T-testi ve ANOVA Arasındaki Fark

T-testi ve ANOVA arasında ince bir sınır çizgisi vardır, yani sadece iki grubun popülasyon ortalamaları karşılaştırıldığında, t-testi kullanılır, ancak ikiden fazla grubun ortalamaları karşılaştırıldığında, ANOVA tercih edilir.

ANOVA olarak kısaltılan T-testi ve Varyans Analizi, hipotezi test etmek için kullanılan iki parametrik istatistiksel tekniktir. Bunlar, numunenin alındığı popülasyonun normal olarak dağıtılması gerektiği gibi ortak varsayımlara dayandığından, varyans homojenliği, verilerin rastgele örneklenmesi, gözlemlerin bağımsızlığı, oran veya aralık düzeyinde bağımlı değişkenin ölçülmesi, insanlar genellikle bunları yanlış yorumlar iki.

İşte, t-testi ve ANOVA arasındaki önemli farkı anlamanız için sunulan bir makale, bir göz atın.

İçerik: ANOVA'ya karşı T testi

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	T-testi	ANOVA
anlam	T testi, iki popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir hipotez testidir.	ANOVA ikiden fazla popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel bir tekniktir.
Test istatistiği	(x ̄-µ) / (s / √n)	Örnek Varyans Arasında / Örnek Varyans İçinde

T-test'un tanımı

T testi, standart sapma bilinmediğinde ve örnek büyüklüğü küçük olduğunda kullanılan t dağılımı kullanılarak iki örneğin popülasyon araçlarının birbirinden büyük ölçüde farklı olup olmadığını inceleyen istatistiksel test olarak tanımlanır. İki örneğin aynı popülasyondan çizilip çizilmediğini analiz etmek için bir araçtır.

Test, değişkenin normal olarak dağıtıldığını (simetrik çan şeklindeki dağılım) ve ortalamanın bilindiğini ve popülasyon varyansının numuneden hesaplandığını varsayan t-istatistiğine dayanmaktadır..

T-testinde sıfır hipotezi H şeklini alır₀: µ (x) = µ (y) alternatif hipotez H'ye karşı₁burada µ (x) ve µ (y) popülasyon araçlarını temsil eder: µ (x) ≠ µ (y). T-testinin serbestlik derecesi n₁ + n₂ - 2

ANOVA'un tanımı

Varyans Analizi (ANOVA), çoklu tohum çeşitlerinden mahsulün verimi gibi ikiden fazla popülasyon aracı arasında bir karşılaştırma yapılması gereken tüm durumlarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Aynı anda test yapmasını sağlayan araştırmacı için hayati bir analiz aracıdır. ANOVA kullandığımızda, numunenin normal dağılmış popülasyondan alındığı ve popülasyon varyansının eşit olduğu varsayılmaktadır..

ANOVA'da, bir veri kümesindeki toplam varyasyon miktarı iki türe ayrılır, yani şansa tahsis edilen miktar ve belirli nedenlere atanan miktar. Temel prensibi, grup kalemleri içindeki varyasyon miktarını, gruplar arasındaki varyasyon miktarıyla orantılı olarak değerlendirerek popülasyon araçları arasındaki varyansları test etmektir. Örnek içindeki varyans rastgele açıklanamayan rahatsızlıktan kaynaklanırken, örnek varyans arasında farklı tedavi neden olabilir.

Bu tekniğin kullanılması ile sıfır hipotezini (H₀) burada tüm popülasyon araçları aynı veya alternatif hipotezdir (H₁) burada en az bir popülasyon ortalaması farklıdır.

T-testi ve ANOVA Arasındaki Temel Farklılıklar

T-testi ve ANOVA arasındaki önemli farklılıklar aşağıdaki noktalarda ayrıntılı olarak tartışılmaktadır:

1. İki popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir hipotez testine t-testi denir. İkiden fazla popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel teknik Varyans Analizi veya ANOVA olarak bilinir.
2. T testi için test istatistiği:   ANOVA için Test İstatistiği:

Sonuç

Yukarıdaki noktaları inceledikten sonra, t-testinin, araçlarını karşılaştırmak için sadece iki popülasyonumuz olduğunda kullanılabilecek özel bir ANOVA tipi olduğu söylenebilir. Her ne kadar popülasyonların ikiden fazla yolunu aynı anda karşılaştırmamız gerektiğinde t-testi kullanılırsa hata olasılığı artabilir, bu nedenle ANOVA kullanılır