Để đạt được giá trị trung bình, việc thu thập và tính toán thông tin thống kê luôn là một quá trình tương tác lâu dài và mệt mỏi. Kiểm tra t và Chỉ thị Đơn về Sự khác biệt (ANOVA) là hai biện pháp được sử dụng phổ biến nhất. Phép thử t được sử dụng để xem liệu hai trung tâm hoặc cách thức có phần gần nhau hay khác nhau. Khi nhìn thấy ít nhất ba chất trung gian hoặc trung bình, ANOVA được ưu tiên. Một công cụ khác được sử dụng, đó là lý do tại sao ANOVA được sử dụng trong ít nhất hai phương pháp. Kiểm tra t có nhiều khả năng mắc lỗi sai hơn.
T-test so với ANOVA
Sự khác biệt giữa kiểm định t và trong ANOVA là kiểm định T được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết sao cho ANOVA được sử dụng để kiểm tra hai độ lệch chuẩn khi có thể đưa vào các phương pháp phiên khác. Các kỹ thuật đầu cơ không khác nhau. Để so sánh các nhóm cỡ mẫu (n) nhỏ hơn 30 cho mỗi nhóm, kiểm định t được sử dụng. Để đánh đồng ba loại hoặc nhiều hơn, ANOVA được sử dụng.
Thống kê T-test tuân theo dạng T = Z / s với số lượng lớn, trong đó Z và s là các đặc trưng dữ liệu. Biến Z có nghĩa là cho giả thuyết thay thế; về bản chất, khi một giả thuyết thay thế là hợp lệ, thì độ lớn của biến Z càng lớn. Trong khi đó, ‘s’ là tham số thang đo để quyết định phân phối T. Các giả thuyết trong phép thử t là ps2 giả định phân phối giả thuyết không hợp lệ, và c) giá trị và giá trị của Z là độc lập. Trong một hình thức kiểm định t nhất định, những yếu tố này là hậu quả của tổng thể được phân tích, chẳng hạn như kết quả được phân tích.
ANOVA là một bộ mô hình thống kê. Mặc dù các tiêu chí ANOVA đã được các học giả và nhà thống kê sử dụng từ lâu, Ngài Ronald Fisher chỉ đề nghị vào năm 1918 rằng sự khác biệt được chính thức kiểm tra trong bài báo 'Mối tương quan giữa Giả định Thừa kế Mendel.' Kể từ đó, việc mở rộng và áp dụng ANOVA đã được mở rộng.. ANOVA là một từ nhầm lẫn vì nó không xuất phát từ sự khác biệt giữa các cách thu thập khác nhau mà là từ sự tương phản.
Bảng so sánh giữa T-test và ANOVA
| Các thông số so sánh | T-test | ANOVA |
| Sử dụng | Kiểm định T được sử dụng để kiểm tra giả thuyết. | Hai độ lệch chuẩn sẽ được ANOVA kiểm tra. |
| Thử nghiệm thống kê | x ̄-µ) / (s / √n) | Giữa phương sai mẫu / Trong phương sai mẫu |
| Nghĩa | Kiểm định T là một bài kiểm tra giả thuyết được sử dụng bởi hai quần thể để xem xét các quá trình. | ANOVA là một kỹ thuật có thể quan sát để phân tích các phương pháp đa dân số. |
| Tính năng | T-Test được sử dụng để so sánh hai nhóm cỡ mẫu (n) dưới 30 trên mỗi nhóm. | Để đánh đồng ba loại hoặc nhiều hơn, ANOVA được sử dụng. |
| Lỗi | Một bài kiểm tra t có nhiều khả năng mắc lỗi hơn. | ANOVA có một sai lầm lớn hơn thế |
T-test là gì?
