Kiểm định T và hồi quy tuyến tính là các thuật ngữ liên quan đến thống kê suy diễn, là phương pháp thống kê giúp chúng ta đưa ra các khái quát và dự đoán về một quần thể bằng cách lấy một mẫu nhỏ nhưng có tính minh họa về tổng thể đó. Ba loại phương pháp luận thường được sử dụng trong thống kê suy luận - khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy.
T-test so với hồi quy tuyến tính
Sự khác biệt giữa kiểm định T và hồi quy tuyến tính là hồi quy tuyến tính được áp dụng để làm sáng tỏ mối tương quan giữa một hoặc hai biến trên một đường thẳng. Trong khi kiểm định T là một trong những công cụ kiểm định giả thuyết được áp dụng trên hệ số góc hoặc hệ số hồi quy rút ra từ một hồi quy tuyến tính đơn giản.
Trong khi kiểm định T là một trong những kiểm định được sử dụng trong kiểm định giả thuyết, thì Hồi quy tuyến tính là một trong những loại phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính được sử dụng để xác định mức độ của mối quan hệ tuyến tính giữa biến kết quả (biến phụ thuộc) và một hoặc nhiều biến dự báo (biến độc lập).
T-test là một trong những bài kiểm tra giả thuyết được thực hiện để tìm ra sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai nhóm có đáng chú ý hay không, tức là liệu những khác biệt đó có thể tình cờ hay không.
Bảng so sánh giữa T-test và hồi quy tuyến tính (ở dạng bảng)
| Tham số so sánh | T-test | Hồi quy tuyến tính |
|---|---|---|
| Phương pháp thống kê | T-test là một trong những công cụ kiểm tra giả thuyết, đây là một phương pháp thống kê suy luận. | Hồi quy tuyến tính là một trong những loại phân tích hồi quy cũng là một phương pháp thống kê suy luận. |
| Cách sử dụng | Thử nghiệm T được sử dụng để so sánh phương tiện của hai tập hợp dữ liệu quan sát khác nhau và để tìm ra mức độ khác biệt đó là ‘tình cờ’. | Hồi quy tuyến tính được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc hoặc biến kết quả và một hoặc nhiều biến độc lập hoặc biến dự báo. |
| Các loại | Thử nghiệm T chủ yếu có ba loại, đó là Thử nghiệm t Mẫu độc lập (so sánh giữa giá trị trung bình của hai tập dữ liệu), Thử nghiệm T mẫu được ghép nối (so sánh giá trị trung bình của cùng một tập dữ liệu ở các khoảng thời gian khác nhau) và Một mẫu T- kiểm tra (so sánh giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu với giá trị trung bình đã biết). | Có hai loại Hồi quy tuyến tính, đó là Hồi quy tuyến tính đơn giản (bao gồm một biến phụ thuộc và một biến độc lập) và Hồi quy tuyến tính nhiều (bao gồm một biến phụ thuộc và hai hoặc nhiều biến độc lập). |
| Ứng dụng thực tế | Thử nghiệm T có thể được sử dụng để kiểm tra lợi nhuận từ hai danh mục đầu tư khác nhau được quản lý theo hai chiến lược đầu tư khác nhau. Nó lần đầu tiên được sử dụng để kiểm tra chất lượng nhất quán của bia đen trong một công ty sản xuất bia. | Hồi quy tuyến tính chủ yếu được sử dụng để quan sát hành vi của khách hàng, giá cả, dự báo doanh số bán hàng cho một công ty, thời tiết, tăng trưởng GDP, v.v. |
| Số lượng biến hoặc tập hợp có thể được sử dụng. | Chỉ có hai bộ dữ liệu hoặc nhóm có thể được sử dụng trong T-test. | Trong khi chỉ có một hồi quy và, số lượng hồi quy có thể nhiều hơn hai. |
T-test là gì?
Kiểm định T là một trong những công cụ được sử dụng trong kiểm tra giả thuyết để so sánh hai bộ dữ liệu khác nhau và phương tiện hoặc giá trị trung bình của chúng. Những người khác là Phân tích phương sai kiểm tra, Z-test, Chi-Square Test và F-test.
