Trong khi đưa ra một giả thuyết quan trọng, những thay đổi quan sát được về giá trị trung bình có ý nghĩa thống kê. Đó là một cân nhắc chính để đưa ra một phân tích hoàn hảo cho một điều kiện. Những phân tích này là tuyệt vời để kiểm tra giả thuyết hoặc kiểm tra ý nghĩa.
Có nhiều thống kê thử nghiệm khác nhau được thực hiện để kiểm tra các giả thuyết, chẳng hạn như thử nghiệm z và thử nghiệm t. Chúng cũng có thể áp dụng trong kinh doanh, khoa học và nhiều ngành khác. Sự khác biệt giữa Z-test và t-test là nội dung thảo luận chính trong bài viết này.
Z-test so với T-test
Sự khác biệt chính giữa z-test và t-test là z-test được sử dụng để xác định liệu phép tính của hai phương tiện mẫu có khác nhau hay không nếu mẫu lớn và có độ lệch chuẩn. Nhưng t-test được sử dụng để xác định các tập dữ liệu trung bình khác nhau như thế nào nếu không biết độ lệch chuẩn hoặc phương sai.
Kiểm định Z là các phép tính thống kê được sử dụng để so sánh dân số trung bình với một mẫu. Về độ lệch chuẩn, kiểm định z cho một điểm dữ liệu bao xa so với mức trung bình của tập dữ liệu. Nó thường so sánh một mẫu với một tập hợp được sử dụng để xử lý các mẫu lớn liên quan đến các vấn đề. Chúng hữu ích nếu độ lệch chuẩn được biết.
Kiểm định T được sử dụng để kiểm tra các tính toán giả thuyết. Chúng hữu ích để xác định trong trường hợp có số liệu thống kê đáng kể so với hai nhóm mẫu độc lập. Hoặc có thể nói rằng nó hỏi liệu sự so sánh giữa mức trung bình của hai nhóm do cơ hội ngẫu nhiên có xảy ra hay không.
Bảng so sánh giữa Z-test và T-test
| Các thông số so sánh | Z-test | T-test |
|---|---|---|
| Dựa trên | Phân phối bình thường | Phân phối Student-t |
| Công thức | z = (x̄ - μ) / (σ / √n) | t = (x̄ - μ) / (s / √n) |
| Cỡ mẫu | Lớn | Nhỏ |
| Phương sai dân số | Đã biết | không xác định |
| Kích thước dữ liệu | Lớn hơn 30 | Nhỏ hơn 30 |
Z-test là gì?
Kiểm định z là một phép thử thống kê để quyết định xem liệu phương tiện của hai quần thể có giống nhau hay không nếu kích thước mẫu lớn và phương sai đã biết. Để thực hiện kiểm tra z chính xác, thống kê kiểm tra đó có một tham số phiền toái như độ lệch chuẩn được biết đến.
Nó cũng là một bài kiểm tra giả thuyết và phân phối chuẩn phải được tuân theo bởi thống kê z. Tốt hơn là sử dụng thử nghiệm z cho hơn 30 mẫu. Điều này là do số lượng mẫu lớn hơn theo định lý giới hạn trung tâm và các mẫu được coi là phân phối chuẩn.
Các giả thuyết thay thế và giả thuyết rỗng, z-score và alpha phải được nêu để tiến hành kiểm tra zed. Tiếp theo, kết luận và kết quả phải được nêu ra, và thống kê thử nghiệm phải được tính toán. Đã biết phương sai tổng thể của kiểm định z. Trong phép thử z, có một phân phối chuẩn cho z với phương sai là một và giá trị trung bình là 0
Điểm z, hoặc thống kê z, là một số đại diện cho độ lệch chuẩn thấp hơn hoặc cao hơn tổng thể trung bình và điểm thu được từ kiểm tra z. Thử nghiệm có thể được tiến hành như thử nghiệm z là thử nghiệm vị trí hai mẫu và ước tính khả năng xảy ra tối đa, một thử nghiệm vị trí mẫu và kết hợp thử nghiệm khác nhau.
T-test là gì?
T-test là một loại thống kê suy luận để xác định sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm phương tiện, có thể liên quan đến một số tính năng nhất định. Nó được sử dụng như một công cụ kiểm tra giả thuyết và cho phép kiểm tra một giả định có thể áp dụng cho một tập hợp.
Nó thường được sử dụng khi tập dữ liệu có thể có phương sai không xác định và tuân theo phân phối chuẩn. Để xác định ý nghĩa thống kê, thử nghiệm này xem xét các bậc tự do và các giá trị phân phối t. Cần sử dụng phân tích phương sai để tiến hành thử nghiệm với ba phương tiện trở lên.
T-test cho phép so sánh các giá trị trung bình của hai tập dữ liệu và xác định xem nguồn gốc có phải từ cùng một tập hợp hay không. Nhiều loại kiểm tra t khác nhau thực hiện dựa trên loại và dữ liệu phân tích được yêu cầu. Nó hoạt động ở kích thước nhỏ hơn và không được nhỏ hơn năm nhưng cũng không được vượt quá ba mươi.
Ba giá trị dữ liệu chính được yêu cầu để tính toán tại kiểm định t. Nó thường bao gồm số lượng giá trị dữ liệu của mọi nhóm, độ lệch chuẩn của mọi nhóm và sự khác biệt trung bình.
Sự khác biệt chính giữa Z-test và T-test
Sự kết luận
Có thể kết luận rằng kiểm định z và kiểm định t là hai trong số các thống kê kiểm định được thực hiện để kiểm tra các giả thuyết. Chúng yêu cầu dữ liệu cùng với phân phối chuẩn, nói cách đơn giản, dữ liệu mẫu xung quanh giá trị trung bình được phân phối đồng đều. Chúng có thể áp dụng trong kinh doanh, khoa học và nhiều ngành khác.
Kiểm định Z được sử dụng để xác định xem phép tính của hai phương tiện mẫu có khác nhau hay không nếu mẫu lớn và có sẵn độ lệch chuẩn. Mặt khác, kiểm định t được sử dụng để xác định các tập dữ liệu trung bình khác nhau như thế nào nếu không biết độ lệch chuẩn hoặc phương sai. Z-test dựa trên phân phối chuẩn, trong khi t-test dựa trên phân phối student-t.
