดสอบ T	การวิเคราะห์ความแปรปรวน
การใช้ประโยชน์	การทดสอบทีใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐาน	ANOVA จะตรวจสอบค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่า
การทดสอบทางสถิติ	x ̄-µ)/(s/√n)	ระหว่างความแปรปรวนตัวอย่าง/ภายในความแปรปรวนตัวอย่าง
ความหมาย	การทดสอบทีเป็นการทดสอบสมมติฐานที่ประชากรสองคนใช้เพื่อพิจารณากระบวนการ	ANOVA เป็นเทคนิคที่สามารถสังเกตได้สำหรับการวิเคราะห์วิธีการแบบหลายประชากร
ลักษณะ	T-Test เปรียบเทียบกลุ่มขนาดตัวอย่างสองกลุ่ม (n) ที่ต่ำกว่า 30 ต่อกลุ่ม	หากต้องการเปรียบเทียบสามประเภทขึ้นไป จะใช้ ANOVA
ความผิดพลาด	การทดสอบแบบ t-test มีแนวโน้มที่จะทำผิดพลาดมากกว่า	ANOVA มีข้อผิดพลาดที่สำคัญกว่านั้น

T-test คืออะไร?

การทดสอบทีเป็นรูปแบบหนึ่งของ สถิติอนุมาน ใช้เพื่อตัดสินใจว่าขั้นตอนสำหรับการประชุมสองครั้งแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญและสามารถอ้างอิงถึงในคุณสมบัติบางอย่างได้หรือไม่

การทดสอบทีใช้สถิติแบบที การประเมินการแจกแจงแบบที และโอกาสในการประเมินนัยสำคัญทางสถิติ เราสามารถใช้การตรวจสอบความแปรผันเพื่อดำเนินการทดสอบอย่างน้อยสามวิธี

เราไม่ต้องการให้นักเรียนในแบบจำลองที่กล่าวมาข้างต้นมีค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากันทุกประการ หากเรายกตัวอย่างนักเรียนชั้นเรียน A และนักเรียนชั้นเรียน B อีกตัวอย่างหนึ่ง

ในทางคณิตศาสตร์ การทดสอบทีใช้ตัวอย่างจากทั้งสองชุดเพื่อยืนยันการประกาศที่เป็นปัญหาโดยสนับสนุนอาร์กิวเมนต์ที่ไม่ถูกต้องของความเท่าเทียมกันระหว่างทั้งสองกระบวนการ

ANOVA คืออะไร

การประเมินข้อขัดแย้งเป็นเครื่องมือทดสอบที่ใช้ในข้อมูลเชิงลึกที่ประกอบด้วยสองส่วนคือองค์ประกอบที่จงใจและเอาแน่เอานอนไม่ได้ โดยมีความผันผวนโดยรวมอย่างมากภายในชุดข้อมูล

ในการทดลองการกลับเป็นซ้ำ ผู้วิจัยใช้การทดสอบ ANOVA เพื่อพิจารณาว่าตัวแปรอิสระส่งผลต่อตัวแปรตามอย่างไร จนกระทั่งปี 1918 เมื่อโรนัลด์ ฟิชเชอร์ตรวจสอบกระบวนการที่แตกต่าง t-and z-ทดสอบ วิธีการที่พัฒนาขึ้นในศตวรรษที่ 20 ถูกนำมาใช้ในการวัดการวิเคราะห์

ANOVA มีเรียกอีกอย่างว่า Fisher Variance Analysis เนื่องจากจะเพิ่มการทดสอบ t และ z แนวคิดนี้มีความโดดเด่นในปี 1925 เมื่อ "วิธีการวัดสำหรับนักวิจัย" ปรากฏในวารสารของฟิชเชอร์

ความแตกต่างหลักระหว่างการทดสอบ T และ ANOVA 

1. การทดสอบ T จะใช้เมื่อประชากรตัวอย่างน้อยกว่า 30 และความแตกต่างตามปกติไม่ชัดเจน ในขณะที่ ANOVA สามารถใช้กับประชากรจำนวนมากที่ทดสอบ
2. T-test ใช้สำหรับตัวอย่างในการตรวจสอบ ในขณะที่ ANOVA ใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงสมมติฐานตัวอย่าง

อ้างอิง

1. https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01407-2
2. https://www.ingentaconnect.com/content/acter/cter/2012/00000037/00000003/art00006

อัพเดตล่าสุด : 11 มิถุนายน 2023