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.
Chìa khóa chính
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- Tập hợp các biến giải thích có dự đoán chính xác biến kết quả không?
- 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?
- 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:
- Để quyết định độ mạnh của các biến độc lập, tức là chúng ảnh hưởng đến biến độc lập ở mức độ nào.
- Để dự báo sự thay đổi của biến phụ thuộc do các biến độc lập gây ra.
- 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
- 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.
- 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.
- https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
- https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short
Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
Tôi không chắc những khái niệm này đã được giải thích đủ rõ ràng. Nó có thể quá phức tạp đối với một số độc giả có thể hiểu được.
Tôi trân trọng không đồng ý. Tôi nghĩ những lời giải thích rất kỹ lưỡng và rõ ràng, phục vụ được nhiều đối tượng.
Bài viết cung cấp lời giải thích rõ ràng và đầy đủ thông tin về cả T-test và Hồi quy tuyến tính. Nó hữu ích cho bất cứ ai quan tâm đến thống kê suy luận.
Đây là một cái nhìn tổng quan tuyệt vời về các khái niệm. Viết tốt và dễ hiểu.
Tôi hoàn toàn đồng ý! Đó là một lời giải thích rất toàn diện chắc chắn có thể mang lại lợi ích cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về thống kê suy luận.
Bài viết trình bày sự so sánh có cấu trúc chặt chẽ giữa T-test và Hồi quy tuyến tính, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt những điểm khác biệt chính.
Đã đồng ý. Tôi thấy bảng so sánh đặc biệt hữu ích và được tổ chức tốt.
Cách tiếp cận có cấu trúc để so sánh các phương pháp thống kê này rất đáng khen ngợi.
Tôi nhận thấy bài viết có nhiều thông tin và được viết tốt, cung cấp những hiểu biết có giá trị về các chủ đề được thảo luận.
Hoàn toàn có thể, những hiểu biết sâu sắc được cung cấp ở đây thực sự có giá trị. Rất đáng để đọc!
Bài viết có vẻ hơi quá đơn giản và không đi sâu vào sự phức tạp của các phương pháp thống kê này.
Tôi có thể thấy người ta có thể cảm nhận nó đơn giản như thế nào, nhưng đôi khi một lời giải thích thẳng thắn lại là cách tiếp cận tốt nhất cho những khái niệm như vậy.
Tôi nghĩ sự đơn giản trong cách giải thích chính là điều làm nên hiệu quả của bài viết này. Nó không thiếu chiều sâu mà khá ngắn gọn và dễ hiểu.
Tôi thấy bài viết này rất khai sáng và cảm thấy như tôi đã học được rất nhiều điều từ nó. Thật tuyệt vời khi giải thích những thuật ngữ phức tạp này một cách đơn giản!
Chắc chắn! Tác giả đã làm rất tốt việc đơn giản hóa những khái niệm này cho người đọc. Đó là một bài đọc có giá trị.
Bài viết này hơi dài dòng và có thể khiến người đọc choáng ngợp với những chi tiết không cần thiết.
Tôi đánh giá cao tính kỹ lưỡng của bài viết. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng tất cả các khía cạnh đều được giải thích đầy đủ.
Tôi không nghĩ nó dài dòng; nó trình bày kỹ lưỡng các khía cạnh thiết yếu của T-test và Hồi quy tuyến tính.
Cuối cùng là một bài viết được giải thích rõ ràng về T-test và Hồi quy tuyến tính. Bảng so sánh đặc biệt hữu ích để hiểu sự khác biệt của chúng.
Tuyệt đối! Bảng so sánh thực sự đơn giản hóa các khía cạnh tương phản của các phương pháp thống kê này.
Bài viết thiếu nội dung và không thu hút được người đọc một cách hiệu quả.
Bài viết cung cấp những hiểu biết sâu sắc về T-test và Hồi quy tuyến tính cũng như các ứng dụng thực tế của chúng. Một nguồn tài nguyên có giá trị thực sự.
Tôi không thể đồng ý nhiều hơn! Các ứng dụng thực tế được cung cấp ở đây rất nhiều thông tin.