T-test se referă la un univariată ipoteza de testare bazate pe t-statistic, în care media este cunoscut, și varianța populației este aproximat din eșantion. Pe de altă parte, Z-test este, de asemenea, un test univariat care se bazează pe distribuția normală standard.
în termeni simpli, o ipoteză se referă la o presupunere care trebuie acceptată sau respinsă. Există două proceduri de testare a ipotezelor, adică., testul parametric și testul non-parametric, în care testul parametric se bazează pe faptul că variabilele sunt măsurate pe o scară de interval, în timp ce în testul non-parametric, se presupune că același lucru este măsurat pe o scară ordinală. Acum, în testul parametric, pot exista două tipuri de teste, testul t și testul Z.acest articol vă va oferi o înțelegere a diferenței dintre testul T și testul Z în detaliu.,
Conținut: T-test Vs Z-test
- Diagramă Comparație
- Definitie
- Diferențe Cheie
- Concluzie
Diagramă Comparație
| Bază de Comparație | T-test | Z-test |
|---|---|---|
| asta Înseamnă | T-test se referă la un tip de test parametric, care este aplicat pentru a identifica, cum intermediul a două seturi de date diferă de la un altul, atunci când varianța nu este dat., | Z-test implică un test de ipoteză care stabilește dacă mijloacele a două seturi de date sunt diferite unele de altele atunci când este dată varianța., |
| Bazat pe | Student-t de distribuție | distribuție Normală |
| varianța Populației | Necunoscut | Cunoscut |
| Dimensiunea Eșantionului | Mici | Mare |
Definiție a T-test
Un t-test este o ipoteza de testare utilizat de cercetător pentru a compara populației înseamnă pentru o variabilă, clasificate în două categorii, în funcție de mai puțin-decât interval variabil., Mai precis, un test t este utilizat pentru a examina modul în care diferă mijloacele prelevate din două probe independente.
testul t urmează distribuția t, care este adecvată atunci când dimensiunea eșantionului este mică, iar deviația standard a populației nu este cunoscută. Forma unei distribuții t este foarte afectată de gradul de libertate. Gradul de libertate implică numărul de observații independente într-un anumit set de observații.
ipoteze de T-test:
- toate punctele de date sunt independente.
- dimensiunea eșantionului este mică., În general, o dimensiune a eșantionului care depășește 30 de unități de eșantionare este considerată mare, în caz contrar mică, dar care nu trebuie să fie mai mică de 5, pentru a aplica testul T.
- valorile eșantionului trebuie luate și înregistrate cu exactitate.
statistica testului este:
x este media eșantionului
s este deviației standard
n este mărimea eșantionului
μ este media populației
Paired t-test: Un test statistic aplicat atunci când cele două eșantioane sunt dependente și asociate observații sunt luate.,
definiția Z-test
Z-test se referă la o analiză statistică univariată utilizată pentru a testa ipoteza că proporțiile din două eșantioane independente diferă foarte mult. Acesta determină în ce măsură un punct de date este departe de media sa de setul de date, în deviația standard.cercetătorul adoptă testul z, atunci când varianța populației este cunoscută, în esență, atunci când există o dimensiune mare a eșantionului, varianța eșantionului este considerată a fi aproximativ egală cu varianța populației., În acest fel, se presupune că este cunoscut, în ciuda faptului că sunt disponibile numai date de probă și astfel se poate aplica un test normal.
ipotezele testului Z:
- toate observațiile eșantionului sunt independente
- dimensiunea eșantionului trebuie să fie mai mare de 30.
- distribuția Z este normală, cu o medie zero și varianța 1.,
statistica testului este:
x este media eșantionului
σ este abaterea standard a populației
n este mărimea eșantionului
μ este media populației
Diferențe Cheie Între T-test și Z-test
diferența dintre t-test și z-test pot fi trase în mod clar pe următoarele motive:
- testul t poate fi înțeleasă ca un test statistic care este folosit pentru a compara și a analiza dacă mediile celor două populații este diferit de la un altul sau nu atunci când abaterea standard nu este cunoscut., În comparație, testul Z este un test parametric, care se aplică atunci când deviația standard este cunoscută, pentru a determina dacă mijloacele celor două seturi de date diferă una de cealaltă.
- testul t se bazează pe distribuția t a elevului. Dimpotrivă, z-test se bazează pe presupunerea că distribuția mijloacelor de probă este normală. Atât distribuția t a elevului, cât și distribuția normală apar la fel, deoarece ambele sunt simetrice și în formă de clopot. Cu toate acestea, ele diferă în sensul că într-o distribuție t, există mai puțin spațiu în centru și mai mult în cozi.,
- una dintre condițiile importante pentru adoptarea t-test este că varianța populației este necunoscută. În schimb, varianța populației ar trebui să fie cunoscută sau presupusă a fi cunoscută în cazul unui test Z.
- Z-test este folosit pentru a atunci când dimensiunea eșantionului este mare, adică n > 30, și t-test este adecvată în cazul în care mărimea eșantionului este mic, în sensul că n < 30.,
concluzie
în general, testul t și testul z sunt teste aproape similare, dar condițiile pentru aplicarea lor sunt diferite, ceea ce înseamnă că testul t este adecvat atunci când dimensiunea eșantionului nu este mai mare de 30 de unități. Cu toate acestea, dacă este mai mare de 30 de unități, trebuie efectuat testul Z. În mod similar, există și alte condiții, ceea ce face clar faptul că testul trebuie efectuat într-o anumită situație.
