Т-тест проти P-значення: різниця та порівняння

У світі статистики переважають розрахунки, припущення та висновки. Серед усіх тестів і результатів t-тест і p-value є двома найбільш заплутаними методами припущень.

У той час як обидва вони знаходяться в одній підмножині статистики та забезпечують додаткову міру припущення та взаємозв’язку. Два тести не однакові!

Ключові винесення

1. Т-критерій — це статистичний тест, який використовується для порівняння середніх значень двох груп, тоді як p-значення вимірює доказ проти нульової гіпотези під час перевірки гіпотези.
2. T-тести визначають, чи є відмінності між групами суттєвими, а p-значення допомагають кількісно визначити силу доказів проти нульової гіпотези.
3. Т-тести специфічні для порівняння середніх, тоді як р-значення застосовуються до різних статистичних тестів.

Т-тест проти P-значення

Різниця між Т-тест і P-Value полягає в тому, що T-тест використовується для аналізу різниці між середніми значеннями вибірок. На противагу цьому р-значення виконується для отримання доказу, який можна використати для заперечення байдужості між середніми значеннями двох частин.

Т-тест забезпечує різницю між двома показниками в межах нормального діапазону, тоді як p-значення фокусується на крайній стороні зразка і, таким чином, забезпечує вирішальний результат.

Незважаючи на те, що вони взаємопов’язані, вони показують різні аспекти вибірки та визначають різні параметри сукупності, з яких виводяться моделі.  

---

 

Таблиця порівняння

Параметр порівняння	T-тест	P-значення
Повна форма	Статистика випробувань	Значення ймовірності
Галузь статистики	Пільгова статистика	Пільгова статистика
Перевірка гіпотез	Так	Так
Середні значення проб	Змінюється	Нуль-те саме
Результат	Різниця в середньому	Заперечення нульових припущень

---

 

Що таке Т-тест?

Т-тест — це статистичний тест, що визначає різницю між середніми значеннями двох пов’язаних наборів. Він відноситься до категорії статистичних даних, що стосується прогнозів на основі вибірки населення.

Т-тест можна виконати на наборі взаємопов’язаних даних; спільною ознакою може бути вік, територія, надання послуг або будь-який подібний фактор.

Три відомі типи t-тестів: парна вибіркова модель, один зразок і незалежні двовибіркові тести.

Тест парних зразків — це коли тестування проводиться на одному зразку в різний час. Це робиться для висновку про вплив різноманітних зовнішніх факторів на модель.

Незалежний зразок тесту - це назва; коли береться конкретний фактор із вибірки, вилучаються два набори даних з двох різних моделей.

 

Що таке P-value?

P-value — це перевірка припущення, яка використовується для заперечення того, що середні значення двох вибірок не мають різниці.

Альфа - це термін, який використовується для опису заздалегідь визначеної ймовірності. У той же час p-значення — це термін, який використовується для ймовірності, розрахованої після ретельного аналізу сукупності та вибірки.

У деяких випадках та сама гіпотеза помилково відкидається; це робиться, коли нульове припущення вірне, але оскільки суттєве число вище за p-значення, воно залишається.

Якщо p-значення настільки тривіальне, що врешті-решт слід оголосити, що середні значення не мають різниці, то в такому випадку тести та результати всього тесту вважаються несуттєвими.

---

Основні відмінності між Т-тестом і P-значенням

Палкий погляд показує значні відмінності між Т-тестом і Р-значенням:

1. Розмір вибірки впливає на P-значення; чим більша вибірка, тим менше значення. Хоча t-значення, отримане з t-критерію, прямо пропорційне розміру вибірки, чим більша вибірка, тим вище значення.
2. Кажуть, що результат t-тесту безпосередньо стосується всієї сукупності, тоді як у випадку p-значення це твердження недійсне!

---

посилання

1. https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
2. https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038

Останнє оновлення: 11 червня 2023 р