Рецоммендед, 2024

Избор Уредника

Разлика између Т-теста и З-теста

Т-тест се односи на тест са униваријатном хипотезом заснован на т-статистици, где је средња вредност позната, а варијација популације је апроксимирана из узорка. С друге стране, З-тест је такође једнообразни тест који се заснива на стандардној нормалној дистрибуцији.

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 поређењеТ-тестЗ-тест
ЗначењеТ-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 базиСтудент-т дистрибуцијаНормална расподела
Варијација популацијеНепознатПознати
Величина узоркаМалаВелика

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

Top