Diferența dintre Anova și testul T Diferența dintre

< Anova vs. T-test

Un test T, uneori numit testul T al elevului, este efectuat atunci când doriți să comparați mijloacele a două grupuri și să vedeți dacă acestea sunt diferite una de cealaltă. Se folosește în principal atunci când este dată o repartizare aleatorie și există doar două, nu mai mult de două, seturi de comparat. În efectuarea testului T, sunt necesare anumite condiții pentru ca rezultatele să ducă la rezultate precise. Ipotezele principale sunt că datele populației care trebuie colectate sunt în mod normal distribuite și că comparați variante egale ale populației. Testul T are două tipuri principale: Testul T pentru măsurători independente și testul T pentru pereche de potrivire, cunoscut și ca testul dependent T sau testul T asociat.

Când comparați două probe care nu sunt perechi potrivite sau eșantioanele sunt independente, se utilizează testul independent T. Cel de-al doilea tip, testul T cu perechile de potrivire, este totuși utilizat atunci când eșantioanele date apar în perechi. De exemplu, trebuie să măsurați înainte și după comparații. Dacă aveți mai mult de două mostre, atunci trebuie folosit Testul Anova. Este posibil să se diferențieze mai mult de două mijloace între ele prin efectuarea mai multor teste T, însă ar exista o mare posibilitate de a face o greșeală și, prin urmare, o șansă mai mare de a veni cu un rezultat inexact.

Testul Anova este termenul popular pentru analiza variației. Este o tehnică efectuată în analizarea efectelor factorilor categorici. Acest test este folosit ori de câte ori există mai mult de două grupuri. Ele sunt, în principiu, ca și testele T, dar, așa cum am menționat mai sus, acestea trebuie utilizate atunci când aveți mai mult de două grupuri. Testele Anova folosesc variante pentru a ști dacă mijloacele sunt egale sau nu. Înainte de a efectua un test Anova, trebuie să îndepliniți mai întâi ipotezele de bază. Prima ipoteză este că fiecare probă care urmează a fi utilizată este selectată independent și este aleatorie. În al doilea rând, presupuneți că populația la care luați mostrele este normală și are deviații standard egale.

Există patru tipuri de teste de analiză a variației. Primul este One-Way Anova. Trebuie să utilizați acest tip de Anova numai dacă există un singur factor categoric. Al doilea este Multifactorul Anova, care este folosit când factorii categorici sunt mai mult de unul. Interacțiunile și efectele principale dintre factori sunt estimate. Al treilea tip de Anova este Analiza componentelor variației. Acest tip de Anova este utilizat atunci când factorii sunt multiple și aranjate ierarhic. Scopul principal al acestui test este de a cunoaște procentul variabilității procesului pe care îl introduceți în fiecare nivel. A patra și ultima metodă sunt modelele liniare generale. Dacă factorii dvs. sunt atât imbricate, cât și încrucișate, unii dintre factorii sunt aleatorii și unii sunt stabiliți.Atunci când ambii factori prezenți sunt cantitativi și categorici, se utilizează acest test.

Rezumat:

1. Testul Anova are patru tipuri, și anume: Anova cu o singură direcție, Anova multifactorială, Analiza componentelor variației și modelele liniare generale. Testele T au doar două tipuri: testul T pentru măsurători independente și testul T pentru perechea potrivită, cunoscut și ca testul dependent T sau testul T asociat.

2. Testele T sunt efectuate numai când aveți doar două grupuri de comparat. Anova testele, pe de altă parte, sunt în esență la fel ca testele T, dar sunt concepute pentru grupuri care sunt mai mult de două.

3. Trebuie îndeplinite câteva condiții înainte de efectuarea celor două teste. Pentru testul T, datele populației care trebuie colectate ar trebui să fie distribuite în mod normal și comparați variante egale ale populației. În timp ce pentru testele Anova, eșantioanele care urmează să fie utilizate sunt selectate independent și aleator. De asemenea, trebuie să presupuiți că populația de la care luați mostrele este normală și are deviații standard egale.