Przy stawianiu krytycznej hipotezy obserwowane zmiany średniej są istotne statystycznie. Ważną kwestią jest uzyskanie doskonałej analizy stanu. Te analizy są doskonałe do testowania hipotez lub testowania istotności.
Istnieją różne statystyki testowe do testowania hipotez, takie jak test z i test t. Mają również zastosowanie w biznesie, nauce i wielu innych dyscyplinach. Różnice w teście Z i teście t są głównym tematem dyskusji w tym artykule.
Test Z vs test T
Główna różnica między testem z a testem t polega na tym, że test z służy do określenia, czy obliczenie średnich dwóch próbek jest różne, jeśli próbka jest duża i dostępne jest odchylenie standardowe. Ale test t jest używany do określenia, jak różne zestawy danych średnich różnią się od siebie, jeśli odchylenie standardowe lub wariancja nie są znane.
Testy Z to obliczenia statystyczne używane do porównania średniej populacji z próbką. Jeśli chodzi o odchylenia standardowe, test z mówi, że punkt danych znajduje się w odległości od średniej zestawu danych. Zwykle porównuje próbkę z populacją, która jest używana do radzenia sobie z dużymi próbami związanymi z problemami. Są przydatne, jeśli znane jest odchylenie standardowe.
Testy T służą do testowania obliczeń hipotez. Są one przydatne do określenia, czy istnieją znaczące statystyki w porównaniu między niezależnymi grupami próbek złożonymi z dwóch. Można też powiedzieć, że pyta, czy porównanie średnich dwóch grup z powodu losowego przypadku było mało prawdopodobne.
Tabela porównawcza między testem Z a testem T
| Parametry porównania | Test Z | Test t |
|---|---|---|
| Oparte na | Normalna dystrybucja | Dystrybucja t-studenta |
| Formuła | z = (x̄ – μ) / (σ / √n) | t = (x̄ – μ) / (s / √n) |
| Wielkość próbki | Wielki | Mały |
| Wariancja populacji | Znany | Nieznany |
| Rozmiar danych | Większe niż 30 | Mniejsze niż 30 |
Co to jest test Z?
Test z jest testem statystycznym, który decyduje, czy średnie z dwóch populacji są różne, jeśli wielkość próbki jest duża, a wariancja jest znana. Aby przeprowadzić dokładny test z, ta statystyka testowa ma uciążliwy parametr, taki jak znane jest odchylenie standardowe.
Jest to również test hipotezy, a po rozkładzie normalnym powinna następować statystyka z. Lepiej jest użyć testu Z dla więcej niż 30 próbek. Dzieje się tak, ponieważ liczba próbek wzrasta poniżej centralnego twierdzenia granicznego, a próbki są uważane za rozkład normalny.
Aby przeprowadzić test zed, należy sformułować hipotezę alternatywną i zerową, wynik Z i alfa. Następnie należy przedstawić wnioski i wyniki oraz obliczyć statystykę testu. Znana jest wariancja populacyjna testu z. W teście z istnieje rozkład normalny dla z z wariancją jako jeden i średnią równą zero
Z-score lub z-statystyka to liczba reprezentująca odchylenia standardowe poniżej lub powyżej średniej populacji oraz wynik uzyskany w teście z. Test, który można przeprowadzić jako test Z, to test lokalizacji dwóch próbek i oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa, jeden test lokalizacji próbki i sparowane różne testy.
Co to jest test T?
Test T jest rodzajem statystyki inferencyjnej, która pozwala określić istotną różnicę w środku dwóch grup średnich, która może być związana z pewnymi cechami. Jest używany jako narzędzie do testowania hipotez i umożliwia testowanie odpowiedniego założenia w populacji.
Jest zwykle używany, gdy zbiory danych mogą mieć nieznane wariancje i mieć rozkład normalny. Aby określić istotność statystyczną, test ten analizuje stopnie swobody i wartości rozkładu t-Studentów. Aby przeprowadzić test z trzema lub więcej średnimi, konieczne jest zastosowanie analizy wariancji.
Test T pozwala porównać średnie wartości dwóch zbiorów danych i określić, czy pochodzenie pochodzi z tej samej populacji. Wiele różnych typów testów t jest wykonywanych w oparciu o rodzaj i dane wymaganej analizy. Działa na mniejszym rozmiarze i nie powinien być mniejszy niż pięć, ale też nie przekraczać trzydziestu.
Do obliczenia w teście t wymagane są trzy kluczowe wartości danych. Zwykle obejmuje liczbę wartości danych każdej grupy, odchylenie standardowe każdej grupy i średnią różnicę.
Główne różnice między testem Z a testem T
Wniosek
Można wywnioskować, że test z i test t to dwie statystyki testowe wykonywane w celu przetestowania hipotez. Wymagają danych wraz z rozkładem normalnym, w prostych słowach dane próbki wokół średniej rozkładają się równomiernie. Mają zastosowanie w biznesie, nauce i wielu innych dyscyplinach.
Test Z służy do określenia, czy obliczenie dwóch średnich próbek jest różne, jeśli próbka jest duża i dostępne jest odchylenie standardowe. Z drugiej strony test t służy do określenia, jak różne zestawy danych średnich różnią się od siebie, jeśli odchylenie standardowe lub wariancja nie są znane. Test Z opiera się na rozkładzie normalnym, natomiast test t na rozkładzie t-studenta.
