Kiedy mówiliśmy o testowaniu, robi się to na dwa sposoby, takie jak testy sparowane i niesparowane. W teście sparowanym porównujemy dwa podobne obiekty, jednak w teście niesparowanym porównujemy dwa różne obiekty. Te dwa rodzaje testów pomagają nam na wiele sposobów, takich jak leczenie farmaceutyczne, pomiar temperatury ciała lub badanie danych między dwiema różnymi grupami do analizy.
Test sparowany a test niesparowany
Różnica między testowaniem sparowanym i niesparowanym opiera się na różnych modelach, ponieważ testowanie sparowane obejmuje porównanie podobnych grup, podczas gdy testowanie niesparowane odbywa się między dwoma różnymi rodzajami grup. Testowanie sparowane i niesparowane ma różne zastosowania, testowanie, w którym próbkę można przetestować w różnych warunkach w celu zmierzenia różnicy, podczas gdy w testowaniu niesparowanym różne próbki można zbadać w tych samych warunkach, aby zobaczyć różnicę.
Testy sparowane to testy, w których porównanie odbywa się między podobnymi obiektami lub podobnymi obiektami są w różnych warunkach lub podobne obiekty są testowane dwukrotnie, aby zobaczyć wynik. Niektóre założenia są brane pod uwagę, takie jak zmienna jest równomiernie rozłożona i niezależnie próbkowana. Protesty są stosowane w różnych miejscach na przykład leczenie farmaceutyczne w różnych warunkach lub testy parowe są również stosowane w pomiarze temperatury jest jak pomiar temperatury ciała innym termometrem.
Testy niesparowane to testy, w których różne obiekty są używane do testowania w podobnych warunkach w celu określenia różnicy. Testy niesparowane polegają na konwersji pewnych założeń, takich jak oba obiekty są równomiernie rozłożone i są próbkowane niezależnie. Zakłada to również, że wariancja danych próbki prawdopodobnie powinna być w stosunku lub w przedziałach.
Tabela porównawcza między testem sparowanym i niesparowanym
| Parametry porównania | Test sparowany | Test niesparowany |
| Porównanie | W tym teście podobne grupy są testowane w różnych warunkach. | W tym teście różne grupy są testowane w podobnych warunkach. |
| Hipoteza | Hipoteza zerowa, różnica między grupami jest znacząca. Hipoteza alternatywna pokazuje, że minimalna różnica między badanymi grupami może być błędem próbkowania lub przypadkowym błędem. | W hipotezie zerowej stwierdzono istotne różnice między grupami rzadkimi. Hipoteza alternatywna pokazuje dużą różnicę między różnymi grupami. |
| Założenia | Przeprowadzamy pewne założenia, takie jak rozkład zmiennych, a próbkowanie odbywa się niezależnie od podobnych grup. | Niektórzy zakładają, że zmienna jest równomiernie rozłożona, a próbkowanie odbywa się niezależnie od różnych grup w podobnych warunkach. |
| Stosowanie | Test pared jest stosowany w farmaceutykach do testowania podobnych wyników w różnych odstępach czasu lub do pomiaru temperatur. | Niesparowany test jest również stosowany w produktach farmaceutycznych, które mogą być stosowane w przypadku innego zdania lub różnych osób leczonych. |
| Relacja | Testy sparowane wykorzystują podobne elementy. Pojedynczy element jest testowany dwukrotnie, więc wyniki wykazują podobieństwo. | Testy niesparowane wykorzystują różne elementy do badania znaczenia różnych właściwości, więc wynik może być inny. |
Co to jest test sparowany?
Testy sparowane to testy, w których porównuje się porównywalne rzeczy, podobne obiekty są sprawdzane w różnych sytuacjach lub podobne obiekty są testowane dwukrotnie, aby zobaczyć wyniki. Przyjmuje się pewne założenia, takie jak równomierne rozłożenie zmiennej i oddzielne próbkowanie.
