Differenza tra T-test e Z-test
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T-test si riferisce a un test di ipotesi univariato basato sulla statistica t, in cui la media è nota e la varianza della popolazione viene approssimata dal campione. D'altro canto, Z-test è anche un test univariato basato sulla normale distribuzione standard.
In termini semplici, un'ipotesi si riferisce a una supposizione che deve essere accettata o respinta. Esistono due procedure di verifica delle ipotesi, vale a dire test parametrico e test non parametrico, in cui il test parametrico si basa sul fatto che le variabili sono misurate su una scala a intervalli, mentre nel test non parametrico si presume che lo stesso sia misurato su una scala ordinale. Ora, nel test parametrico, ci possono essere due tipi di test, t-test e z-test.
Questo articolo ti darà una comprensione della differenza tra T-test e Z-test in dettaglio.
Contenuto: T-test Vs Z-test
Grafico comparativo
| Base per il confronto | T-test | Z-test |
|---|---|---|
| Senso | T-test fa riferimento a un tipo di test parametrico che viene applicato per identificare, in che modo i mezzi di due insiemi di dati differiscono l'uno dall'altro quando la varianza non viene fornita. | Z-test implica un test di ipotesi che verifica se i mezzi di due set di dati sono diversi l'uno dall'altro quando viene data la varianza. |
| Basato su | Distribuzione per studenti | Distribuzione normale |
| Varianza della popolazione | Sconosciuto | Conosciuto |
| Misura di prova | Piccolo | Grande |
Definizione di T-test
Un t-test è un test di ipotesi utilizzato dal ricercatore per confrontare i mezzi di popolazione per una variabile, classificati in due categorie a seconda della variabile di intervallo inferiore a. Più precisamente, un test t è usato per esaminare come differiscono i mezzi presi da due campioni indipendenti.
Il test T segue la distribuzione t, che è appropriata quando la dimensione del campione è piccola e la deviazione standard della popolazione non è nota. La forma di una distribuzione t è fortemente influenzata dal grado di libertà. Il grado di libertà implica il numero di osservazioni indipendenti in un dato insieme di osservazioni.
Ipotesi del test T:
- Tutti i punti dati sono indipendenti.
- La dimensione del campione è piccola. In generale, una dimensione del campione superiore a 30 unità campione è considerata grande, altrimenti piccola ma non dovrebbe essere inferiore a 5, per applicare il test t.
- I valori del campione devono essere presi e registrati con precisione.
La statistica del test è:
x ̅è la media del campione
s è la deviazione standard del campione
n è la dimensione del campione
μ è la media della popolazione
T-test accoppiato: Un test statistico applicato quando i due campioni sono dipendenti e le osservazioni accoppiate sono prese.
Definizione del test Z.
Il test Z si riferisce a un'analisi statistica univariata utilizzata per verificare l'ipotesi che le proporzioni di due campioni indipendenti differiscano notevolmente. Determina in che misura un punto dati è lontano dalla media del set di dati, nella deviazione standard.
Il ricercatore adotta z-test, quando la varianza della popolazione è nota, in sostanza, quando c'è una grande dimensione del campione, la varianza campionaria è considerata approssimativamente uguale alla varianza della popolazione. In questo modo, si presume che sia noto, nonostante siano disponibili solo dati di esempio e quindi possa essere applicato un test normale.
Presupposti per il test Z.:
- Tutte le osservazioni del campione sono indipendenti
- Le dimensioni del campione dovrebbero essere più di 30.
- La distribuzione di Z è normale, con uno zero medio e una varianza 1.
La statistica del test è:
x ̅è la media del campione
σ è la deviazione standard della popolazione
n è la dimensione del campione
μ è la media della popolazione
Differenze chiave tra test T e test Z.
La differenza tra t-test e z-test può essere tracciata chiaramente per i seguenti motivi:
- Il t-test può essere inteso come un test statistico che viene utilizzato per confrontare e analizzare se i mezzi delle due popolazioni sono diversi l'uno dall'altro o no quando la deviazione standard non è nota. Per contro, Z-test è un test parametrico, che viene applicato quando si conosce la deviazione standard, per determinare se i mezzi dei due set di dati differiscono l'uno dall'altro.
- Il t-test è basato sulla distribuzione t di Student. Al contrario, il test z si basa sul presupposto che la distribuzione di medie campionarie sia normale. La distribuzione t e la distribuzione normale di entrambi gli studenti appaiono uguali, poiché entrambi sono simmetrici e a forma di campana. Tuttavia, si differenziano nel senso che in una distribuzione t, c'è meno spazio nel centro e più nella coda.
- Una delle condizioni importanti per l'adozione del test t è che la varianza della popolazione non è nota. Al contrario, la varianza della popolazione dovrebbe essere nota o presunta essere nota in caso di test z.
- Il test Z è usato quando la dimensione del campione è grande, cioè n> 30, e il test t è appropriato quando la dimensione del campione è piccola, nel senso che n < 30.
Conclusione
In generale, t-test e z-test sono test quasi simili, ma le condizioni per la loro applicazione sono diverse, il che significa che il test t è appropriato quando la dimensione del campione non è superiore a 30 unità. Tuttavia, se è superiore a 30 unità, è necessario eseguire z-test. Allo stesso modo, ci sono altre condizioni, che rendono chiaro quale test deve essere eseguito in una determinata situazione.
