T-test vs ANOVA: Sự khác biệt và so sánh

Để đạt được giá trị trung bình, luôn là một quá trình tương tác lâu dài và mệt mỏi để thu thập và tính toán thông tin thống kê. Thử nghiệm t và Chỉ thị đơn khác biệt (ANOVA) là các biện pháp được sử dụng phổ biến nhất.

Các nội dung chính

1. Các thử nghiệm T so sánh phương tiện của hai nhóm, trong khi ANOVA so sánh phương tiện của ba nhóm trở lên.
2. Các thử nghiệm T giả định rằng phương sai của hai nhóm được so sánh là bằng nhau, trong khi ANOVA có thể xử lý các phương sai không bằng nhau.
3. Các thử nghiệm T đơn giản hơn ANOVA, nhưng ANOVA có thể cung cấp thêm thông tin về mối quan hệ giữa nhiều nhóm.

Thử nghiệm T so với ANOVA 

T-test là một loại thử nghiệm thông qua phương tiện của hai nhóm có thể được so sánh. Sự khác biệt giữa các phương tiện được xác định trong thử nghiệm này. Các nhóm được coi là độc lập. Anova là một thử nghiệm khác sử dụng phương tiện có thể so sánh ba nhóm trở lên. Post-hoc testing là bắt buộc trong anova testing. Thử nghiệm Anova có thể được sử dụng trong khoa học xã hội.

kiểm tra T số liệu thống kê tuân theo T = Z/s với số lượng lớn, trong đó Z và s là các tính năng dữ liệu. Biến Z dành cho giả thuyết thay thế; trong đó một chế độ xem thay thế hợp lệ, độ lớn của biến Z lớn hơn. Trong khi đó, 's' là một tham số có tỷ lệ để quyết định phân phối của T.

ANOVA là một bộ mô hình thống kê. Mặc dù các học giả và nhà thống kê từ lâu đã sử dụng các tiêu chí ANOVA, Ngài Ronald Fisher chỉ đề xuất vào năm 1918 rằng sự khác biệt này sẽ được kiểm tra chính thức trong bài viết 'Mối tương quan giữa giả định thừa kế Mendelian'.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	kiểm tra T	ANOVA
Sử dụng	T-test được sử dụng để kiểm tra giả thuyết.	ANOVA sẽ kiểm tra hai độ lệch chuẩn.
Kiểm tra thống kê	x ̄-µ)/(s/√n)	Giữa phương sai mẫu/Trong phương sai mẫu
Ý nghĩa	Thử nghiệm T là một thử nghiệm giả thuyết được sử dụng bởi hai quần thể để xem xét các quy trình.	ANOVA là một kỹ thuật có thể quan sát được để phân tích các phương pháp đa dân số.
Đặc tính	T-Test so sánh hai nhóm cỡ mẫu (n) dưới 30 mỗi nhóm.	Để đánh đồng ba hoặc nhiều loại, ANOVA được sử dụng.
lỗi	Một bài kiểm tra t có nhiều khả năng phạm sai lầm.	ANOVA có một sai lầm nghiêm trọng hơn thế

Thử nghiệm T là gì?

Kiểm định t là một dạng thống kê suy luận được sử dụng để quyết định xem các thủ tục cho hai cuộc họp có khác biệt đáng kể hay không và có thể được đề cập đến trong một số tính năng nhất định.

Thử nghiệm t sử dụng thống kê t, đánh giá phân phối t và cơ hội để đánh giá ý nghĩa thống kê. Người ta có thể sử dụng điều tra biến thể để thực hiện kiểm tra ít nhất ba cách tiếp cận.

Chúng ta sẽ không muốn các học sinh trong các mô hình được đề cập ở trên có cùng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn nếu bằng cách nào đó chúng ta lấy một ví dụ về học sinh lớp An và một ví dụ khác về học sinh lớp B.

Về mặt toán học, kiểm tra t lấy một ví dụ từ cả hai bộ để xác nhận khai báo có vấn đề bằng cách hỗ trợ một đối số không hợp lệ về sự tương đương giữa hai quy trình.

ANOVA là gì?

Đánh giá tranh chấp là một công cụ kiểm tra được sử dụng trong hiểu biết bao gồm hai phần, các yếu tố có chủ ý và thất thường, với sự biến động tổng thể rất lớn trong một tập hợp thông tin.

Trong một thử nghiệm lặp lại, các nhà điều tra sử dụng thử nghiệm ANOVA để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Cho đến năm 1918, khi Ronald Fisher kiểm tra quá trình khác biệt, t-và kiểm tra z phương pháp được phát triển trong thế kỷ XX đã được sử dụng để đo lường phân tích.

ANOVA còn được gọi là Phân tích phương sai Fisher vì nó làm tăng các phép thử t và z. Khái niệm này rất đáng chú ý vào năm 1925 khi “Các phương pháp đo lường được dành cho công nhân nghiên cứu” xuất hiện trên tạp chí của Fisher.

Sự khác biệt chính giữa T-test và ANOVA 

1. Thử nghiệm T được áp dụng khi dân số mẫu nhỏ hơn 30 và sự khác biệt thông thường không rõ ràng, trong khi ANOVA có thể được sử dụng trên dân số lớn được thử nghiệm.
2. Thử nghiệm T được sử dụng để xác minh mẫu, trong khi ANOVA được sử dụng để thay đổi giả thuyết ví dụ.

dự án

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