Skirtumas tarp Anova ir T testų

„Anova“ ir „T“ testas

T-testas, kartais vadinamas studento T-testu, atliekamas tada, kai norima palyginti dviejų grupių priemones ir išsiaiškinti, ar jos skiriasi viena nuo kitos. Dažniausiai jis naudojamas, kai suteikiama atsitiktinė užduotis ir lyginti yra tik du, bet ne daugiau kaip du rinkiniai. Atliekant T testą, būtina įvykdyti kai kurias sąlygas, kad gavus rezultatus būtų gauti tikslūs rezultatai. Pagrindinės prielaidos yra tai, kad renkami duomenys apie gyventojus paprastai yra paskirstomi ir jūs lyginate vienodus populiacijos dispersijas. T-testas yra dviejų pagrindinių tipų: nepriklausomų priemonių T-testas ir suderintų porų T-testas, dar žinomas kaip priklausomasis T-testas arba suporuotas T-testas..

Kai lyginate du nesuderinamų porų pavyzdžius arba pavyzdžiai yra nepriklausomi, naudojamas nepriklausomas T testas. Antrasis tipas, suderintos poros T-testas, vis dėlto naudojamas, kai duoti pavyzdžiai pateikiami poromis. Pavyzdžiui, jūs turite įvertinti prieš ir po palyginimų. Jei turite daugiau nei du pavyzdžius, reikia naudoti Anova testą. Galima atskirti daugiau nei dvi priemones viena su kita atliekant kelis T testus, tačiau būtų didelė galimybė suklysti ir dėl to didesnė tikimybė atvykti su netiksliu rezultatu.

Anova testas yra populiarus terminas dispersijos analizei. Tai metodas, atliekamas analizuojant kategorinių veiksnių poveikį. Šis testas naudojamas, kai yra daugiau nei dvi grupės. Iš esmės jie taip pat panašūs į T testus, tačiau, kaip minėta aukščiau, jie turi būti naudojami, kai turite daugiau nei dvi grupes. Anova testai naudoja dispersijas, kad žinotų, ar priemonės yra lygios, ar ne. Prieš atlikdami „Anova“ testą, pirmiausia turėtumėte įvykdyti pagrindines prielaidas. Pirma prielaida yra ta, kad kiekvienas pavyzdys, kuris turi būti naudojamas, atrenkamas nepriklausomai ir yra atsitiktinis. Antra, tarkime, kad populiacija, iš kurios imate mėginius, yra normali ir turi vienodus standartinius nuokrypius.

Yra keturių variantų analizės testų tipai. Pirmasis yra „One-Way Anova“. Jūs turite naudoti šį „Anova“ tipą tik tuo atveju, jei yra tik vienas kategorinis veiksnys. Antra yra daugiafaktorinė anova, kuri naudojama, kai kategoriniai veiksniai yra daugiau nei vienas. Įvertintos veiksnių sąveikos ir pagrindinis poveikis. Trečioji Anova rūšis yra dispersijos komponentų analizė. Šis Anova tipas naudojamas, kai veiksniai yra daugybiniai ir išdėstyti hierarchiškai. Pagrindinis šio testo tikslas yra žinoti proceso kintamumo procentą, kurį įvedate kiekviename lygmenyje. Ketvirtasis ir paskutinis metodas yra bendrieji linijiniai modeliai. Jei jūsų veiksniai yra įterpti ir perbraukti, kai kurie veiksniai yra atsitiktiniai, o kiti yra fiksuoti. Kai abu veiksniai yra kiekybiniai ir kategoriški, naudojamas šis testas.

Santrauka:

1. „Anova“ testas yra keturių tipų, būtent: „One-Way Anova“, „Multifactor Anova“, dispersijos komponentų analizė ir bendrieji linijiniai modeliai. T-testai yra tik dviejų tipų: nepriklausomų priemonių T-testas ir suderintų porų T-testas, dar žinomas kaip priklausomasis T-testas arba suporuotas T-testas..
2.T-testai atliekami tik tada, kai turite tik dvi grupes, kurias galite palyginti. Kita vertus, „Anova“ testai yra lygiai taip pat, kaip ir „T“ testai, tačiau jie yra skirti grupėms, kuriose yra daugiau nei dvi.
3. Norint atlikti du bandymus, reikia atlikti tam tikras sąlygas. Norint atlikti T testą, renkami duomenys apie gyventojus turėtų būti paskirstomi paprastai, ir jūs lyginate vienodus populiacijos dispersijas. Atliekant „Anova“ testus, bandiniai, kurie turi būti naudojami, atrenkami nepriklausomai ir atsitiktine tvarka. Jūs taip pat turėtumėte manyti, kad populiacija, iš kurios imate mėginius, yra normali ir turi vienodus standartinius nuokrypius.