Чтобы достичь среднего, сбор и вычисление статистической информации всегда требует длительного и изнурительного взаимодействия. Стьюдент и критерий разности единичных значений (ANOVA) являются двумя наиболее часто используемыми показателями. T-тест используется, чтобы увидеть, являются ли два центра или пути в некоторой степени близкими или разными. Если видно не менее трех промежуточных или средних значений, предпочтение отдается дисперсионному анализу. Используется еще один инструмент, поэтому ANOVA используется как минимум в двух методах. T-тест с большей вероятностью приведет к ошибочной ошибке.
Т-тест против ANOVA
Разница между t-тестом и ANOVA заключается в том, что T-тест используется для проверки гипотез, так что ANOVA используется для проверки двух стандартных отклонений, когда могут быть включены дополнительные методы сеанса. Техника спекуляции ничем не отличается. Для сравнения групп с размером выборки (n) менее 30 для каждой группы используется t-критерий. Чтобы приравнять три или более типов, используется ANOVA.
Статистика T-теста в больших количествах имеет форму T = Z / s, где Z и s - характеристики данных. Переменная Z предназначена для альтернативной гипотезы; по сути, там, где действительна альтернативная гипотеза, величина переменной Z больше. Между тем, «s» - это параметр, который масштабируется для определения распределения T. Гипотезы в t-тесте состоят в том, что ps2 предполагает неверное распределение гипотез, и c) значение и оценка Z независимы. В определенной форме t-критерия эти факторы являются последствиями анализируемой совокупности, например, анализируются результаты.
ANOVA - это набор статистических моделей. Хотя критерии ANOVA давно используются учеными и статистиками, сэр Рональд Фишер только в 1918 году предложил официально изучить это несоответствие в статье «Корреляция между предположением о менделевском наследовании». С тех пор расширение и применение ANOVA было расширено.. ANOVA - неправильное название, поскольку он выводится не из различий между разными способами сбора, а из контрастов.
Таблица сравнения Т-теста и ANOVA
| Параметры сравнения | Т-тест | ANOVA |
| Утилизация | Т-тесты используются для проверки гипотез. | Два стандартных отклонения должны быть исследованы с помощью дисперсионного анализа. |
| Статистика теста | х ̄-µ) / (s / √n) | Между дисперсией выборки / дисперсией внутри выборки |
| Значение | T-тест - это проверка гипотезы, используемая двумя популяциями для рассмотрения процессов. | ANOVA - это наблюдаемый метод анализа многопопуляционных методов. |
| Особенность | T-тест используется для сравнения двух групп (n) размером менее 30 на группу. | Чтобы приравнять три или более типов, используется ANOVA. |
| Ошибка | T-тест с большей вероятностью совершит ошибку. | В ANOVA есть ошибка большего размера |
Что такое Т-тест?
T-тест - это форма выводимой статистики, которая используется для определения того, существенно ли отличаются процедуры для двух встреч и на которые можно ссылаться в определенных функциях. Он используется в основном там, где наборы данных основаны на нормальном распределении, близком к набору данных, записанному в форме 100-кратного сдвига. Тест используется в качестве инструмента проверки гипотезы и позволяет проверить допущения, относящиеся к населению.
T-тест использует t-статистику, оценки t-распределения и возможности для оценки статистической значимости. Можно использовать вариационное исследование для проверки как минимум трех подходов. По сути, t-тест позволяет исследовать регулярные положительные стороны и вероятность того, что они исходят от общей популяции.
Мы бы не хотели, чтобы учащиеся в вышеупомянутых моделях имели точно такое же среднее значение и стандартное отклонение, если бы мы каким-то образом взяли пример учащихся класса A и другой пример учащихся класса B. По сути, образцы фиктивного лечения относились к контрольной группе, а образцы, взятые из предписанного набора лекарственных средств, могут иметь незначительно разные среднее значение и стандартное отклонение.
Математически t-тест берет пример из обоих наборов, чтобы подтвердить сложное объявление, поддерживая недопустимый аргумент эквивалентности между двумя процессами. Чтобы измерить и проанализировать эти значения по сравнению с обычными качествами с помощью подходящих уравнений и предполагаемой неверной гипотезы, принимается или отклоняется, по мере необходимости.
Что такое ANOVA?
Оценка разногласий - это инструмент тестирования, используемый для анализа, который состоит из двух частей, преднамеренных элементов и неустойчивых элементов, с заметными общими колебаниями, содержащимися в информационном наборе. Методические переменные влияют на данный индекс, а ошибочные элементы - нет.
В испытании рецидива исследователи используют тест ANOVA, чтобы определить, как автономные переменные влияют на зависимую переменную. До 1918 года, когда Рональд Фишер исследовал разностный процесс, для анализа измерений использовались методы t- и z-тестов, разработанные в двадцатом веке.
ANOVA также называется дисперсионным анализом Фишера, потому что он увеличивает t- и z-критерии. Эта концепция была примечательной в 1925 году, когда в журнале Фишера были опубликованы «Измеримые методы для научных работников». 3 Его использовали в исследованиях науки о мозге, а затем применили к более запутанным темам.
Основные различия между Т-тестом и ANOVA
Вывод
Только если у нас есть только две популяции, чтобы изучить их методы, мы можем сказать, что t-тест является исключительным типом ANOVA после оценки перечисленных точек. Хотя вероятность ошибки может увеличиваться, если используется t-критерий, когда необходимо применять несколько подходов одновременно с популяциями, именно поэтому используется ANOVA. T-тест используется для проверки наличия двух центров или отдельных путей. ANOVA предпочтительнее, когда вы видите по крайней мере три средних или средних точки. ANOVA используется как минимум с двумя методами, что означает, что t-тест с большей вероятностью приведет к ошибке.
