Diferența dintre testul Z și testul T al testării ipotezei

Diferențele dintre testul Z și testul T

Testul Z este ipoteza statistică care este utilizată pentru a determina dacă cele două eșantioane mijloace calculate sunt diferite în cazul în care abaterea standard este disponibilă și eșantionul este mare în timp ce testul T este utilizat pentru a determina modul în care mediile diferitelor seturi de date diferă între ele în cazul în care deviația standard sau varianța nu sunt cunoscute.

Testele Z și testele t sunt cele două metode statistice care implică analiza datelor, care are aplicații în știință, afaceri și multe alte discipline. Testul t poate fi denumit un test de ipoteză univariat bazat pe statistică t, în care media, adică media este cunoscută, și varianța populației, adică abaterea standard, este aproximată din eșantion. Pe de altă parte, testul Z, de asemenea un test univariat care se bazează pe o distribuție normală standard.

Utilizări

# 1 - Test Z

Formula testului Z, așa cum am menționat anterior, sunt calculele statistice care pot fi utilizate pentru a compara mediile populației cu cele ale unui eșantion. Testul z vă va spune cât de departe, în termeni de deviații standard, este un punct de date față de media unui set de date. Un test z va compara un eșantion cu o populație definită care este de obicei utilizată pentru a face față problemelor legate de eșantioane mari (adică n> 30). În mare parte, acestea sunt foarte utile atunci când este cunoscută abaterea standard.

# 2 - T-Test

Testele T sunt, de asemenea, calcule care pot fi utilizate pentru a testa o ipoteză, dar sunt foarte utile atunci când trebuie să determinăm dacă există o comparație semnificativă statistic între cele două grupuri de eșantioane independente. Cu alte cuvinte, un test t întreabă dacă este puțin probabil ca comparația dintre mediile a 2 grupuri să aibă loc din cauza șansei aleatorii. De obicei, testele t sunt mai potrivite atunci când se tratează probleme cu o dimensiune limitată a eșantionului (de exemplu, n <30).

Z-Test vs. T-Test Infographics

Aici vă oferim primele 5 diferențe dintre testul z față de testul t pe care trebuie să îl cunoașteți.

Diferențe cheie

• Una dintre condițiile esențiale pentru efectuarea unui test t este aceea că abaterea standard a populației sau varianța nu sunt cunoscute. În schimb, formula varianței populației, așa cum sa menționat mai sus, ar trebui presupusă a fi cunoscută sau cunoscută în cazul unui test z.
• Testul t, așa cum am menționat anterior, se bazează pe distribuția t a elevului. Dimpotrivă, testul z depinde de presupunerea că distribuția mijloacelor eșantionului va fi normală. Atât distribuția normală, cât și distribuția t a studentului apar la fel, deoarece ambele sunt în formă de clopot și simetrice. Cu toate acestea, ele diferă într-unul dintre cazurile în care, la distribuție, există mai puțin spațiu în centru și mai mult în coadă.
• Testul Z este utilizat așa cum este prezentat în tabelul de mai sus atunci când dimensiunea eșantionului este mare, care este n> 30, iar testul t este adecvat atunci când dimensiunea eșantionului nu este mare, ceea ce este mic, adică că n < 30.

Z-Test vs. T-Test Tabel comparativ

Bază		Testul Z		T-Test
Definiție de bază		Testul Z este un fel de test de ipoteză care stabilește dacă mediile celor 2 seturi de date sunt diferite între ele atunci când este dată abaterea standard sau varianța.		Testul t poate fi denumit un fel de test parametric care se aplică unei identități, modul în care mediile a 2 seturi de date diferă între ele atunci când nu este dată abaterea standard sau varianța.
Variația populației		Variația populației sau deviația standard este cunoscută aici.		Variația populației sau deviația standard sunt necunoscute aici.
Marime de mostra		Dimensiunea eșantionului este mare.		Aici dimensiunea eșantionului este mică.
Ipotezele principale		Toate punctele de date sunt independente. Distribuție normală pentru Z, cu zero mediu și varianță = 1.		Toate punctele de date nu sunt dependente. Valorile eșantionului trebuie înregistrate și luate cu precizie.
Bazat pe (un tip de distribuție)		Pe baza distribuției normale.		Bazat pe distribuția Student-t.

Concluzie

Într-o măsură mai mare, ambele teste sunt aproape similare, dar comparația vine doar în condițiile lor de aplicare, ceea ce înseamnă că testul t este mai adecvat și mai aplicabil atunci când dimensiunea eșantionului nu depășește treizeci de unități. Cu toate acestea, dacă este mai mare de treizeci de unități, ar trebui să utilizați un test z. În mod similar, există și alte condiții, care vor clarifica faptul că testul care trebuie efectuat într-o situație.

Ei bine, există, de asemenea, diferite teste, cum ar fi testul f, cu două cozi vs. cu o singură coadă, etc., statisticienii trebuie să fie atenți în timp ce le aplică după ce au analizat situația și apoi au decis pe care să le folosească. Mai jos este un eșantion de grafic pentru ceea ce am discutat mai sus.