Једноставно речено, хипотеза се односи на претпоставку која се прихвата или одбацује. Постоје две процедуре тестирања хипотеза, тј. Параметарски тест и непараметарски тест, при чему се параметарски тест заснива на чињеници да су варијабле мерене на интервалној скали, док се у непараметарском тесту претпоставља да се исти мери \ т на редној скали. Сада, у параметарском тесту, могу постојати два типа теста, т-тест и з-тест.
Овај чланак ће вам дати детаљан увид у разлику између Т-теста и З-теста.
Цомпарисон Цхарт
| Основа за поређење | Т-тест | З-тест |
|---|---|---|
| Значење | Т-тест се односи на тип параметарског теста који се примењује да би се идентификовало како се средства два скупа података међусобно разликују када се варијанца не даје. | З-тест подразумева тест хипотезе који утврђује да ли су средства два скупа података различита једни од других када се даје варијација. |
| На бази | Студент-т дистрибуција | Нормална расподела |
| Варијација популације | Непознат | Познати |
| Величина узорка | Мала | Велика |
Дефиниција Т-теста
Т-тест је тест хипотеза који истраживач користи да би упоредио популациона средства за варијаблу, сврстану у две категорије у зависности од варијабле мање од интервала. Тачније, т-тест се користи како би се испитало како се средства узета из два независна узорка разликују.
Т-тест прати т-дистрибуцију, која је прикладна када је величина узорка мала, а стандардна девијација популације није позната. Облик т-дистрибуције је јако погођен степеном слободе. Степен слободе подразумева број независних посматрања у датом скупу запажања.
Претпоставке Т-теста :
- Све тачке података су независне.
- Величина узорка је мала. Генерално, величина узорка која прелази 30 јединица узорка сматра се великом, иначе малом, али која не треба да буде мања од 5, да би се применио т-тест.
- Вредности узорка се узимају и бележе тачно.
Статистика теста је:
к тхе је средња вредност узорка
с је стандардна девијација узорка
н је величина узорка
μ је средња вредност популације
Упарени т-тест : Статистички тест примењен када су два узорка зависна и упарена опажања се узимају.
Дефиниција З-теста
З-тест се односи на униваријатну статистичку анализу којом се тестира хипотеза да се пропорције два независна узорка увелико разликују. Он одређује у којој мери је тачка података удаљена од средње вредности скупа података, у стандардној девијацији.
Истраживач усваја з-тест, када је позната варијација популације, у суштини, када постоји велика величина узорка, сматра се да је варијација узорка приближно једнака варијанци популације. На овај начин се претпоставља да је познат, упркос чињеници да су доступни само подаци о узорку и да се може применити нормални тест.
Претпоставке З-теста :
- Сва посматрања узорака су независна
- Величина узорка би требала бити већа од 30.
- Расподела З је нормална, са средњом нулом и варијансом 1.
Статистика теста је:
к тхе је средња вредност узорка
σ је стандардна девијација популације
н је величина узорка
μ је средња вредност популације
Кључне разлике између Т-теста и З-теста
Разлика између т-теста и з-теста може се јасно нацртати на следећим основама:
- Т-тест се може схватити као статистички тест који се користи за поређење и анализу да ли су средства две популације различита један од другог или не када стандардна девијација није позната. Насупрот томе, З-тест је параметарски тест, који се примењује када је познато стандардно одступање, да би се одредило да ли се средства два скупа података међусобно разликују.
- Т-тест се заснива на Студентовој т-дистрибуцији. Напротив, з-тест се ослања на претпоставку да је дистрибуција средстава узорка нормална. И т-дистрибуција ученика и нормална дистрибуција изгледају слично, јер су оба симетрична и звонолика. Међутим, они се разликују у смислу да у т-дистрибуцији има мање простора у центру и више у реповима.
- Један од важних услова за усвајање т-теста је да је варијација популације непозната. Насупрот томе, варијација популације треба да буде позната или претпостављена да буде позната у случају з-теста.
- З-тест се користи када је величина узорка велика, тј. Н> 30, а т-тест је прикладан када је величина узорка мала, у смислу да је н <30.
Закључак
У принципу, т-тест и з-тест су скоро исти тестови, али услови за њихову примену су различити, што значи да је т-тест прикладан када величина узорка није већа од 30 јединица. Међутим, ако је више од 30 јединица, мора се извршити з-тест. Исто тако, постоје и други услови који јасно показују да се тест који треба да се обави у датој ситуацији.
