t-test refere-se a um teste de hipótese univariado baseado em estatísticas em t, em que a média é conhecida, e a variação da população é aproximada da amostra. Por outro lado, o teste Z é também um teste univariado que é baseado na distribuição normal padrão.
em termos simples, uma hipótese refere-se a uma suposição que deve ser aceite ou rejeitada. Existem dois procedimentos de teste de hipóteses, i.e., teste paramétrico e não-paramétrico, teste em que o teste paramétrico é baseada no fato de que as variáveis são medidas em uma escala de intervalo, enquanto que no teste não-paramétrico, o mesmo é assumido ser medido em uma escala ordinal. Agora, no teste paramétrico, pode haver dois tipos de teste, t-test e z-test.
Este artigo dar-lhe-á uma compreensão da diferença entre o teste T e o teste Z em detalhe.,
Conteúdo: Teste-T Vs Z-test
- Gráfico de Comparação
- Definição
- principais Diferenças
- Conclusão
Gráfico de Comparação
| Base de Comparação | T-test | Z-test |
|---|---|---|
| Significa | teste-T refere-se a um tipo de teste paramétrico que é aplicada para identificar, como meio de dois conjuntos de dados diferentes um do outro, quando a variância não é dado., | Z-test implica um teste de hipótese que determina se os meios de dois conjuntos de dados são diferentes uns dos outros quando a variância é dada., |
| em | distribuição t-Student | distribuição Normal |
| variância da População | Desconhecido | Conhecido |
| Tamanho da Amostra | Pequeno | Grande |
Definição do T-teste
Um teste t é um teste de hipóteses utilizado pelo pesquisador para comparar médias de população para uma variável, classificado em duas categorias, dependendo menos de intervalo variável., Mais precisamente, utiliza-se um teste-t para examinar a diferença entre os meios obtidos a partir de duas amostras independentes.
T-teste segue a distribuição t, o que é apropriado quando a dimensão da amostra é pequena, e o desvio padrão da população não é conhecido. A forma de uma distribuição t é altamente afetada pelo grau de liberdade. O grau de liberdade implica o número de observações independentes num dado conjunto de observações.todos os pontos de dados são independentes.o tamanho da amostra é pequeno., Geralmente, uma amostra de dimensão superior a 30 unidades de amostra é considerada grande, caso contrário pequena, mas que não deve ser inferior a 5, para aplicar o ensaio T.os valores das amostras devem ser colhidos e registados com precisão.
A estatística de teste é:
x é a média da amostra
s é o desvio padrão da amostra
n é o tamanho da amostra
μ é a média da população
teste t Pareado: Um teste estatístico aplicado quando as duas amostras são dependentes e emparelhado observações são tomadas.,
definição de Z-teste
z-teste refere-se a uma análise estatística univariada usada para testar a hipótese de que proporções de duas amostras independentes diferem muito. Determina em que medida um ponto de dados está longe de sua média do conjunto de dados, em desvio padrão.
O pesquisador adota o teste z, quando a variância da população é conhecida, em essência, quando há um grande tamanho da amostra, a variância da amostra é considerada aproximadamente igual à variância da população., Desta forma, presume-se que é conhecido, apesar de só estarem disponíveis dados de amostra, pelo que se pode aplicar o teste normal.
hipóteses do teste Z:
- Todas as observações da amostra são independentes
- A dimensão da amostra deve ser superior a 30.
- A distribuição de Z é normal, com uma média zero e variância 1.,
A estatística de teste é:
x é a média da amostra
σ é o desvio padrão da população
n é o tamanho da amostra
μ é a média da população
principais Diferenças Entre o T-teste e teste-Z
a diferença entre O teste t e o teste-z podem ser desenhados de forma clara com os seguintes fundamentos:
- O teste-t pode ser entendido como uma estatística de teste que é usado para comparar e analisar se as médias das duas populações é diferente um do outro ou não quando o desvio padrão não é conhecido., Em comparação, Z-test é um teste paramétrico, que é aplicado quando o desvio padrão é conhecido, para determinar, se os meios dos dois conjuntos de dados diferem um do outro.
- o teste-t é baseado na distribuição-t do aluno. Pelo contrário, o teste z baseia-se no pressuposto de que a distribuição dos meios da amostra é normal. A distribuição t e normal de ambos os alunos parecem iguais, pois ambos são simétricos e em forma de sino. No entanto, eles diferem no sentido de que em uma distribuição t, há menos espaço no centro e mais nas caudas.,
- uma das condições importantes para a adoção do teste t é que a variância da população é desconhecida. Inversamente, a variância da população deve ser conhecida ou assumida como sendo conhecida no caso de um teste-Z.
- Z-teste é usado quando o tamanho da amostra é grande, i.e. n > 30, e o teste-t é apropriado quando o tamanho da amostra é pequeno, no sentido de que n < 30.,
conclusão
Em geral, os ensaios em t e em z são quase semelhantes, mas as condições para a sua aplicação são diferentes, o que significa que o ensaio em t é adequado quando a dimensão da amostra não é superior a 30 unidades. No entanto, se for superior a 30 unidades, deve efectuar-se o ensaio z. Da mesma forma, existem outras condições, o que torna claro que o teste deve ser realizado em uma determinada situação.
