Разлика между Z-тест и T-тест при тестване на хипотези

Разлики между Z-тест и T-тест

Z тест е статистическата хипотеза, която се използва, за да се определи дали двете изчислени средства за извадка са различни в случай, че стандартното отклонение е налице и извадката е голяма, докато T тестът се използва, за да се определи как средните стойности на различните набори от данни се различава един от друг в случай, че стандартното отклонение или дисперсията не са известни.

Z-тестовете и t-тестовете са двата статистически метода, които включват анализ на данни, който има приложение в науката, бизнеса и много други дисциплини. T-тестът може да се нарече тест за едномерна хипотеза, базиран на t-статистика, където средната стойност, т.е. средната стойност е известна, а дисперсията на популацията, т.е. стандартното отклонение, се апроксимира от пробата. От друга страна, Z-тест, също едномерен тест, който се основава на стандартно нормално разпределение.

Използва

# 1 - Z-тест

Формулата на Z-тест, както беше споменато по-рано, са статистическите изчисления, които могат да се използват за сравняване на средните стойности на популацията с извадката. Z-тестът ще ви покаже колко далеч, в условията на стандартни отклонения, точка от данни е от средната стойност на набор от данни. Z-тест ще сравнява извадка с определена популация, която обикновено се използва за справяне с проблеми, свързани с големи проби (т.е. n> 30). Най-вече те са много полезни, когато е известно стандартното отклонение.

# 2 - T-тест

T-тестовете също са изчисления, които могат да бъдат използвани за тестване на хипотеза, но са много полезни, когато трябва да определим дали има статистически значимо сравнение между 2-те независими извадкови групи. С други думи, t-тестът задава въпроса дали сравнението между средните стойности на 2 групи е малко вероятно да се е случило поради случаен шанс. Обикновено t-тестовете са по-подходящи при работа с проблеми с ограничен размер на извадката (т.е. n <30).

Z-Test срещу T-Test Инфографика

Тук ви предоставяме първите 5 разлики между z-теста и t-теста, които трябва да знаете.

Основни разлики

• Едно от съществените условия за провеждане на t-тест е, че стандартното отклонение на популацията или дисперсията са неизвестни. И обратно, формулата на дисперсията на популацията, както е посочено по-горе, трябва да се приеме, че е известна или е известна в случай на z-тест.
• T-тестът, както беше споменато по-рано, се основава на t-разпределението на ученика. Напротив, z-тестът зависи от предположението, че разпределението на пробните средства ще бъде нормално. Както нормалното разпределение, така и t-разпределението на ученика изглеждат еднакви, тъй като и двете са с форма на камбана и симетрични. Въпреки това, те се различават в един от случаите, че при разпределението в центъра има по-малко пространство и повече в опашките им.
• Z-тест се използва, както е дадено в горната таблица, когато размерът на пробата е голям, което е n> 30, а t-тестът е подходящ, когато размерът на пробата не е голям, което е малко, т.е., че n < 30.

Z-Test срещу T-Test Сравнителна таблица

Основа		Z тест		T-тест
Основна дефиниция		Z-тест е вид тест за хипотеза, който установява дали средните стойности на 2-те набора от данни се различават помежду си, когато е дадено стандартно отклонение или отклонение.		T-тестът може да бъде посочен като вид параметричен тест, който се прилага към идентичност, как средните стойности на 2 набора от данни се различават помежду си, когато не е дадено стандартно отклонение или дисперсия.
Дисперсия на населението		Дисперсията на населението или стандартното отклонение е известна тук.		Дисперсията на населението или стандартното отклонение тук е неизвестна.
Размер на пробата		Размерът на пробата е голям.		Тук размерът на пробата е малък.
Основни предположения		Всички точки от данни са независими. Нормално разпределение за Z, със средна нула и отклонение = 1.		Всички точки от данни не са зависими. Стойностите на пробите трябва да бъдат записани и взети точно.
Въз основа на (вид разпределение)		Въз основа на нормалното разпределение.		Въз основа на разпределението на Student-t.

Заключение

В по-голяма степен и двата теста са почти сходни, но сравнението стига само до условията за тяхното прилагане, което означава, че t-тестът е по-подходящ и приложим, когато размерът на пробата е не повече от тридесет единици. Ако обаче е по-голямо от тридесет единици, трябва да се използва z-тест. По същия начин съществуват и други условия, които ще изяснят, кой тест трябва да се извърши в дадена ситуация.

Е, има и различни тестове като f тест, двустранен срещу едноопашен и т.н., статистиците трябва да бъдат внимателни, докато ги прилагат, след като анализират ситуацията и след това решават кой да използва. По-долу е дадена примерна диаграма за това, което обсъдихме по-горе.