Skirtumas tarp T ir Z testų

T testas reiškia vienfazį hipotezės testą, pagrįstą t-statistika, kai vidurkis yra žinomas, o populiacijos dispersija apytiksliai atrenkama. Iš kitos pusės, Z testas taip pat yra vienmatis testas, pagrįstas standartiniu normaliuoju pasiskirstymu.

Paprastai tariant, hipotezė reiškia prielaidą, kurią reikia priimti ar atmesti. Yra dvi hipotezės tikrinimo procedūros, ty parametrinis testas ir neparametrinis testas, kai parametrinis testas grindžiamas tuo, kad kintamieji matuojami intervalų skalėje, tuo tarpu neparametriniame bandyme manoma, kad išmatuojama ta pati priemonė. pagal ordinarinę skalę. Dabar parametriniame bandyme gali būti dviejų rūšių testai: t-testas ir z-testas.

Šis straipsnis suteiks išsamų supratimą apie skirtumą tarp T-testo ir Z-testo.

Turinys: T-testas ir Z-testas

1. Palyginimo diagrama
2. Apibrėžimas
3. Pagrindiniai skirtumai
4. Išvada

Palyginimo diagrama

Palyginimo pagrindas	T testas	Z testas
Reikšmė	T-testas yra tam tikro tipo parametrinis bandymas, kuris naudojamas nustatyti, kaip dviejų duomenų rinkinių priemonės skiriasi viena nuo kitos, kai nenurodoma dispersija..	Z testas reiškia hipotezės testą, kuriuo nustatoma, ar du duomenų rinkiniai skiriasi, kai pateikiamas dispersija..
Remiantis	Studentų t paskirstymas	Normalus skirstinys
Populiacijos dispersija	Nežinoma	Žinomas
Imties dydis	Mažas	Didelis

T-testo apibrėžimas

T-testas yra hipotezės testas, kurį tyrėjas naudoja kintamojo populiacijos vidurkių palyginimui, suskirstytam į dvi kategorijas, atsižvelgiant į mažesnį nei intervalo kintamąjį. Tiksliau, t-testas naudojamas ištirti, kaip skiriasi iš dviejų nepriklausomų mėginių paimtos priemonės.

T testas atliekamas pagal t pasiskirstymą, kuris yra tinkamas, kai imties dydis yra mažas, o populiacijos standartinis nuokrypis nėra žinomas. T paskirstymo formai didelę įtaką turi laisvės laipsnis. Laisvės laipsnis reiškia nepriklausomų stebėjimų skaičių tam tikrame stebėjimų rinkinyje.

T-testo prielaidos:

• Visi duomenų taškai yra nepriklausomi.
• Imties dydis yra mažas. Paprastai norint, kad būtų naudojamas t-testas, imties dydis, viršijantis 30 pavyzdžių vienetų, laikomas dideliu, kitaip mažu, tačiau jis neturėtų būti mažesnis nei 5.
• Imties vertės turi būti paimtos ir tiksliai užregistruotos.

Testo statistika:

x the yra imties vidurkis
s yra mėginio standartinis nuokrypis
n yra imties dydis
μ yra gyventojų vidurkis

Suporuotas t-testas: Statistinis tyrimas, atliekamas, kai du mėginiai yra priklausomi ir imami poriniai stebėjimai.

Z-testo apibrėžimas

Z-testas reiškia vienmatę statistinę analizę, naudojamą hipotezei patikrinti, kad dviejų nepriklausomų imčių proporcijos labai skiriasi. Tai nustato, kokiu mastu duomenų taškas skiriasi nuo duomenų rinkinio vidurkio, esant standartiniam nuokrypiui.

Tyrėjas taiko z-testą, kai populiacijos dispersija yra žinoma, iš esmės, kai yra didelis imties dydis, manoma, kad imties dispersija yra maždaug lygi populiacijos dispersijai. Manoma, kad tokiu būdu ji žinoma, nepaisant to, kad turimi tik mėginių duomenys, todėl galima atlikti įprastą testą.

Z-testo prielaidos:

• Visi imčių stebėjimai yra nepriklausomi
• Imties dydis turėtų būti didesnis nei 30.
• Z pasiskirstymas yra normalus, o vidutinis nulis ir dispersija yra 1.

Testo statistika:

x the yra imties vidurkis
σ yra gyventojų standartinis nuokrypis
n yra imties dydis
μ yra gyventojų vidurkis

Pagrindiniai skirtumai tarp T-testo ir Z-testo

Skirtumą tarp t-testo ir z-testo galima aiškiai nustatyti dėl šių priežasčių:

1. T-testą galima suprasti kaip statistinį testą, kuris naudojamas palyginti ir analizuoti, ar dviejų populiacijų vidurkiai skiriasi vienas nuo kito, ar ne, kai standartinis nuokrypis nežinomas. Priešingai, Z testas yra parametrinis bandymas, kuris atliekamas, kai žinomas standartinis nuokrypis, siekiant nustatyti, ar dviejų duomenų rinkinių vidurkis skiriasi vienas nuo kito..
2. T-testas yra paremtas studento t paskirstymu. Priešingai, z-testas grindžiamas prielaida, kad mėginių vidurkis pasiskirsto normaliai. Tiek studento t, tiek normalus pasiskirstymas atrodo vienodi, nes abu yra simetriški ir varpo formos. Tačiau jie skiriasi ta prasme, kad t paskirstyme yra mažiau vietos centre ir daugiau uodegose.
3. Viena iš svarbių t-testo priėmimo sąlygų yra ta, kad populiacijos kitimas nežinomas. Priešingai, populiacijos dispersija turėtų būti žinoma arba manoma, kad ji yra žinoma, jei atliekamas z bandymas.
4. Z-testas naudojamas, kai mėginio dydis yra didelis, t. Y. N> 30, ir t-testas yra tinkamas, kai mėginio dydis yra mažas, ta prasme, kad n < 30.

Išvada

Iš esmės, t-testas ir z-testas yra beveik panašūs testai, tačiau jų taikymo sąlygos skiriasi, tai reiškia, kad t-testas yra tinkamas, kai mėginio dydis yra ne didesnis kaip 30 vienetų. Tačiau jei tai yra daugiau kaip 30 vienetų, reikia atlikti z testą. Panašiai yra ir kitos sąlygos, iš kurių aišku, kad kurį testą reikia atlikti tam tikroje situacijoje.