Per ottenere la media, è sempre un'interazione lunga ed estenuante per raccogliere e calcolare informazioni statistiche. Il t-test e la Differenza Unica Direttiva (ANOVA) sono le due misure più comunemente utilizzate. Il test t viene utilizzato per vedere se due centri o vie sono in qualche modo vicini o diversi. Quando si vedono almeno tre intermedi o media, l'ANOVA è favorita. Viene utilizzato un ulteriore strumento, motivo per cui ANOVA viene utilizzato in almeno due metodi. È più probabile che un test t commetta un errore errato.
T-test vs ANOVA
La differenza tra un t-test e in ANOVA è che il T-test viene utilizzato per testare ipotesi in modo tale che ANOVA venga utilizzato per esaminare le due deviazioni standard quando possono essere inclusi ulteriori metodi di sessione. Le tecniche di speculazione non sono diverse. Per confrontare i gruppi di dimensioni del campione (n) inferiori a 30 per ciascun gruppo, viene utilizzato il test t. Per identificare tre o più tipi, viene utilizzato ANOVA.
Le statistiche del test T seguono la forma T = Z/s in grandi numeri, dove Z e s sono caratteristiche dei dati. La variabile Z è destinata all'ipotesi alternativa; in sostanza, dove è valida un'ipotesi alternativa, la grandezza della variabile Z è maggiore. Nel frattempo, 's' è un parametro che scala per decidere la distribuzione di T. Le ipotesi in un t-test sono che un ps2 assume una distribuzione di ipotesi non valida e c) il valore e la stima di Z sono indipendenti. In una certa forma di t-test, questi fattori sono le conseguenze della popolazione analizzata, come vengono analizzati i risultati.
ANOVA è un insieme di modelli statistici. Sebbene i criteri ANOVA siano stati a lungo utilizzati da studiosi e statistici, Sir Ronald Fisher aveva suggerito solo nel 1918 che la discrepanza fosse esaminata ufficialmente nell'articolo "The Correlation between Mendelian Inheritance Supposition". Da allora, l'estensione e l'applicazione di ANOVA sono state estese. ANOVA è un termine improprio poiché non deriva dalle differenze tra i diversi modi di collezionare ma dai contrasti.
Tabella di confronto tra T-test e ANOVA
| Parametri di confronto | T-test | ANOVA |
| Utilizzo | I test T sono utilizzati per la verifica delle ipotesi. | Due deviazioni standard devono essere esaminate da ANOVA. |
| Statistica del test | x ̄-µ)/(s/√n) | Tra la varianza del campione/all'interno della varianza del campione |
| Senso | Il T-test è un test di ipotesi utilizzato da due popolazioni per considerare i processi. | ANOVA è una tecnica osservabile per l'analisi di metodi multi-popolazione. |
| Caratteristica | Il T-Test viene utilizzato per confrontare due gruppi di dimensioni del campione (n) inferiori a 30 per gruppo. | Per identificare tre o più tipi, viene utilizzato ANOVA. |
| Errore | È più probabile che un t-test commetta un errore. | ANOVA ha un errore più grande di quello |
Cos'è il T-test?
Un t-test è una forma di statistica inferenziale che viene utilizzata per decidere se le procedure per due riunioni sono significativamente differenti e possono essere richiamate in determinate funzionalità. Viene utilizzato principalmente dove i set di dati si basano su una distribuzione normale, vicino al set di dati registrato sotto forma di uno spostamento di 100 volte. Un test viene utilizzato come strumento di verifica per ipotesi e consente di verificare un'ipotesi rilevante per la popolazione.
Un t-test utilizza le statistiche t, le valutazioni della distribuzione t e le opportunità per valutare la significatività statistica. Si può utilizzare l'indagine della variazione per eseguire un test di almeno tre approcci. In sostanza, un t-test consente di esaminare i normali vantaggi e la probabilità che provengano da una popolazione comune.
Non vorremmo che gli studenti dei suddetti modelli avessero esattamente la stessa media e deviazione standard se prendessimo in qualche modo un esempio di studenti di classe A e un altro esempio di studenti di classe B. In sostanza, campioni di trattamento fasulli si sono presi cura del gruppo di controllo e quelli prelevati dalla serie di medicinali prescritti possono avere una media e una deviazione standard leggermente diverse.
Matematicamente, il t-test prende un esempio da entrambi gli insiemi per confermare la difficile dichiarazione supportando un argomento non valido di equivalenza tra i due processi. Al fine di misurare e analizzare tali valori rispetto alle qualità regolari con equazioni appropriate e l'ipotesi invalida prevista viene adottata o negata, se necessario.
Cos'è l'ANOVA?
La valutazione delle controversie è un apparato di test utilizzato nelle intuizioni che comprende due parti, elementi deliberati ed elementi irregolari, con una notevole fluttuazione complessiva contenuta all'interno di un set di informazioni. Le variabili metodiche influenzano l'indice dato, mentre gli elementi erratici no.
In uno studio sulla ricaduta, i ricercatori utilizzano il test ANOVA per determinare come le variabili autonome influenzano la variabile dipendente. Fino al 1918, quando Ronald Fisher esaminò il processo delle differenze, i metodi di test t e z sviluppati nel ventesimo secolo furono usati per misurare l'analisi.
ANOVA è anche chiamata Fisher Variance Analysis perché aumenta i test t e z. Il concetto era notevole nel 1925 quando "Measurable Methods for Research Workers" apparve nel diario di Fisher. 3 È stato utilizzato nell'esplorazione della scienza del cervello e poi applicato ad argomenti più confusi.
Principali differenze tra T-test e ANOVA
Conclusione
Solo se abbiamo solo due popolazioni per esaminare i loro metodi possiamo dire che il t-test è un tipo ANOVA eccezionale dopo aver valutato i punti elencati. Sebbene la probabilità di errore possa aumentare se viene utilizzato il t-testing quando devono essere adottati diversi approcci contemporaneamente con le popolazioni, questo è il motivo per cui viene utilizzato ANOVA. Il t-test viene utilizzato per verificare se ci sono due centri o percorsi separati. L'ANOVA è favorita quando vedi almeno tre punti medi o medi. ANOVA viene utilizzato con almeno due metodi, il che significa che è più probabile che un test t commetta un errore.
