При создании критической гипотезы наблюдаемые изменения среднего статистически значимы. Очень важно дать точный анализ состояния. Эти анализы отлично подходят для проверки гипотез или проверки значимости.
Для проверки гипотез выполняются различные статистические тесты, такие как z-тест и t-тест. Они также применимы в бизнесе, науке и многих других дисциплинах. Различия в Z-тесте и t-тесте являются основным предметом обсуждения в этой статье.
Z-тест против T-теста
Основное различие между z-тестом и t-тестом заключается в том, что z-тест используется для определения того, отличается ли вычисление двух выборочных средних, если выборка большая и доступно стандартное отклонение. Но t-тест используется для определения того, насколько разные наборы средних значений отличаются друг от друга, если стандартное отклонение или дисперсия неизвестны.
Z-тесты - это статистические расчеты, используемые для сравнения средней совокупности с выборкой. Что касается стандартных отклонений, z-тест показывает, насколько далеко точка данных находится от среднего набора данных. Обычно он сравнивает выборку с генеральной совокупностью, которая используется для работы с большими выборками, имеющими отношение к проблемам. Они полезны, если известно стандартное отклонение.
T-тесты используются для проверки расчетов гипотез. Их полезно определять в случае наличия значительной статистики при сравнении двух независимых выборочных групп из двух. Или можно сказать, что он спрашивает, произошло ли сравнение между средними значениями двух групп по случайной случайности маловероятным.
Таблица сравнения Z-теста и T-теста
| Параметры сравнения | Z-тест | Т-тест |
|---|---|---|
| На основе | Нормальное распределение | Распределение студентов |
| Формула | z = (x̄ - μ) / (σ / √n) | t = (x̄ - μ) / (s / √n) |
| Размер образца | Большой | Маленький |
| Дисперсия населения | Известен | Неизвестный |
| Размер данных | Больше 30 | Меньше 30 |
Что такое Z-тест?
Z-тест - это статистический тест, позволяющий определить, отличаются ли средние значения двух популяций, если размер выборки большой и дисперсия известна. Чтобы выполнить точный z-тест, в этой статистике теста должен быть известен мешающий параметр, например стандартное отклонение.
Это также проверка гипотезы, и за нормальным распределением должна следовать z-статистика. Лучше использовать z-тест для более чем 30 образцов. Это связано с тем, что количество выборок увеличивается согласно центральной предельной теореме, и выборки считаются нормально распределенными.
Альтернативная и нулевая гипотезы, z-оценка и альфа должны быть указаны для проведения теста zed. Далее следует изложить вывод и результаты, а также рассчитать статистику теста. Дисперсия населения z-критерия известна. В z-тесте существует нормальное распределение для z с дисперсией, равной единице, и средним значением, равным нулю.
Z-оценка или z-статистика - это число, которое представляет собой стандартные отклонения ниже или выше среднего значения совокупности и результатов, полученных с помощью z-критерия. Тест, который может быть проведен как z-тесты, представляет собой тест местоположения с двумя выборками и оценку максимального правдоподобия, тест местоположения одной выборки и парный другой тест.
Что такое Т-тест?
T-тест - это своего рода логическая статистика, позволяющая определить значительную разницу между двумя группами средних значений, которые могут быть связаны с определенными характеристиками. Он используется в качестве инструмента проверки гипотез и позволяет проверить применимое предположение на совокупности.
Обычно он используется, когда наборы данных могут иметь неизвестные отклонения и следовать нормальному распределению. Чтобы определить статистическую значимость, этот тест рассматривает степени свободы и значения t-распределения. Для проведения теста с тремя и более средствами необходимо использовать дисперсионный анализ.
T-тест позволяет сравнить средние значения двух наборов данных и определить, принадлежат ли они к одной и той же популяции. В зависимости от типа и требуемых данных анализа выполняется множество различных типов t-тестов. Он работает с меньшим размером, и его должно быть не меньше пяти, но и не больше тридцати.
Для расчета при t-тесте требуются три ключевых значения данных. Обычно он включает количество значений данных каждой группы, стандартное отклонение каждой группы и среднюю разницу.
Основные различия между Z-тестом и T-тестом
Вывод
Можно сделать вывод, что z-тест и t-тест - это две из статистических проверок, выполняемых для проверки гипотез. Им требуются данные вместе с нормальным распределением, простыми словами, выборочные данные вокруг среднего значения распределяются равномерно. Они применимы в бизнесе, науке и многих других дисциплинах.
Z-тест используется для определения того, отличается ли расчет двух выборочных средних, если выборка большая и доступно стандартное отклонение. С другой стороны, t-критерий используется для определения того, насколько разные наборы средних данных отличаются друг от друга, если стандартное отклонение или дисперсия неизвестны. Z-тест основан на нормальном распределении, тогда как t-критерий основан на t-распределении Стьюдента.
