Különbség az Anova és a T-teszt között

Anova vs T-teszt

T-tesztet, amelyet néha a Student's T-tesztnek is neveznek, akkor kell elvégezni, ha összehasonlítani szeretné két csoport átlagát, és meg szeretné tudni, hogy különböznek-e egymástól. Elsősorban akkor használják, amikor véletlenszerű hozzárendelést adnak, és csak kettő, de kettőnél nem több halmaz van összehasonlításra. A T-teszt elvégzésekor bizonyos feltételeknek teljesülniük kell, hogy az eredmények pontos eredményeket adjanak. Az elsődleges feltételezések az, hogy az összegyűjtendő népességre vonatkozó adatokat általában eloszlik, és hogy összehasonlítja a populáció egyenlő varianciáit. A T-tesztnek két fő típusa van: független mérések T-teszt és párosított T-teszt, más néven függő T-teszt vagy párosított T-teszt.

Ha két mintát hasonlít össze, amelyek nem illeszkednek egymásba, vagy a minták függetlenek, a Független T-tesztet kell használni. A második típust, az illesztett páros T-tesztet azonban akkor használják, ha az adott minták párban jelennek meg. Például mérnie kell az összehasonlítás előtt és után. Ha kettőnél több mintája van, akkor az Anova tesztet kell használni. Több T-vizsgálat elvégzésével kettőnél több eszközt lehet megkülönböztetni, de nagy a lehetőség hibára, és ezért nagyobb eséllyel pontatlan eredmény érkezik..

Az Anova-teszt a varianciaanalízis népszerű kifejezése. Ez egy módszer a kategorikus tényezők hatásainak elemzésére. Ezt a tesztet akkor használják, ha kétnél több csoport van. Alapvetően hasonlóak a T-tesztekhez, de mint fentebb említettük, akkor kell használni, ha kettőnél több csoport van. Az Anova-tesztek varianciák alapján tudják meg, hogy az átlagok egyenlőek-e vagy sem. Anova-teszt elvégzése előtt először teljesítse az alapvető feltételezéseket. Az első feltételezés az, hogy minden alkalmazandó mintát egymástól függetlenül kell kiválasztani és véletlenszerűen kiválasztani. Másodszor, tegyük fel, hogy a mintából vett populáció normális és egyenlő szórással rendelkezik.

A varianciaanalízis négy típusa létezik. Az első az egyirányú Anova. Csak akkor használja ezt a típusú Anova-t, ha csak egy kategorikus tényező létezik. A második a multifactor Anova, amelyet akkor használnak, ha a kategorikus tényezők egynél többek. A tényezők közötti kölcsönhatásokat és fő hatásokat becsüljük meg. Az Anova harmadik fajtája a varianciakomponensek elemzése. Az Anova ilyen típusát akkor használják, ha a tényezők többszörös és hierarchikusan vannak elrendezve. Ennek a tesztnek a fő célja, hogy megismerje a folyamat variabilitásának százalékát, amelyet az egyes szinteken vezet be. A negyedik és az utolsó módszer az általános lineáris modellek. Ha a tényezőket beágyazzák és keresztezik, akkor néhány tényező véletlenszerű, mások fixek. Ha mindkét jelen levő tényező mennyiségi és kategorikus, akkor ezt a tesztet kell használni.

Összefoglaló:

1.Az Anova tesztnek négy típusa van, nevezetesen: egyirányú Anova, multifaktoros Anova, varianciakomponensek elemzése és általános lineáris modellek. A T-teszteknek csak két típusa van: független mérések T-tesztje és párosított T-tesztje, amely más néven független T-teszt vagy páros T-teszt is ismert.
2.T-tesztek csak akkor kerülnek elvégzésre, ha csak két csoport van összehasonlításra. Az Anova tesztek ugyanakkor alapvetően olyanok, mint a T-tesztek, de kettőnél nagyobb csoportok számára készültek.
3.A két vizsgálat elvégzése előtt bizonyos körülményeket kell teljesíteni. A T-teszthez az összegyűjtendő populációs adatokat normál módon kell eloszlatni, és összehasonlítja a populáció egyenlő varianciáit. Míg az Anova-teszteknél a használni kívánt mintákat egymástól függetlenül és véletlenszerűen választják ki. Azt is feltételeznie kell, hogy a mintából vett populáció normális és egyenlő szórással rendelkezik.