Testy sparowane są stosowane w różnych miejscach, takich jak terapia farmaceutyczna w różnych warunkach lub testy pomiaru temperatury, co jest podobne do monitorowania temperatury ciała za pomocą oddzielnego termometru w celu sprawdzenia wyniku.
Istnieje pewna hipoteza w teście sparowanym, jak hipoteza zerowa, w hipotezie zerowej różnica między tymi dwoma wynikami jest znacząca. Hipoteza alternatywna w tych dwóch wynikach pokazuje minimalną różnicę, która może być również wynikiem błędu próbkowania lub może być przypadkowa.
Stwierdzono, że testy niesparowane nie są tak potężnym testem, jak testy sparowane. Korzystanie z tego samego uczestnika, który jest testowany, eliminuje możliwość jakichkolwiek odchyleń spowodowanych zewnętrznym elementem innym niż badana próbka.
Ponieważ testy sparowane mają większą moc, mogą być używane w codziennym życiu jako porównanie uczniów wykonujących z przygotowaniem do egzaminów i bez nich. Istnieje wiele przykładów wokół nas, w których ich testy mogą okazać się przydatne w porównaniu z testami niesparowanymi.
Co to jest niesparowany test?
Testy niesparowane to takie, w których różne rzeczy są testowane w porównywalnych ustawieniach, aby odkryć różnicę. Testy niesparowane niosą ze sobą pewne założenia, takie jak obydwa pozycje są równomiernie rozłożone i próbkowane oddzielnie. Zakłada się również, że zmienność danych próbki prawdopodobnie będzie proporcjonalna lub z przedziałami.
Testy niesparowane mają również pewne hipotezy podobne do testów par, jak hipoteza zerowa, w której wyniki różnych próbek w podobnych warunkach wykazują znaczne różnice. Alternatywna hipoteza, w której wynik między dwiema różnymi próbkami w podobnych warunkach jest ogromny.
Testy niesparowane nie są tak przydatne jak test, ponieważ nie możemy znaleźć przykładów z życia codziennego, w których test Anpadh mógłby być użyty. Mając to na uwadze, możemy powiedzieć, że niesparowane testy nie są używane w większości sytuacji, ale jest wiele sytuacji, w których nie możemy lub nie potrzebujemy próbkowania tej samej próbki, więc w tym scenariuszu.
To sprawia, że niesparowany test jest bardziej użyteczny. Na przykład niesparowany test można wykorzystać do badania mężczyzn i kobiet pod kątem gęstości ich kości. Widzieliśmy, że w wielu scenariuszach testy sparowane nie mogły być użyte do znalezienia wyników w takiej sytuacji, można by użyć testów niesparowanych.
Główne różnice między testem sparowanym i niesparowanym
Wniosek
Testy sparowane i niesparowane opierają się na odrębnych modelach, ponieważ testowanie sparowane porównuje porównywalne grupy, podczas gdy testowanie niesparowane porównuje dwa różne typy grupowania. Testy sparowane i niesparowane mają różne zastosowania. Testowanie sparowane obejmuje testowanie próbki w różnych ustawieniach w celu ilościowego określenia różnicy, podczas gdy testowanie niesparowane polega na testowaniu kilku próbek w tych samych warunkach, aby zobaczyć różnicę.
Testy sparowane porównują podobne rzeczy, badają podobne obiekty w różnych kontekstach lub dwukrotnie testują podobne obiekty, aby zaobserwować wyniki. Przyjmuje się pewne założenia, takie jak rozkład zmiennej równomiernie i próbkowanie niezależnie.
Testy niesparowane to takie, w których różne obiekty są badane w porównywalnych warunkach w celu określenia różnicy. Testy niesparowane przyjmują pewne założenia, takie jak to, że oba elementy są równomiernie rozłożone i niezależnie próbkowane. Zakłada również, że wariancja danych z próby może mieć postać ilorazu lub przedziału.
