Unterschied zwischen T-Test und ANOVA
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Es gibt eine dünne Trennlinie zwischen t-Test und ANOVA, d. H. Wenn das Populationsmittel von nur zwei Gruppen verglichen werden soll, das t-test verwendet wird, aber wenn Mittel von mehr als zwei Gruppen verglichen werden sollen, ANOVA Ist bevorzugt.
T-Test und Varianzanalyse (ANOVA) sind zwei parametrische statistische Verfahren, die zum Testen der Hypothese verwendet werden. Da diese auf der allgemeinen Annahme basieren, dass die Population, aus der die Probe gezogen wird, normalverteilt sein sollte, Homogenität der Varianz, Zufallsstichproben von Daten, Unabhängigkeit der Beobachtungen, Messung der abhängigen Variablen auf der Verhältnis- oder Intervallebene, werden diese oft falsch interpretiert zwei.
Hier ist ein Artikel, in dem Sie den signifikanten Unterschied zwischen t-test und ANOVA verstehen.
Inhalt: T-Test gegen ANOVA
Vergleichstabelle
| Vergleichsgrundlage | T-Test | ANOVA |
|---|---|---|
| Bedeutung | Der T-Test ist ein Hypothesentest, mit dem die Mittelwerte zweier Populationen verglichen werden. | ANOVA ist eine statistische Technik, mit der die Mittelwerte von mehr als zwei Populationen verglichen werden. |
| Teststatistik | (x ̄-µ) / (s / √n) | Zwischen Probenvarianz / Innerhalb der Probenvarianz |
Definition des T-Tests
Der t-Test wird als statistischer Test beschrieben, bei dem untersucht wird, ob sich der Populationsmittelwert von zwei Proben stark unterscheidet, wobei die t-Verteilung verwendet wird, die verwendet wird, wenn die Standardabweichung nicht bekannt ist und die Probengröße klein ist. Es ist ein Werkzeug, um zu analysieren, ob die beiden Stichproben aus derselben Grundgesamtheit stammen.
Der Test basiert auf der t-Statistik, die davon ausgeht, dass die Variable normal verteilt ist (symmetrische glockenförmige Verteilung) und der Mittelwert bekannt ist und die Populationsvarianz aus der Stichprobe berechnet wird.
In t-test nimmt die Nullhypothese die Form von H an0: µ (x) = µ (y) gegen alternative Hypothese H1µ (x) ≠ µ (y), wobei µ (x) und µ (y) das Populationsmittel darstellen. Der Freiheitsgrad von t-Test ist n1 + n2 - 2
Definition von ANOVA
Die Varianzanalyse (ANOVA) ist eine statistische Methode, die üblicherweise in allen Situationen verwendet wird, in denen ein Vergleich zwischen mehr als zwei Populationsmitteln wie dem Ertrag der Kultur aus mehreren Saatgutsorten angestellt wird. Es ist ein wichtiges Analyseinstrument für den Forscher, das es ihm ermöglicht, gleichzeitig Tests durchzuführen. Wenn wir ANOVA verwenden, wird davon ausgegangen, dass die Stichprobe aus der normalverteilten Population gezogen wird und die Populationsvarianz gleich ist.
In der ANOVA wird der Gesamtbetrag der Variation in einem Datensatz in zwei Typen aufgeteilt, d. H. Der dem Zufall zugewiesene Betrag und der Betrag, der bestimmten Ursachen zugeordnet ist. Das Grundprinzip besteht darin, die Abweichungen zwischen den Populationsmitteln zu testen, indem die Abweichung innerhalb der Gruppenelemente im Verhältnis zu der Abweichung zwischen den Gruppen bewertet wird. Innerhalb der Probe ist die Varianz auf die zufällige, ungeklärte Störung zurückzuführen, wohingegen eine unterschiedliche Behandlung eine Abweichung zwischen den Proben verursachen kann.
Mit dieser Technik testen wir die Nullhypothese (H0) wobei alle Populationsmittelwerte die gleiche oder alternative Hypothese (H1) wobei mindestens ein Populationsmittelwert unterschiedlich ist.
Hauptunterschiede zwischen T-Test und ANOVA
Die signifikanten Unterschiede zwischen T-Test und ANOVA werden in den folgenden Punkten ausführlich erläutert:
- Ein Hypothesentest, der zum Vergleich der Mittelwerte zweier Populationen verwendet wird, wird als t-Test bezeichnet. Eine statistische Technik, die zum Vergleich der Mittelwerte von mehr als zwei Populationen verwendet wird, ist als Varianzanalyse oder ANOVA bekannt.
- Teststatistik für T-Test ist:
Teststatistik für ANOVA ist: 
Teststatistik für ANOVA ist: Fazit
Nach Prüfung der obigen Punkte kann gesagt werden, dass t-test eine besondere Art von ANOVA ist, die verwendet werden kann, wenn nur zwei Populationen zum Vergleich ihrer Mittel vorhanden sind. Obwohl die Wahrscheinlichkeit von Fehlern steigen kann, wenn t-test verwendet wird, wenn mehr als zwei Mittelwerte der Populationen gleichzeitig verglichen werden müssen, wird ANOVA verwendet