Kiểm tra T được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa hai bộ dữ liệu. Nó được sử dụng để xác định bao nhiêu phần trăm của sự khác biệt đó một cách tình cờ.
Nó được sử dụng lần đầu tiên bởi William Sealy Gosset, một nhà hóa học làm việc cho một công ty sản xuất bia có tên là Guinness để theo dõi chất lượng nhất quán của bia đen.
Dần dần, nó được nâng cấp và bây giờ nó đề cập đến bất kỳ kiểm định giả thuyết nào trong đó dữ liệu khi được phân tích được cho là tương đương với phân phối t (đường cong phân phối hình chuông có đuôi nặng hơn) nếu giả thuyết rỗng (giả định rằng không có mối quan hệ tồn tại giữa các tập dữ liệu) được chứng minh là đúng.
Để giải thích và xác nhận tiêu chuẩn, nó phụ thuộc vào các giả định nhất định về tập hợp mẫu.
Các giả định như vậy bao gồm dữ liệu được lấy mẫu ngẫu nhiên, các biến dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn, phương sai chưa biết và được coi là đồng nhất và thang đo lường mà khi áp dụng cho dữ liệu được thu thập sẽ cho kết quả theo một đường liên tục.
Có ba loại kiểm tra T:
Là một cách tiếp cận để kiểm tra giả thuyết, T-test khá thận trọng. Nó chỉ có thể được áp dụng cho hai tập dữ liệu và chỉ được coi là phù hợp với những tập dữ liệu nhỏ.
Hồi quy tuyến tính là gì?
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê suy diễn cố gắng giải thích mối tương quan giữa một biến phụ thuộc (Y) và một hoặc nhiều biến độc lập (X) bằng cách sử dụng một đường thẳng. Nó chủ yếu giải quyết ba loại câu hỏi:
- Một tập hợp các biến giải thích có dự đoán chính xác biến kết quả không?
- Nếu có, thì biến độc lập hoặc biến giải thích nào nổi bật nhất có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc hoặc biến kết quả?
- Và cuối cùng, sự thay đổi trong các biến độc lập hoặc giải thích này ảnh hưởng đến kết quả hoặc biến phụ thuộc ở mức độ nào?
Mối quan hệ giữa biến kết quả và các biến giải thích được coi là tích cực nếu sự gia tăng của biến số sau dẫn đến sự gia tăng về biến số trước đó.
Tương tự, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập được cho là một mối quan hệ âm nếu biến trước giảm đi khi biến sau tăng lên.
Hồi quy tuyến tính có ba cách sử dụng:
- Để quyết định sức mạnh của các biến độc lập, tức là chúng ảnh hưởng đến biến độc lập ở mức độ nào.
- Để dự báo sự thay đổi của biến phụ thuộc gây ra bởi các biến độc lập.
- Để dự đoán các xu hướng và giá trị trong tương lai.
Chủ yếu có hai loại hồi quy tuyến tính: Hồi quy tuyến tính cơ bản bao gồm một biến phụ thuộc và một biến độc lập và Hồi quy nhiều tuyến tính bao gồm biến phụ thuộc và hai hoặc nhiều biến độc lập.
Sự khác biệt chính giữa kiểm tra T và hồi quy tuyến tính
Sự kết luận
Cả T-test và Linear Regression đều nằm trong khuôn khổ rộng hơn của thống kê suy luận được sử dụng để đưa ra các giả định về một tập hợp cụ thể bằng cách sử dụng một mẫu nhỏ. Chúng đóng các vai trò khác nhau và là công cụ cần thiết để suy ra các đặc điểm chung của quần thể.
Trong khi hồi quy tuyến tính giúp đưa ra các dự đoán nhất định về một mẫu cụ thể, ví dụ: hành vi của khách hàng, T-test giúp kiểm tra khả năng áp dụng của một giả thuyết đối với tổng thể mẫu.
