Test Z i test T
Czasami pomiar każdego elementu jest po prostu niepraktyczny. Dlatego opracowaliśmy i używamy metod statystycznych do rozwiązywania problemów. Najbardziej praktycznym sposobem na to jest pomiar tylko próbki populacji. Niektóre metody testują hipotezy przez porównanie. Dwa z bardziej znanych hipotez statystycznych są testem T i testem Z. Spróbujmy rozbić te dwa.
Test T jest testem hipotez statystycznych. W takim teście statystyka testowa podąża za rozkładem T Studenta, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa. Statystyka T została wprowadzona przez W.S. Gossett pod piórem "Student". Test T jest również określany jako "test t Studenta". Jest bardzo prawdopodobne, że najczęściej stosuje się T-test Procedura analizy danych statystycznych do testowania hipotez, ponieważ jest prosta i łatwa w użyciu. Ponadto jest elastyczny i można go dostosować do szerokiego zakresu okoliczności.
Istnieją różne testy T, a dwoma najczęściej stosowanymi testami są T-testy z jedną próbką i próbkami parami. Jednopróbkowe testy T służą do porównania średniej próbki ze znaną średnią populacyjną. Dwupróbowe testy T, z drugiej strony, są używane do porównania niezależnych próbek lub próbek zależnych.
Test T najlepiej zastosować, przynajmniej teoretycznie, jeśli masz ograniczony rozmiar próbki (n <30), o ile zmienne są w przybliżeniu normalnie rozmieszczone, a zmienność wyników w obu grupach nie jest niezawodnie różna. Jest również świetny, jeśli nie znasz odchylenia standardowego populacji. Jeśli znane jest odchylenie standardowe, najlepiej byłoby zastosować inny typ testu statystycznego, test Z. Test Z jest również stosowany do porównywania próbek i populacji, aby wiedzieć, czy istnieje między nimi istotna różnica. Testy Z zawsze wykorzystują rozkład normalny, a także idealnie są stosowane, jeśli znane jest odchylenie standardowe. Z-testy są często stosowane, jeśli spełnione są określone warunki; w przeciwnym razie inne testy statystyczne, takie jak testy T, są stosowane w zastępstwie. Testy Z są często stosowane w dużych próbkach (n> 30). W przypadku zastosowania testu T w dużych próbach test t staje się bardzo podobny do testu Z. Występują wahania, które mogą wystąpić w próbach T-testów, których nie ma w testach Z. Z tego powodu istnieją różnice w obu wynikach testu.
Streszczenie:
1. Test Z jest testem hipotezy statystycznej, która następuje po rozkładzie normalnym, podczas gdy test T następuje po rozkładzie T Studenta. 2. Test T jest odpowiedni w przypadku pracy z małymi próbkami (n <30), podczas gdy test Z jest odpowiedni w przypadku pracy z próbkami od średniej do dużej (n> 30). 3. Test T jest bardziej przystosowalny niż test Z, ponieważ test Z często wymaga pewnych warunków, aby były wiarygodne. Dodatkowo test T ma wiele metod, które będą pasować do każdej potrzeby. 4. Testy T są częściej stosowane niż testy Z. 5. Próby Z są preferowane niż testy T, gdy znane są standardowe odchylenia.
