Skirtumas tarp T ir F testų

Hipotezės tyrimas pradedamas nustatant patalpas, po to parenkamas reikšmingumo lygis. Toliau turime pasirinkti bandymo statistiką, t. Y. Testą arba f-testą. Nors t-testas naudojamas palyginti du susijusius mėginius, f-testas naudojamas dviejų populiacijų lygybei patikrinti.

Hipotezė yra paprastas teiginys, kuris gali būti įrodytas arba paneigtas įvairiais moksliniais metodais ir nustatantis ryšį tarp nepriklausomo ir kažkokio priklausomo kintamojo. Jis gali būti patikrintas ir patikrintas, kad būtų galima įsitikinti jo pagrįstumu atliekant nešališką tyrimą. Tikrinant hipotezę bandoma išsiaiškinti, ar prielaida teisinga, ar ne.

Tyrėjui būtina pasirinkti tinkamą jo hipotezės testą, nes visas sprendimas patvirtinti arba paneigti niekinę hipotezę yra pagrįstas tuo. Perskaitykite pateiktą straipsnį, kad suprastumėte skirtumą tarp t-testo ir f-testo.

Turinys: T testas ir F testas

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

Palyginimo diagrama

Palyginimo pagrindas	T testas	F testas
Reikšmė	T-testas yra nevienareikšmis hipotezės testas, kuris atliekamas, kai standartinis nuokrypis nežinomas ir imties dydis yra mažas.	F testas yra statistinis testas, kuris nustato dviejų normalių populiacijų dispersijų lygybę.
Testo statistika	T-statistika seka studento t pasiskirstymu pagal nulinę hipotezę.	F-statistika seka Snedecor f pasiskirstymu pagal nulinę hipotezę.
Taikymas	Palyginus dviejų populiacijų vidurkius.	Palyginus du populiacijos variantus.

T-testo apibrėžimas

T-testas yra statistinės hipotezės testo forma, pagrįsta Studento t-statistika ir t-pasiskirstymu, siekiant išsiaiškinti p-vertę (tikimybę), kuri gali būti naudojama priimti arba paneigti nulinę hipotezę..

T-testas analizuoja, ar dviejų duomenų rinkinių vidurkiai labai skiriasi vienas nuo kito, t.y. ar populiacijos vidurkis yra lygus standartiniam vidurkiui ar skiriasi nuo jo. Jis taip pat gali būti naudojamas norint išsiaiškinti, ar regresijos linijos nuolydis skiriasi nuo nulio. Testas grindžiamas keliomis prielaidomis, kurios yra šios:

• Gyventojų skaičius yra begalinis ir normalus.
• Populiacijos dispersija nežinoma ir apskaičiuojama pagal imtį.
• Vidurkis žinomas.
• Imties stebėjimai yra atsitiktiniai ir nepriklausomi.
• Imties dydis yra mažas.
• H₀ gali būti vienpusis arba dvipusis.

Dviejų pavyzdžių vidutinis ir standartinis nuokrypiai naudojami norint palyginti juos taip, kad:

kur,

x̄₁ = Pirmojo duomenų rinkinio vidurkis
x̄2 = antrojo duomenų rinkinio vidurkis
S₁ = Pirmojo duomenų rinkinio standartinis nuokrypis
S₂ = Antrojo duomenų rinkinio standartinis nuokrypis
n₁ = Pirmojo duomenų rinkinio dydis
n₂ = Antrojo duomenų rinkinio dydis

F-testo apibrėžimas

F testas apibūdinamas kaip hipotezės testas, pagrįstas Snedecor f pasiskirstymu, pagal nulinę hipotezę. Tyrimas atliekamas, kai nežinoma, ar abiejų populiacijų dispersija yra vienoda.

F testas taip pat gali būti naudojamas patikrinti, ar duomenys atitinka regresijos modelį, kuris gaunamas atliekant mažiausiai kvadratinę analizę. Kai yra daugialypės tiesinės regresijos analizė, ji tiria bendrą modelio pagrįstumą arba nustato, ar kuris nors iš nepriklausomų kintamųjų turi tiesinį ryšį su priklausomu kintamuoju. Palyginus du duomenų rinkinius, galima padaryti daugybę prognozių. F-testo reikšmė išreiškiama dviejų stebėjimų dispersijų santykiu, kuris parodytas taip:

Kur, σ² = dispersija

Prielaidos, kuriomis remiasi f-testas, yra:

• Gyventojai paprastai pasiskirsto.
• Mėginiai buvo paimti atsitiktine tvarka.
• Stebėjimai yra nepriklausomi.
• H₀ gali būti vienpusis arba dvipusis.

Pagrindiniai skirtumai tarp T ir F testų

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

1. Vienfazijos hipotezės testas, kuris atliekamas, kai standartinis nuokrypis nežinomas ir imties dydis yra mažas, yra t-testas. Kita vertus, statistinis testas, kuris nustato dviejų normalių duomenų rinkinių dispersijų lygybę, yra žinomas kaip f-testas.
2. T-testas grindžiamas T-statistika, remiantis Studento t paskirstymu, remiantis niekine hipoteze. Atvirkščiai, f-testo pagrindas yra F-statistika, remiantis Snedecor f-pasiskirstymu pagal nulinę hipotezę..
3. T-testas naudojamas palyginti dviejų populiacijų vidurkius. Priešingai, f-testas naudojamas norint palyginti du populiacijos dispersijas.

Išvada

T-testas ir f-testas yra du iš skirtingų statistinių testų, naudojamų hipotezei tikrinti, skaičiaus ir nusprendžia, ar sutiksime su niekine hipoteze, ar ją atmesime. Hipotezės testas pats nepriima sprendimų, greičiau padeda tyrėjui priimti sprendimus.