Különbség a T-teszt és az F-teszt között

A hipotézis tesztelése a helyiségek felállításával kezdődik, amelyet egy szignifikancia szint kiválasztása követ. Ezután ki kell választanunk a teszt statisztikáját, azaz a t-tesztet vagy az f-tesztet. Míg t-teszt két kapcsolódó minta összehasonlítására szolgál, F-teszt a két populáció egyenlőségének tesztelésére szolgál.

A hipotézis egy egyszerű állítás, amelyet különféle tudományos technikákkal lehet bebizonyítani vagy megcáfolni, és amely megállapítja a független és valamely függő változó közötti kapcsolatot. Ezt el lehet próbálni és igazolni lehet érvényességének elfogulatlan vizsgálattal. A hipotézis tesztelése megkísérli tisztázni, hogy a feltevés érvényes-e.

Egy kutató számára elengedhetetlen a hipotézisének megfelelő teszt kiválasztása, mivel a nullhipotézis validálásának vagy elutasításának teljes döntése ezen alapul. Olvassa el az adott cikket, hogy megértse a t-teszt és az f-teszt közötti különbséget.

Tartalom: T-teszt vs F-teszt

1. Összehasonlító táblázat
2. Meghatározás
3. Főbb különbségek
4. Következtetés

Összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	T-teszt	F-teszt
Jelentés	A T-teszt egy egyváltozós hipotézisteszt, amelyet akkor alkalmaznak, ha a szórás nem ismert és a minta mérete kicsi.	Az F-teszt statisztikai teszt, amely meghatározza a két normál populáció varianciáinak egyenlőségét.
Teszt statisztika	A T-statisztika a hallgatói t-eloszlást követi nulla hipotézis mellett.	Az F-statisztika a Snedecor f-eloszlását követi nullhipotézis mellett.
Alkalmazás	Két populáció átlagának összehasonlítása.	Két populációs variancia összehasonlítása.

A T-teszt meghatározása

A t-teszt a statisztikai hipotézis teszt egyik formája, amely Student-féle t-statisztikán és t-eloszláson alapul, hogy megtudja a p-értéket (valószínűséget), amely felhasználható a nullhipotézis elfogadására vagy elutasítására..

A T-teszt elemzi, ha a két adatkészlet átlaga nagyban különbözik egymástól, azaz hogy a populáció átlaga megegyezik-e vagy eltér a standard átlagtól. Arra is fel lehet használni, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a regressziós vonal eltér-e a nullától. A teszt számos feltevésre támaszkodik, amelyek a következők:

• A lakosság végtelen és normális.
• A populáció varianciája ismeretlen és a mintából becsülhető.
• Az átlag ismert.
• A mintamegfigyelések véletlenszerűek és függetlenek.
• A minta mérete kicsi.
• H₀ lehet egyoldalú vagy kétoldalas.

A két minta átlagát és szórását a következő összehasonlításhoz kell felhasználni:

hol,

x₁ = Az első adatkészlet átlaga
x̄2 = a második adatkészlet átlaga
S₁ = Az első adatkészlet szórása
S₂ = A második adatkészlet szórása
n₁ = Az első adatkészlet mérete
n₂ = A második adatkészlet mérete

Az F-teszt meghatározása

Az F-tesztet hipotézis-tesztnek nevezzük, amely a Snedecor f-eloszlásán alapul, a nullhipotézis alatt. A tesztet akkor hajtják végre, ha nem ismert, hogy a két populáció eltér-e.

Az F-teszt felhasználható annak ellenőrzésére is, hogy az adatok megfelelnek-e egy regressziós modellnek, amelyet a legkevesebb négyzet elemzéssel nyernek. Több lineáris regressziós elemzés esetén megvizsgálja a modell általános érvényességét, vagy meghatározza, hogy valamelyik független változónak van-e lineáris összefüggése a függő változóval. A két adatkészlet összehasonlításával számos előrejelzés készíthető. Az f-teszt érték kifejezése a két megfigyelés varianciájának hányadosa, amelyet az alábbiak szerint mutatunk be:

Hol, σ² = szórás

Az a feltételezés, amelyre az f-teszt támaszkodik:

• A lakosság általában eloszlik.
• A mintákat véletlenszerűen vették.
• A megfigyelések függetlenek.
• H₀ lehet egyoldalú vagy kétoldalas.

Főbb különbségek a T-teszt és az F-teszt között

A t-teszt és az f-teszt közötti különbséget egyértelműen le lehet vonni a következő okokból:

1. T-teszt egy egyváltozós hipotézis teszt, amelyet akkor alkalmaznak, ha a szórás nem ismert és a minta mérete kicsi. Másrészt, a statisztikai tesztet, amely meghatározza a két normál adatkészlet varianciáinak egyenlőségét, f-tesztnek nevezzük..
2. A t-teszt a T-statisztikán alapul, követve a Student t-eloszlását a nullhipotézis alapján. Ezzel szemben az f-teszt alapja az F-statisztika, amely a Snedecor f-eloszlását követi a nullhipotézis alapján.
3. A t-tesztet két populáció átlagának összehasonlítására használják. Az f-teszt ezzel szemben két populációs variancia összehasonlítására szolgál.

Következtetés

A T-teszt és az f-teszt a hipotézis tesztelésére használt statisztikai teszt különféle típusainak kettője, és eldönti, hogy elfogadjuk-e a nullhipotézist, vagy elutasítjuk-e. A hipotézis teszt nem maga hoz döntéseket, inkább segíti a kutatót a döntéshozatalban.