Anova i T-test

Anova vs T-test

T-test, koji se ponekad zove Studentski T-test, provodi se kada želite usporediti sredstva dviju skupina i vidjeti jesu li različite od drugih. To se uglavnom koristi kada se daje slučajni zadatak i postoje samo dva, ne više od dva, kompleta za usporedbu. U provođenju T-testa potrebno je ispuniti neke uvjete kako bi rezultati učinili točne rezultate. Primarne pretpostavke su da se podaci o stanovništvu koje se prikupljaju normalno distribuiraju i da uspoređujete jednake varijante stanovništva. T-test ima dvije glavne vrste: T-test neovisnih mjera i T-test s podudarnim parom koji se također naziva ovisnim T-testom ili Paired T-testom.

Kada uspoređujete dva uzorka koji nisu podudarni parovi ili su uzorci neovisni, koristi se Nezavisni T-test. Drugi tip, T-test podudarnog para, koristi se, međutim, kada se dani uzorci pojavljuju u parovima. Na primjer, trebate izmjeriti prije i nakon usporedbe. Ako imate više od dva uzorka, treba koristiti Anova test. Moguće je međusobno razlikovati više od dva načina provođenjem višestrukih T-testova, ali postoji velika mogućnost da se pogriješi i, stoga, imaju veću šansu za dolazak s netočnim rezultatom.

Anova test je popularan pojam za analizu varijance. To je tehnika izvedena u analizi učinaka kategorijskih čimbenika. Ovaj se test koristi kad god postoji više od dvije skupine. Oni su u osnovi poput T-testova, ali, kao što je gore spomenuto, oni će se koristiti kada imate više od dvije skupine. Anova testovi koriste varijance kako bi znali jesu li sredstva jednaka ili ne. Prije izvođenja Anova testa najprije morate ispuniti osnovne pretpostavke. Prva pretpostavka je da je svaki uzorak koji će se koristiti odabrati nezavisno i slučajno. Drugo, pretpostavimo da je stanovništvo koje uzimate uzorke normalno i da imate jednaka standardna odstupanja.

Postoje četiri vrste analiza analiza varijance. Prva je jednosmjerna Anova. Koristite ovu vrstu Anove samo ako postoji samo jedan kategorijski faktor. Drugi je Multifactor Anova koji se koristi kada su kategorijski čimbenici više od jednog. Procjenjuju se interakcije i glavni učinci između faktora. Treća vrsta Anove je analiza komponenti varijance. Ova vrsta Anove koristi se kada su čimbenici višestruki i hijerarhijski raspoređeni. Glavni cilj ovog testa je znati postotak varijabilnosti procesa koji uvodite u svakoj razini. Četvrta i posljednja metoda su General Linear Models. Ako su vaši faktori ugniježđeni i prekriženi, neki od čimbenika su slučajni, a neki su fiksni. Kada su oba čimbenika prisutni kvantitativni i kategorijski, koristi se ovaj test.

Sažetak:

1. Anova test ima četiri vrste, naime: Jednosmjerna Anova, Multifaktor Anova, Analiza Elementa Varijance i Opći Linearni Modeli. T-testovi imaju samo dvije vrste: T-test neovisnih mjera i T-test s podudaranjem koji je također poznat kao ovisni T-test ili Paired T-test. 2.T-testovi provode se samo kada imate dvije skupine za usporedbu. Anova testovi, s druge strane, u osnovi su poput T-testova, ali su dizajnirani za skupine koje su više od dvije. 3. Neki uvjeti prije izvođenja dva testa trebaju biti izvršeni. Za T-test, podaci o populaciji koji se prikupljaju trebaju biti normalno distribuirani, a vi uspoređujete jednake varijancije stanovništva. Dok su za Anova testove uzorci koji će se koristiti odabrani su nezavisno i nasumično. Također biste trebali pretpostaviti da je stanovništvo koje uzimate uzorke normalno i da imate jednaka standardna odstupanja.