Para alcançar a média, é sempre uma interação longa e exaustiva coletar e calcular informações estatísticas. O teste t e a Diretriz Única de Diferença (ANOVA) são as duas medidas mais comumente usadas. O teste t é usado para ver se dois centros ou caminhos estão um pouco próximos ou diferentes. Ao ver pelo menos três intermediários ou média, a ANOVA é favorecida. Uma ferramenta adicional é usada, razão pela qual ANOVA é usada em pelo menos dois métodos. É mais provável que um teste t cometa um erro errôneo.
Teste T vs ANOVA
A diferença entre um teste t e em ANOVA é que o teste T é usado para testar hipóteses de modo que ANOVA é usado para examinar os dois desvios padrão quando outros métodos de sessão podem ser incluídos. As técnicas de especulação não são diferentes. Para comparar grupos de tamanho de amostra (n) menor que 30 para cada grupo, o teste t é usado. Para igualar três ou mais tipos, ANOVA é usado.
As estatísticas do teste T seguem a forma T = Z / s em grandes números, onde Z e s são características de dados. A variável Z destina-se à hipótese alternativa; em essência, onde uma hipótese alternativa é válida, a magnitude da variável Z é maior. Enquanto isso, 's' é um parâmetro que escala para decidir a distribuição de T. As hipóteses em um teste t são que um ps2 assume uma distribuição de hipótese inválida, ec) o valor e a estimativa de Z são independentes. Em certa forma de teste t, esses fatores são consequências da população analisada, assim como os resultados são analisados.
ANOVA é um conjunto de modelos estatísticos. Embora os critérios da ANOVA tenham sido usados por estudiosos e estatísticos, Sir Ronald Fisher sugeriu apenas em 1918 que a discrepância fosse examinada oficialmente no artigo 'A Correlação entre a Suposição de Herança Mendeliana'. Desde então, a extensão e a aplicação da ANOVA foram estendidas. ANOVA é um nome impróprio, pois não deriva das diferenças entre as diferentes formas de coleta, mas dos contrastes.
Tabela de comparação entre o teste T e ANOVA
| Parâmetros de comparação | Teste t | ANOVA |
| Utilização | Os testes T são usados para teste de hipóteses. | Dois desvios padrão devem ser examinados por ANOVA. |
| Estatística de teste | x ̄-µ) / (s / √n) | Entre a Variância da Amostra / Dentro da Variância da Amostra |
| Significado | O teste T é um teste de hipótese usado por duas populações para considerar os processos. | ANOVA é uma técnica observável para analisar métodos de várias populações. |
| Característica | O T-Test é usado para comparar dois grupos de tamanho de amostra (n) abaixo de 30 por grupo. | Para igualar três ou mais tipos, ANOVA é usado. |
| Erro | É mais provável que um teste t cometa um erro. | ANOVA tem um erro maior do que isso |
O que é o teste T?
Um teste t é uma forma de estatística inferencial usada para decidir se os procedimentos para duas reuniões são significativamente diferentes e podem ser mencionados em certos recursos. É usado principalmente onde os conjuntos de dados são baseados em uma distribuição normal, perto do conjunto de dados registrado na forma de um deslocamento de 100 vezes. Um teste é usado como uma ferramenta de teste para hipóteses e permite que uma suposição relevante para a população seja testada.
Um teste t usa as estatísticas t, as avaliações de distribuição t e as oportunidades para avaliar a significância estatística. Pode-se usar a investigação de variação para realizar um teste de pelo menos três abordagens. Em essência, um teste t permite examinar as vantagens regulares e a probabilidade de elas virem de uma população comum.
Não gostaríamos que os alunos nos modelos mencionados acima tivessem exatamente a mesma média e desvio padrão se de alguma forma pegássemos um exemplo de alunos da classe A e outro exemplo de alunos da classe B. Em essência, as amostras de tratamento falsas cuidaram do grupo de controle e as retiradas do conjunto de medicamentos prescritos podem ter uma média e um desvio padrão ligeiramente diferentes.
Matematicamente, o teste t usa um exemplo de ambos os conjuntos para confirmar a difícil declaração, apoiando um argumento inválido de equivalência entre os dois processos. Para medir e analisar esses valores contra as qualidades regulares com equações adequadas e a hipótese inválida antecipada é adotada ou negada, conforme necessário.
O que é ANOVA?
A avaliação de disputa é um aparelho de teste usado em insights que compreende duas partes, elementos deliberados e elementos erráticos, com uma flutuação geral notável contida em um conjunto de informações. As variáveis metódicas influenciam o índice dado, enquanto os elementos erráticos não.
Em um estudo de recaída, os pesquisadores usam o teste ANOVA para determinar como as variáveis autônomas afetam a variável dependente. Até 1918, quando Ronald Fisher examinou o processo de diferença, os métodos de teste t e z desenvolvidos no século XX foram usados para medir a análise.
ANOVA também é chamada de Análise de Variância de Fisher porque aumenta os testes t e z. O conceito era notável em 1925, quando "Métodos Mensuráveis para Trabalhadores de Pesquisa" apareceu no jornal de Fisher. 3 Foi usado na exploração da ciência do cérebro e depois aplicado a tópicos mais confusos.
Principais diferenças entre o teste T e ANOVA
Conclusão
Somente se tivermos apenas duas populações para examinar seus métodos, podemos dizer que o teste t é um tipo de ANOVA excepcional após avaliar os pontos listados. Embora a probabilidade de erro possa aumentar se o teste t for usado quando várias abordagens devem ser feitas simultaneamente com as populações, é por isso que a ANOVA é usada. O teste t é usado para verificar se existem dois centros ou caminhos separados. ANOVA é favorecido quando você vê pelo menos três pontos médios ou médios. ANOVA é usada com pelo menos dois métodos, o que significa que um teste t tem maior probabilidade de cometer um erro.
