Ao fazer uma hipótese crítica, as mudanças observadas na média são estatisticamente significativas. É uma consideração importante fornecer uma análise perfeita para uma condição. Essas análises são excelentes para teste de hipótese ou teste de significância.
Existem várias estatísticas de teste realizadas para testar as hipóteses, como teste z e teste t. Eles também são aplicáveis em negócios, ciências e muitas outras disciplinas. As diferenças entre os testes Z e t são o principal curso de discussão neste artigo.
Teste Z vs Teste T
A principal diferença entre o teste z e o teste t é que o teste z é usado para determinar se o cálculo de duas médias de amostra é diferente se a amostra for grande e o desvio padrão estiver disponível. Mas o teste t é usado para determinar como diferentes conjuntos de dados de médias diferem uns dos outros se o desvio padrão ou variância não for conhecido.
Os testes Z são os cálculos estatísticos usados para comparar a população média com uma amostra. Em termos de desvios padrão, o teste z informa a um ponto de dados a distância da média do conjunto de dados. Geralmente compara uma amostra a uma população usada para lidar com grandes amostras relacionadas a problemas. Eles são úteis se o desvio padrão for conhecido.
Os testes T são usados para testar cálculos de hipóteses. Eles são úteis para determinar se há estatísticas significativas na comparação entre os grupos de amostras independentes de dois. Ou pode-se dizer que pergunta se a comparação entre as médias dos dois grupos devido ao acaso aleatório ocorreu improvável.
Tabela de comparação entre o teste Z e o teste T
| Parâmetros de comparação | Teste Z | Teste t |
|---|---|---|
| Baseado em | Distribuição normal | Distribuição Student-t |
| Fórmula | z = (x̄ - μ) / (σ / √n) | t = (x̄ - μ) / (s / √n) |
| Tamanho da amostra | Grande | Pequena |
| Variância populacional | Conhecido | Desconhecido |
| Tamanho dos dados | Maior que 30 | Menor que 30 |
O que é o Z-test?
Um teste z é um teste estatístico para decidir se as médias de duas populações são diferentes se o tamanho da amostra for grande e a variância for conhecida. Para realizar um teste z preciso, essa estatística de teste tem um parâmetro incômodo, como um desvio padrão, ser conhecido.
É também um teste de hipótese e uma distribuição normal deve ser seguida pela estatística z. É melhor usar um teste z para mais de 30 amostras. Isso ocorre porque o número de amostras fica maior sob o teorema do limite central e as amostras são consideradas normalmente distribuídas.
As hipóteses alternativa e nula, pontuação z e alfa devem ser declaradas para conduzir um teste zed. A seguir, a conclusão e os resultados devem ser declarados, e a estatística do teste deve ser calculada. A variância populacional do teste z é conhecida. Em um teste z, há uma distribuição normal para z com variância como um e média como zero
Uma pontuação z, ou estatística z, é um número que representa os desvios padrão abaixo ou acima da população média e uma pontuação derivada do teste z. O teste que pode ser conduzido como testes z é um teste de localização de duas amostras e estimativa de máxima verossimilhança, um teste de localização de amostra e teste diferente emparelhado.
O que é o teste T?
Um teste T é um tipo de estatística inferencial para determinar uma diferença significativa no meio de dois grupos de médias, que podem estar relacionadas a certas características. É usado como uma ferramenta de teste de hipóteses e permite testar uma hipótese aplicável a uma população.
Geralmente é usado quando os conjuntos de dados podem ter variações desconhecidas e seguir uma distribuição normal. Para determinar a significância estatística, este teste analisa os graus de liberdade e os valores da distribuição t. É necessário usar uma análise de variância para conduzir um teste com três ou mais meios.
O teste t permite comparar os valores médios dos dois conjuntos de dados e determinar se a origem é da mesma população. Muitos tipos diferentes de testes t são executados com base no tipo e nos dados de análise necessários. Ele funciona em um tamanho menor e não deve ser inferior a cinco, mas também não deve exceder trinta.
Três valores-chave de dados são necessários para calcular no teste t. Geralmente inclui o número de valores de dados de cada grupo, o desvio padrão de cada grupo e a diferença média.
Principais diferenças entre o teste Z e o teste T
Conclusão
Pode-se concluir que o teste z e o teste t são duas das estatísticas de teste realizadas para testar as hipóteses. Eles exigem dados junto com uma distribuição normal, em palavras simples, dados de amostra em torno da média são distribuídos uniformemente. Eles são aplicáveis em negócios, ciências e muitas outras disciplinas.
O teste Z é usado para determinar se o cálculo de duas médias de amostra é diferente se a amostra for grande e o desvio padrão estiver disponível. Por outro lado, o teste t é usado para determinar como diferentes conjuntos de dados de médias diferem uns dos outros se o desvio padrão ou variância não for conhecido. O teste Z é baseado na distribuição normal, enquanto o teste t é baseado na distribuição t de student.
