Rozdiely medzi Z-testom a T-testom
Z Test je štatistická hypotéza, ktorá sa používa na zistenie, či sú dva vypočítané priemery vzoriek odlišné, ak je štandardná odchýlka k dispozícii a vzorka je veľká, zatiaľ čo T test sa používa na stanovenie priemerov rôznych súborov údajov. sa líšia od seba v prípade, že štandardná odchýlka alebo odchýlka nie sú známe.
Z-testy a t-testy sú dve štatistické metódy, ktoré zahŕňajú analýzu dát a ktoré majú uplatnenie vo vede, obchode a mnohých ďalších disciplínach. T-test možno označiť ako test jednorozmernej hypotézy založený na t-štatistike, kde je známy priemer, tj. Priemer, a populačný rozptyl, tj. Štandardná odchýlka, sa aproximuje zo vzorky. Na druhej strane, Z-test, tiež jednorozmerný test, ktorý je založený na štandardnom normálnom rozdelení.
Používa sa
# 1 - Z-test
Vzorec Z-testu, ako už bolo spomenuté, sú štatistické výpočty, ktoré možno použiť na porovnanie priemerných hodnôt populácie so vzorkou. Z-test vám povie, ako ďaleko, v podmienkach štandardných odchýlok, je údajový bod od priemeru súboru údajov. Z-test porovná vzorku s definovanou populáciou, ktorá sa zvyčajne používa na riešenie problémov týkajúcich sa veľkých vzoriek (tj. N> 30). Väčšinou sú veľmi užitočné, keď je známa štandardná odchýlka.
# 2 - T-test
T-testy sú tiež výpočty, ktoré možno použiť na otestovanie hypotézy, ale sú veľmi užitočné, keď potrebujeme zistiť, či existuje štatisticky významné porovnanie medzi 2 nezávislými skupinami vzoriek. Inými slovami, t-test sa pýta, či je nepravdepodobné, že by došlo k porovnaniu priemerov 2 skupín z dôvodu náhodnej náhody. Zvyčajne sú t-testy vhodnejšie pri riešení problémov s obmedzenou veľkosťou vzorky (tj. N <30).
Infografika Z-testu vs. T-testu
Tu vám poskytneme prvých 5 rozdielov medzi z-testom a t-testom, ktoré musíte vedieť.
Kľúčové rozdiely
- Jednou zo základných podmienok vykonania t-testu je neznáma štandardná odchýlka populácie alebo odchýlka. Naopak, vzorec populačnej odchýlky, ako je uvedené vyššie, by sa mal považovať za známy alebo známy v prípade z-testu.
- T-test, ako už bolo spomenuté, je založený na t-distribúcii študenta. Naopak, z-test závisí od predpokladu, že distribúcia vzoriek bude normálna. Normálne rozdelenie aj študentovo t-rozdelenie sa javia rovnako, pretože obidve sú zvonovité a symetrické. Líšia sa však v jednom z prípadov, že pri distribúcii je v strede menej priestoru a viac v ich chvostoch.
- Z-test sa používa tak, ako je uvedené v tabuľke vyššie, ak je veľkosť vzorky veľká, čo je n> 30, a t-test je vhodný, ak veľkosť vzorky nie je veľká, čo je malé, tj. N < 30.
Porovnávacia tabuľka Z-testu vs. T-testu
| Základ | Test Z | T-test | ||
| Základná definícia | Z-test je druh testu hypotézy, ktorý zisťuje, či sú priemery z dvoch súborov údajov navzájom odlišné, keď sa uvádza štandardná odchýlka alebo odchýlka. | T-test možno označiť ako druh parametrického testu, ktorý sa aplikuje na identitu, ako sa priemery 2 súborov údajov navzájom líšia, keď nie je uvedená štandardná odchýlka alebo odchýlka. | ||
| Populačná odchýlka | Je tu známa populačná odchýlka alebo štandardná odchýlka. | Populačný rozptyl alebo štandardná odchýlka tu nie sú známe. | ||
| Veľkosť vzorky | Veľkosť vzorky je veľká. | Tu je veľkosť vzorky malá. | ||
| Kľúčové predpoklady |
|
|
||
| Založené na (typ distribúcie) | Založené na normálnom rozdelení. | Založené na distribúcii Student-t. |
Záver
Vo veľkej miere sú obidva tieto testy takmer podobné, porovnanie však vedie iba k podmienkam ich použitia, čo znamená, že t-test je vhodnejší a vhodnejší, ak veľkosť vzorky nie je väčšia ako tridsať jednotiek. Ak je to však viac ako tridsať jednotiek, malo by sa použiť z-test. Podobne existujú aj ďalšie podmienky, ktoré objasnia, ktorý test sa má v situácii vykonať.
Existujú aj rôzne testy, ako napríklad test f, dvojstranný vs. jednostranný atď., Štatistici musia byť pri ich aplikácii po analýze situácie a potom pri rozhodovaní, ktorý z nich, opatrní. Nižšie je uvedený ukážkový graf toho, o čom sme diskutovali vyššie.
