T-test vs Hồi quy tuyến tính: Sự khác biệt và so sánh

T-test và hồi quy tuyến tính là các thuật ngữ liên quan đến thống kê suy luận. Phương pháp thống kê giúp chúng ta khái quát hóa và dự đoán dân số bằng cách lấy một mẫu nhỏ nhưng mang tính minh họa.

Các nội dung chính

1. Thử nghiệm t là một thử nghiệm thống kê được sử dụng để so sánh phương tiện của hai nhóm. Đồng thời, hồi quy tuyến tính là phương pháp mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.
2. Thử nghiệm T giúp xác định xem sự khác biệt giữa các nhóm có đáng kể hay không, trong khi hồi quy tuyến tính có thể dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của biến độc lập.
3. Các phép thử T bị giới hạn trong việc so sánh các phương tiện, trong khi hồi quy tuyến tính có thể mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và kiểm soát các biến gây nhiễu.

T-test so với hồi quy tuyến tính

Sự khác biệt giữa T-test và Linear Regression là Linear Regression được áp dụng để làm sáng tỏ mối tương quan giữa một hoặc hai biến theo một đường thẳng. Đồng thời, kiểm định T là một trong những công cụ kiểm định giả thuyết áp dụng cho hệ số góc hay hệ số hồi quy suy ra từ hồi quy tuyến tính đơn giản.

Trong khi kiểm tra T là một trong những phép thử được sử dụng trong kiểm định giả thuyết, Hồi quy tuyến tính là một trong những loại phân tích hồi quy.

Thử nghiệm T là một trong những thử nghiệm giả thuyết được thực hiện để xác định xem sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai nhóm có đáng chú ý hay không, nghĩa là liệu những khác biệt đó có thể xảy ra một cách tình cờ hay không.

---

 

Bảng so sánh

Tham số so sánh	kiểm tra T	linear Regression
Phương pháp thống kê	Thử nghiệm T là một trong những công cụ kiểm tra giả thuyết, do đó là một phương pháp thống kê suy luận.	Hồi quy tuyến tính là một trong những loại phân tích hồi quy và cũng là một phương pháp thống kê suy luận.
Sử dụng	Thử nghiệm T được sử dụng để so sánh phương tiện của hai bộ dữ liệu được quan sát và để tìm ra mức độ khác biệt như vậy là 'tình cờ'.	Hồi quy tuyến tính được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc hoặc biến kết quả và một hoặc nhiều biến độc lập hoặc biến dự báo.
Các loại	Các thử nghiệm T chủ yếu có ba loại, đó là Thử nghiệm mẫu độc lập (so sánh giữa giá trị trung bình của hai bộ dữ liệu), Thử nghiệm T mẫu được ghép nối (so sánh các tiêu chuẩn của các bộ dữ liệu giống hệt nhau theo các khoảng thời gian khác nhau) và Thử nghiệm một mẫu T- kiểm tra (so sánh giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu với giá trị trung bình đã biết).	Có hai loại Hồi quy tuyến tính: Hồi quy tuyến tính đơn giản (gồm một biến phụ thuộc và một biến độc lập) và Hồi quy tuyến tính bội (gồm một biến phụ thuộc và hai biến độc lập trở lên).
Ứng dụng thực tế	Thử nghiệm T có thể được sử dụng để kiểm tra lợi nhuận từ hai danh mục đầu tư khác nhau được quản lý theo hai chiến lược đầu tư khác nhau. Nó lần đầu tiên được sử dụng để kiểm tra chất lượng ổn định của bia đen trong một công ty sản xuất bia.	Hồi quy tuyến tính chủ yếu được sử dụng để quan sát hành vi của khách hàng, định giá, dự báo doanh số cho một công ty, thời tiết, tăng trưởng GDP, v.v.
Số lượng biến hoặc bộ có thể được sử dụng.	Chỉ có hai bộ dữ liệu hoặc nhóm có thể được sử dụng trong thử nghiệm T.	Trong khi chỉ có một biến hồi quy, số lượng biến hồi quy có thể nhiều hơn hai.

---

 

Thử nghiệm T là gì?

Thử nghiệm T là một trong những công cụ được sử dụng trong thử nghiệm giả thuyết để so sánh hai bộ dữ liệu khác nhau và giá trị trung bình hoặc trung bình của chúng.

Nó được sử dụng lần đầu tiên bởi William Sealy Gosset, một nhà hóa học làm việc cho một công ty sản xuất bia có tên Guinness, để theo dõi chất lượng nhất quán của bia đen.

Dần dần, nó được nâng cấp và bây giờ nó đề cập đến bất kỳ kiểm tra giả thuyết nào trong đó dữ liệu, khi được phân tích, được cho là tương đương với phân phối t (đường cong phân phối hình chuông có đuôi nặng hơn) nếu giả thuyết không (giả định rằng không có mối quan hệ nào tồn tại giữa các bộ dữ liệu) được chứng minh là đúng.

Có ba loại bài kiểm tra T:

1. Mẫu độc lập T-test: Nó được sử dụng để so sánh hai bộ dữ liệu được quan sát khác nhau và phương tiện của chúng.
2. Bài kiểm tra chữ T mẫu được ghép nối: Nó so sánh giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu được quan sát tại các thời điểm khác nhau.
3. Một mẫu thử nghiệm T: Nó so sánh giá trị trung bình của một bộ dữ liệu và một tiêu chuẩn đã biết.

Là một cách tiếp cận để kiểm tra giả thuyết, T-test khá bảo thủ. Nó chỉ có thể được áp dụng cho hai tập dữ liệu và chỉ phù hợp với những tập dữ liệu nhỏ.

 

Hồi quy tuyến tính là gì?

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê suy luận cố gắng giải thích mối tương quan giữa một biến phụ thuộc (Y) và một hoặc nhiều biến độc lập (X) bằng một đường thẳng.

1. Tập hợp các biến giải thích có dự đoán chính xác biến kết quả không?
2. Nếu có, thì đâu là biến độc lập hoặc biến giải thích nổi bật nhất ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc hoặc biến kết quả?
3. Và cuối cùng, sự thay đổi trong các biến độc lập hoặc biến giải thích này ảnh hưởng đến kết quả hoặc biến phụ thuộc ở mức độ nào?

Tương tự, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập được cho là có hại nếu biến thứ nhất giảm khi biến thứ hai tăng.

Hồi quy tuyến tính có ba cách sử dụng:

1. Để quyết định độ mạnh của các biến độc lập, tức là chúng ảnh hưởng đến biến độc lập ở mức độ nào.
2. Để dự báo sự thay đổi của biến phụ thuộc do các biến độc lập gây ra.
3. Để dự đoán các xu hướng và giá trị trong tương lai.

Chủ yếu có hai hồi quy tuyến tính: Hồi quy tuyến tính cơ bản bao gồm một biến phụ thuộc và một biến độc lập và Hồi quy tuyến tính bội, bao gồm biến phụ thuộc và hai hoặc nhiều biến độc lập.

---

Sự khác biệt chính giữa kiểm tra T và hồi quy tuyến tính

1. Sự khác biệt chính giữa hồi quy tuyến tính và kiểm tra T là Hồi quy tuyến tính giải thích mối tương quan giữa một biến hồi quy và một hoặc nhiều biến hồi quy và mức độ mà biến thứ hai ảnh hưởng đến biến thứ nhất.
2. Phân tích hồi quy tuyến tính có thể được thực hiện ngay cả với các tập dữ liệu lớn hơn, nhưng kiểm tra T chỉ phù hợp với các tập dữ liệu nhỏ hơn.

---

dự án

1. https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
2. https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short