No mundo das estatísticas, cálculos, suposições e conclusões prevalecem. Entre todos os testes e resultados, os testes t e o valor p são as duas técnicas de suposição mais confusas.
Enquanto os dois são encontrados no mesmo subconjunto de estatísticas e fornecem uma medida adicional de suposição, além de serem interligados. Os dois testes não são iguais!
Teste T vs Valor P
A diferença entre o teste T e o valor P é que um teste T é usado para analisar a taxa de diferença entre as médias das amostras, enquanto o valor p é realizado para obter uma prova que pode ser usada para negar a indiferença entre as médias de duas amostras.
O teste T fornece a diferença entre duas medidas dentro de uma faixa normal, enquanto o valor p se concentra no lado extremo da amostra e, portanto, fornece um resultado extremo.
Apesar de estarem inter-relacionados, os dois apresentam diversos aspectos de uma amostra e determinam diferentes parâmetros da população a partir da qual as amostras são deduzidas.
Tabela de comparação entre o teste T e o valor P (na forma tabular)
| Parâmetro de Comparação | T-Test | P-Value |
|---|---|---|
| Formulário completo | Estatística de teste | Valor de probabilidade |
| Ramo de estatísticas | Estatística inferencial | Estatística inferencial |
| Testando hipóteses | sim | sim |
| Médias de amostras | Alternando | Nulo-Mesmo |
| Resultado | Diferença na média | Negando suposições nulas |
O que é o T-Test?
Um T-Test é um teste estatístico que determina a taxa de diferença entre as médias de dois conjuntos relacionados. Ele se enquadra na categoria de estatísticas que se relacionam com previsões de uma amostra de uma população.
O teste T pode ser executado em um conjunto de dados que está correlacionado de alguma forma; a característica comum pode ser a idade, área, prestação de serviço ou qualquer outro fator. Duas suposições diferentes não podem ser usadas para a análise T.
As amostras devem ser nomeadas aleatoriamente para deduzir o resultado do teste t. Embora o tamanho da amostra deva ser tal que pareça dispersão padrão, com ambos os conjuntos tendo valores espalhados pelo valor médio na mesma proporção.
Os três tipos famosos de testes t são; modelo de amostra emparelhada, uma amostra e testes independentes de duas amostras.
O teste de amostra emparelhada é quando o teste é conduzido na mesma amostra em momentos diferentes. Isso é para deduzir o impacto que os diversos fatores externos têm na amostra. Uma comparação da produtividade dos trabalhadores nas horas diurnas com as noturnas pode ser feita usando um teste t de uma amostra.
Amostragem única quando um fator de uma determinada coisa é comparado com o padrão fornecido. A comparação da vida média da lâmpada e sua comparação com uma amostra de lâmpadas para deduzir a competência da média pode ser feita por meio desta medida.
Um teste de amostra autônomo é um nome dado; quando um determinado fator das amostras é coletado; dois conjuntos diferentes de dados de duas amostras diferentes são retirados. Os níveis de QI entre alunos do sexo masculino e feminino podem ser deduzidos usando este método.
Essa comparação ajuda o usuário a decifrar a relação entre dois conjuntos de dados ou a compreender a verdade por trás dos padrões declarados.
O que é P-Value?
O valor P é o teste de suposição usado para negar o fato de que as médias de duas amostras não têm diferença.
Alfa é o termo usado para descrever uma probabilidade pré-determinada, enquanto o valor p é o termo usado para a probabilidade calculada após uma análise completa da população e da amostra.
Oposto a uma hipótese nula ou sem diferença está a média flutuante ou alternativa, em tal caso, se o valor p resultante for menor do que o valor mais notável do que a hipótese estática é rejeitada.
Em certos casos, a mesma hipótese é rejeitada erroneamente; isso é feito em casos em que, na realidade, a suposição nula é verdadeira, mas como o número substancial é maior do que o valor p, ele é rejeitado.
No outro caso, a hipótese é incorretamente aceita. Apesar de uma diferença ser facilmente demonstrada, acredita-se que isso se deva a questões externas e não a quaisquer medidas ou indicadores.
Um valor p menor significa que o impacto que tem em toda a amostra é de maior magnitude e significância.
Se o valor de p é de natureza tão trivial que eventualmente tem que ser declarado que as médias não têm diferença; do que em tal caso, os testes e resultados de todo o teste são considerados irrelevantes.
Principais diferenças entre T-Test e P-Value
Um olhar intenso mostra as principais diferenças entre o teste T e o valor P:
Conclusão
As suposições a respeito de uma população e suas restrições são uma parte vital do ramo analítico da estatística, enquanto a amostragem e as suposições são feitas no estágio inicial.
O teste T e o cálculo do valor p formam o estágio vital, após o qual cálculos adicionais são concluídos.
Os dois primeiros testes dão uma ideia clara sobre a amostra selecionada e a população eventual em relação à qual uma suposição para o teste é desenvolvida.
Os resultados de ambos os testes fazem parte integrante das estatísticas e, portanto, é muito importante entender a diferença significativa entre os dois.
