Trong thế giới thống kê, tính toán, giả định và kết luận chiếm ưu thế. Trong số tất cả các bài kiểm tra và kết quả, bài kiểm tra t và giá trị p là hai kỹ thuật giả định khó hiểu nhất.
Trong khi cả hai được tìm thấy trong cùng một tập hợp thống kê con và cung cấp thêm một thước đo giả định và được liên kết với nhau. Hai bài kiểm tra không giống nhau!
Các nội dung chính
- Thử nghiệm t là một thử nghiệm thống kê được sử dụng để so sánh phương tiện của hai nhóm, trong khi giá trị p đo lường bằng chứng chống lại giả thuyết khống trong thử nghiệm giả thuyết.
- Thử nghiệm T xác định xem sự khác biệt giữa các nhóm có đáng kể hay không, trong khi giá trị p giúp định lượng sức mạnh của bằng chứng chống lại giả thuyết khống.
- Thử nghiệm T dành riêng cho phương tiện so sánh, trong khi giá trị p áp dụng cho các thử nghiệm thống kê khác nhau.
Kiểm tra T so với Giá trị P
Sự khác biệt giữa kiểm tra T và P-Value là T-Test được sử dụng để phân tích tỷ lệ chênh lệch giữa giá trị trung bình của các mẫu. Ngược lại, các giá trị p được thực hiện để đạt được bằng chứng có thể được sử dụng để phủ nhận sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai phần.

kiểm tra T cung cấp sự khác biệt giữa hai phép đo trong phạm vi bình thường, trong khi giá trị p tập trung vào phía cực đoan của mẫu và do đó cung cấp kết quả quyết định.
Mặc dù có liên quan với nhau, cả hai đều thể hiện các khía cạnh khác nhau của một mẫu và xác định các tham số dân số khác nhau mà từ đó các mô hình được suy ra.
Bảng so sánh
Tham số so sánh | Kiểm tra T | Giá trị P |
---|---|---|
Hình thức đầy đủ | Thử nghiệm thống kê | giá trị xác suất |
ngành thống kê | Thống kê suy luận | Thống kê suy luận |
Kiểm tra giả thuyết | Có | Có |
Trung bình của các mẫu | Xen kẽ nhau | Null-Giống nhau |
Kết quả | Sự khác biệt về ý nghĩa | Phủ nhận các giả định Null |
Kiểm tra T là gì?
T-Test là một bài kiểm tra thống kê xác định tỷ lệ chênh lệch giữa giá trị trung bình của hai bộ liên quan. Nó thuộc danh mục thống kê, liên quan đến các dự đoán từ một mẫu dân số.
Thử nghiệm T có thể được thực hiện trên một tập hợp dữ liệu đồng liên quan; đặc điểm chung có thể là tuổi tác, khu vực, cung cấp dịch vụ hoặc bất kỳ yếu tố nào như vậy.
Ba loại bài kiểm tra t nổi tiếng là; mô hình mẫu được ghép nối, một mẫu và thử nghiệm hai mẫu độc lập.
Thử nghiệm mẫu được ghép nối là khi thử nghiệm được tiến hành trên cùng một mẫu tại các thời điểm khác nhau. Điều này là để suy ra tác động của các yếu tố bên ngoài đa dạng đối với mô hình.
Một thử nghiệm mẫu độc lập là một tên được đặt; khi một yếu tố cụ thể từ các mẫu được lấy ra, hai bộ dữ liệu từ hai mô hình khác nhau sẽ được lấy ra.
Giá trị P là gì?
Giá trị P là thử nghiệm giả định được sử dụng để phủ nhận rằng phương tiện của hai mẫu không có sự khác biệt.
Alpha là thuật ngữ được sử dụng để mô tả xác suất được xác định trước. Đồng thời, giá trị p là thuật ngữ được sử dụng cho xác suất, được tính toán sau khi phân tích kỹ lưỡng dân số và mẫu.
Trong một số trường hợp, giả thuyết tương tự bị từ chối sai; nó được thực hiện khi giả định null là đúng, nhưng vì số thực lớn hơn giá trị p, nên nó bị bỏ lại.
Nếu giá trị p có bản chất tầm thường đến mức cuối cùng nó phải được tuyên bố rằng các phương tiện không có sự khác biệt, thì trong trường hợp như vậy, các thử nghiệm và kết quả của toàn bộ thử nghiệm được coi là không quan trọng.
Sự khác biệt chính giữa T-Test và P-Value
Một cái nhìn sâu sắc cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa T-test và P-value:
- Kích thước mẫu ảnh hưởng đến giá trị P; mẫu càng quan trọng thì giá trị càng thấp. Mặc dù giá trị t được suy ra từ thử nghiệm t tỷ lệ thuận với kích thước mẫu, nhưng mẫu càng lớn thì giá trị càng cao.
- Kết quả của kiểm định t được cho là phù hợp trực tiếp với toàn bộ dân số, trong khi đối với giá trị p, tuyên bố này không hợp lệ!
Tôi cảm thấy lời giải thích chưa đi sâu đủ. Háo hức chờ đợi thêm phản hồi.
Tôi nghĩ lời giải thích đã khá toàn diện rồi.
Đôi khi tốt hơn hết là đừng quá phức tạp hóa nội dung kỹ thuật.
Cảm ơn bạn đã chia nhỏ một chủ đề phức tạp một cách rõ ràng như vậy.
Tôi đánh giá cao sự phân tích sâu sắc trong bài viết.
Chắc chắn rồi, nội dung chất lượng thực sự.
Bài viết này rất nhiều thông tin. Tôi vui vì tôi đã đi qua nó.
Đồng ý, nội dung chất lượng.
Chắc chắn rồi, tôi rất mong nhận được nhiều bài viết hơn từ tác giả.
Suy nghĩ của tôi chính xác!
Bạn có thể cung cấp thêm ví dụ ngoài những ví dụ được liệt kê không?
Tôi nghĩ rằng các ví dụ được cung cấp đã khá toàn diện.
Đọc rất hay, cảm ơn bạn.
Tôi thấy nội dung của bài viết này rất hấp dẫn.
Hoàn toàn có thể, nó khơi dậy sự tò mò hơn nữa về chủ đề này.
Thật tuyệt khi thấy những cuộc thảo luận như vậy diễn ra.
Bảng so sánh đặc biệt hữu ích trong việc tìm hiểu sự khác biệt.
Đồng ý, hình ảnh luôn làm cho thông tin phức tạp trở nên rõ ràng hơn.
Mô tả trực quan được bổ sung thực sự là một thành phần rất hữu ích.
Bài viết này là một bài đọc trí tuệ cấp cao.
Thật sảng khoái khi chứng kiến những cuộc thảo luận chuyên sâu như vậy diễn ra.
Khái niệm về T-test và P-Value chưa bao giờ rõ ràng hơn với tôi sau khi đọc bài viết này.
Thật tuyệt vời khi gặp được các khái niệm kỹ thuật được giải thích rõ ràng.
Cảm ơn vì bài viết giàu thông tin, nó giải quyết một cách hoàn hảo sự khác biệt giữa T-test và P-Value.
Tôi không thể nói điều đó tốt hơn. Các ví dụ được cung cấp làm cho nó dễ hiểu hơn.