Różnica między testem t a testem F

Testowanie hipotez rozpoczyna się od ustanowienia pomieszczeń, a następnie wybranie poziomu istotności. Następnie musimy wybrać statystykę testową, tj.mi. Test t lub test F. Chwila Test t służy do porównania dwóch powiązanych próbek, F-test służy do przetestowania równości dwóch populacji.

Hipoteza jest prostą propozycją, którą można udowodnić lub obalić różne techniki naukowe i ustanawia związek między niezależną a pewną zmienną zależną. Można go przetestować i zweryfikować w celu ustalenia jego ważności, poprzez bezstronne badanie. Testowanie hipotezy próbuje wyjaśnić, czy przypuszczenie jest ważne.

Dla badacza konieczne jest wybranie właściwego testu na jego hipotezę, ponieważ opiera się na niej cała decyzja o walidacji lub odmowie hipotezy zerowej. Przeczytaj dany artykuł, aby zrozumieć różnicę między testem t a testem F.

Treść: test t vs-f-test

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Wniosek

Wykres porównania

Definicja testu t

Test t jest formą testu hipotezy statystycznej, opartej na statystyce T-Studenta i dystrybucji T w celu znalezienia wartości p (prawdopodobieństwa), którą można zastosować do przyjęcia lub odrzucenia hipotezy zerowej.

Test tany analizuje, czy środki dwóch zestawów danych są bardzo różne od siebie, i.mi. czy średnia populacji jest równa, czy różni się od średniej standardowej. Można również użyć do ustalenia, czy linia regresji ma nachylenie inną niż zero. Test opiera się na szeregu założeń, które są:

• Populacja jest nieskończona i normalna.
• Wariancja populacji jest nieznana i oszacowana na podstawie próbki.
• Średnia jest znana.
• Obserwacje przykładowe są losowe i niezależne.
• Rozmiar próbki jest mały.
• H₀ może być jedno stroną lub dwustronne.

Średnie i standardowe odchylenie dwóch próbek stosuje się do porównania między nimi, tak::

Gdzie,

X₁ = Średnia pierwszego zestawu danych
x̄2 = średnia drugiego zestawu danych
S₁ = Odchylenie standardowe pierwszego zestawu danych
S₂ = Odchylenie standardowe drugiego zestawu danych
N₁ = Rozmiar pierwszego zestawu danych
N₂ = Rozmiar drugiego zestawu danych

Definicja testu F

Test F jest opisywany jako rodzaj testu hipotezy, który jest oparty na dystrybucji Fnecor F, pod hipotezą zerową. Test jest wykonywany, gdy nie wiadomo, czy dwie populacje mają tę samą wariancję.

Test F może być również użyty do sprawdzenia, czy dane są zgodne z modelem regresji, który jest nabywany za pomocą analizy najmniejszej kwadratowej. Gdy istnieje wiele analizy regresji liniowej, analizuje ogólną ważność modelu lub określa, czy którąkolwiek ze zmiennych niezależnych ma związek liniowy ze zmienną zależną. Można dokonać szeregu prognoz, porównanie dwóch zestawów danych. Ekspresja wartości testu F dotyczy stosunku wariancji dwóch obserwacji, co pokazano jako pod:

Gdzie σ² = wariancja

Założenia, na których opiera się test F to:

• Populacja jest zwykle rozmieszczona.
• Próbki zostały narysowane losowo.
• Obserwacje są niezależne.
• H₀ może być jedno stroną lub dwustronne.

Kluczowe różnice między testem t i testem f

Różnica między testem t a testem F można wyraźnie wyciągnąć na następujących podstawach:

1. Test hipotezy jednoczynnikowej, który jest stosowany, gdy odchylenie standardowe nie jest znane, a wielkość próby jest niewielka, to test t. Z drugiej strony test statystyczny, który określa równość wariancji dwóch normalnych zestawów danych, jest znany jako test F.
2. Test t oparty na statystyce T, podąża za dystrybucją T Studenta. I odwrotnie, podstawa testu F jest f-statystyka, następuje po dystrybucji fnedecor, pod hipotezą zerową.
3. Test t służy do porównania środków dwóch populacji. Natomiast test F jest używany do porównania dwóch wariancji populacji.

Wniosek

Test t i f to dwa, liczba różnych rodzajów testów statystycznych zastosowanych do testowania hipotez i decyduje, czy zamierzamy zaakceptować hipotezę zerową, czy też odrzucimy. Test hipotezy nie podejmuje decyzji, a raczej pomaga badaczowi w podejmowaniu decyzji.