Kiểm tra t là một dạng thống kê suy luận được sử dụng để quyết định xem các thủ tục cho hai cuộc họp có khác nhau đáng kể hay không và có thể được đề cập đến trong một số tính năng nhất định. Nó được sử dụng chủ yếu khi các tập dữ liệu dựa trên phân phối chuẩn, gần với tập dữ liệu được ghi lại dưới dạng dịch chuyển 100 lần. Thử nghiệm được sử dụng như một công cụ kiểm tra giả thuyết và cho phép kiểm tra giả định có liên quan đến dân số.
Phép thử t sử dụng thống kê t, các đánh giá phân phối t và các cơ hội để đánh giá ý nghĩa thống kê. Người ta có thể sử dụng điều tra biến thể để thực hiện thử nghiệm ít nhất ba cách tiếp cận. Về bản chất, phép thử t cho phép người ta kiểm tra những mặt thường xuyên và khả năng chúng đến từ một quần thể bình thường.
Chúng tôi sẽ không muốn các học sinh trong các mô hình nói trên có cùng trung bình và độ lệch chuẩn nếu bằng cách nào đó chúng tôi lấy một ví dụ về học sinh lớp An và một ví dụ khác về học sinh lớp B. Về bản chất, các mẫu điều trị không có thật được chăm sóc cho chùm đối chứng, và những mẫu được lấy từ bộ sản phẩm thuốc được chỉ định có thể có độ lệch chuẩn và giá trị trung bình khác nhau một chút.
Về mặt toán học, phép thử t lấy một ví dụ từ cả hai bộ để xác nhận tuyên bố khó bằng cách hỗ trợ một đối số không hợp lệ về sự tương đương giữa hai quá trình. Để đo lường và phân tích các giá trị đó so với các chất lượng thông thường bằng các phương trình phù hợp và giả thuyết không hợp lệ được dự đoán trước được chấp nhận hoặc bác bỏ, nếu cần.
ANOVA là gì?
Đánh giá tranh chấp là một công cụ kiểm tra được sử dụng để hiểu biết sâu sắc bao gồm hai phần, phần tử có chủ ý và phần tử thất thường, với sự biến động tổng thể đáng chú ý trong một tập hợp thông tin. Các biến phương pháp ảnh hưởng đến chỉ số nhất định, trong khi các yếu tố thất thường thì không.
Trong một thử nghiệm tái nghiện, các nhà điều tra sử dụng bài kiểm tra ANOVA để xác định xem các biến tự trị ảnh hưởng đến biến phụ thuộc như thế nào. Cho đến năm 1918, khi Ronald Fisher kiểm tra quá trình chênh lệch, các phương pháp kiểm định t-và z được phát triển trong thế kỷ XX đã được sử dụng để đo lường phân tích.
ANOVA còn được gọi là Phân tích phương sai Fisher vì nó làm tăng các kiểm định t và z. Khái niệm này rất đáng chú ý vào năm 1925 khi “Các phương pháp có thể đo lường cho công nhân nghiên cứu” xuất hiện trên tạp chí của Fisher. 3 Nó được sử dụng trong khám phá khoa học não bộ và sau đó được áp dụng cho các chủ đề khó hiểu hơn.
Sự khác biệt chính giữa T-test và ANOVA
Sự kết luận
Chỉ khi chúng ta chỉ có hai quần thể để xem xét các phương pháp của họ, chúng ta có thể nói rằng t-test là một loại ANOVA đặc biệt sau khi đánh giá các điểm được liệt kê. Mặc dù xác suất sai sót có thể tăng lên nếu sử dụng thử nghiệm t khi một số phương pháp tiếp cận phải được thực hiện đồng thời với các quần thể, đây là lý do tại sao ANOVA được sử dụng. Phép thử t được sử dụng để kiểm tra xem có hai tâm hoặc đường dẫn riêng biệt hay không. ANOVA được ưu tiên khi bạn nhìn thấy ít nhất ba điểm giữa hoặc giữa. ANOVA được sử dụng với ít nhất hai phương pháp, có nghĩa là kiểm tra t có nhiều khả năng mắc lỗi hơn.
