Pur facendo un'ipotesi critica, i cambiamenti osservati nella media sono statisticamente significativi. È una considerazione importante fornire un'analisi perfetta per una condizione. Queste analisi sono eccellenti per test di ipotesi o test di significatività.
Esistono varie statistiche di test eseguite per testare le ipotesi, come z-test e t-test. Sono applicabili anche negli affari, nella scienza e in molte altre discipline. Le differenze tra test Z e test t sono il corso principale della discussione in questo articolo.
Test Z vs test T
La principale differenza tra z-test e t-test è che z-test viene utilizzato per determinare se il calcolo di due medie campione è diverso se il campione è grande ed è disponibile la deviazione standard. Ma il t-test viene utilizzato per determinare in che modo i diversi set di dati medi differiscono l'uno dall'altro se la deviazione standard o la varianza non sono note.
I test Z sono i calcoli statistici utilizzati per confrontare la popolazione media con un campione. In termini di deviazioni standard, il test z indica a un punto dati la distanza dalla media del set di dati. Generalmente confronta un campione con una popolazione utilizzata per trattare campioni di grandi dimensioni relativi a problemi. Sono utili se si conosce la deviazione standard.
I test T vengono utilizzati per testare i calcoli delle ipotesi. Sono utili per determinare nel caso ci siano statistiche significative nel confronto tra i due gruppi campione indipendenti. Oppure si può dire che si chiede se il confronto tra le medie dei due gruppi per casualità sia avvenuto in modo improbabile.
Tabella di confronto tra test Z e test T
| Parametri di confronto | Z-test | T-test |
|---|---|---|
| Basato su | Distribuzione normale | Distribuzione Student-t |
| Formula | z = (x̄ – μ) / (σ / √n) | t = (x̄ – μ) / (s / √n) |
| Misura di prova | Larga | Piccolo |
| Varianza della popolazione | Conosciuto | Sconosciuto |
| Dimensione dei dati | Maggiore di 30 | Inferiore a 30 |
Che cos'è il test Z?
Un test z è un test di statistica per decidere se le medie di due popolazioni sono dissimili se la dimensione del campione è grande e la varianza è nota. Per eseguire un accurato z-test, quella statistica di test ha un parametro di disturbo come una deviazione standard nota.
È anche un test di ipotesi e una distribuzione normale dovrebbe essere seguita dalla statistica z. È meglio usare un test z per più di 30 campioni. Questo perché il numero di campioni diventa maggiore sotto il teorema del limite centrale e i campioni sono considerati normalmente distribuiti.
Le ipotesi alternative e nulle, z-score e alfa dovrebbero essere dichiarate per condurre un test zed. Successivamente, devono essere dichiarate la conclusione e i risultati e deve essere calcolata la statistica del test. La varianza della popolazione del test z è nota. In un test z, esiste una distribuzione normale per z con varianza pari a uno e media pari a zero
Un punteggio z, o statistica z, è un numero che rappresenta le deviazioni standard al di sotto o al di sopra della popolazione media e un punteggio derivato dal test z. Il test che può essere condotto come test z è un test di posizione a due campioni e una stima di massima verosimiglianza, un test di posizione del campione e un test diverso accoppiato.
Cos'è il T-test?
Un T-test è una sorta di statistica inferenziale per determinare una differenza significativa nel mezzo di due gruppi di medie, che potrebbe essere correlata a determinate caratteristiche. Viene utilizzato come strumento di verifica delle ipotesi e consente di verificare un'ipotesi applicabile a una popolazione.
Viene generalmente utilizzato quando i set di dati potrebbero avere varianze sconosciute e seguire una distribuzione normale. Per determinare la significatività statistica, questo test esamina i gradi di libertà e i valori di distribuzione t. È necessario utilizzare un'analisi della varianza per condurre un test con tre o più medie.
T-test consente di confrontare i valori medi dei due set di dati e determinare se l'origine proviene dalla stessa popolazione. Molti diversi tipi di t-test vengono eseguiti in base al tipo e ai dati di analisi richiesti. Funziona su una dimensione più piccola e non dovrebbe essere inferiore a cinque, ma anche non superiore a trenta.
Sono necessari tre valori di dati chiave per il calcolo al t-test. Generalmente include il numero di valori dei dati di ogni gruppo, la deviazione standard di ogni gruppo e la differenza media.
Principali differenze tra test Z e test T
Conclusione
Si può concludere che il test z e il test t sono due delle statistiche dei test eseguite per testare le ipotesi. Richiedono dati insieme a una distribuzione normale, in parole semplici, i dati del campione attorno alla media sono distribuiti uniformemente. Sono applicabili negli affari, nella scienza e in molte altre discipline.
Il test Z viene utilizzato per determinare se il calcolo delle medie di due campioni è diverso se il campione è grande ed è disponibile la deviazione standard. D'altra parte, il t-test viene utilizzato per determinare in che modo i diversi set di dati medi differiscono l'uno dall'altro se la deviazione standard o la varianza non sono note. Il test Z si basa sulla distribuzione normale, mentre il test t si basa sulla distribuzione studente-t.
