Anova i test T

Anova vs test T

Test T, czasami nazywany testem ucznia, jest przeprowadzany, gdy chcesz porównać średnie z dwóch grup i sprawdzić, czy są one różne od siebie. Jest używany głównie w przypadku przydzielania losowego i istnieją tylko dwa, nie więcej niż dwa, zestawy do porównania. Podczas przeprowadzania testu T muszą być spełnione pewne warunki, aby wyniki dały dokładne wyniki. Podstawowe założenia są takie, że dane dotyczące populacji, które mają być gromadzone, są zwykle dystrybuowane i że porównuje się równe wariancje populacji. Test T ma dwa główne typy: T-test niezależnych pomiarów i T-test z dopasowaną parą, znany również jako test T zależny lub test T dla parzystości.

Podczas porównywania dwóch próbek, które nie są parami lub próbki są niezależne, używany jest niezależny test T. Drugi typ testu z dopasowaną parą jest jednak stosowany, gdy dane próbki pojawiają się w parach. Na przykład mierzysz między porównaniami przed i po. Jeśli masz więcej niż dwie próbki, należy użyć testu Anova. Możliwe jest rozróżnienie więcej niż dwóch środków ze sobą poprzez przeprowadzanie wielu testów T, ale istnieje duża możliwość popełnienia błędu, a tym samym większa szansa na przybycie z niedokładnym wynikiem.

Test Anova jest popularnym terminem analizy wariancji. Jest to technika przeprowadzana w analizie efektów czynników kategorycznych. Ten test jest stosowany, gdy istnieje więcej niż dwie grupy. Są one zasadniczo podobne do testów T, ale, jak wspomniano powyżej, mają być stosowane, gdy masz więcej niż dwie grupy. Testy Anova używają wariancji, aby wiedzieć, czy środki są równe, czy nie. Przed wykonaniem testu Anova powinieneś najpierw spełnić podstawowe założenia. Pierwszym z nich jest to, że każda próbka, która ma być użyta, jest wybierana niezależnie i jest losowa. Po drugie, załóżmy, że populacja, z której pobieracie próbki, jest normalna i ma takie same standardowe odchylenia.

Istnieją cztery rodzaje testów analizy wariancji. Pierwszy to One-Way Anova. Używaj tego typu Anova tylko wtedy, gdy istnieje tylko jeden czynnik jakościowy. Drugi to Multifactor Anova, który jest używany, gdy czynniki kategoryczne są większe niż jeden. Interakcje i główne efekty między czynnikami są szacowane. Trzecim rodzajem Anova jest analiza składników wariancji. Ten typ Anova jest używany, gdy czynniki są wielorakie i hierarchicznie uporządkowane. Głównym celem tego testu jest poznanie odsetka zmienności procesu, którą wprowadzasz na każdym poziomie. Czwarta i ostatnia metoda to ogólne modele liniowe. Jeśli twoje czynniki są zarówno zagnieżdżone, jak i przekroczone, niektóre czynniki są losowe, a niektóre są poprawione. Gdy oba czynniki są ilościowe i kategoryczne, stosuje się ten test.

Streszczenie:

1. Test Anova ma cztery typy, a mianowicie: Jednokierunkowe Anova, Wieloczynnikowe Anova, Analiza Składowych Wariancyjnych i Ogólne Modele Liniowe. Testy T mają tylko dwa typy: T-test niezależnych pomiarów i T-pair z dopasowaną parą, który jest również znany jako test T zależny lub test T dla parzystości. 2.T testy są przeprowadzane tylko wtedy, gdy masz tylko dwie grupy do porównania. Z kolei testy Anova są zasadniczo podobne do testów T, ale są przeznaczone dla grup, które mają więcej niż dwa. 3. Konieczne jest spełnienie niektórych warunków przed wykonaniem dwóch testów. W przypadku testu T, dane dotyczące populacji, które mają być gromadzone, powinny być normalnie dystrybuowane, a Ty porównujesz równe wariancje populacji. Podczas testów Anova próbki, które mają być użyte, są wybierane niezależnie i losowo. Należy również założyć, że populacja, z której pobieracie próbki, jest normalna i ma takie same standardowe odchylenia.