Starpība starp Z-testu un T-testu

Z-tests V-T-tests

Dažreiz izmērīt katru priekšmetu vienkārši nav praktiski. Tāpēc problēmu risināšanai mēs izstrādājām un izmantojam statistikas metodes. Vispraktiskākais veids, kā to izdarīt, ir izmērīt tikai populācijas paraugu. Dažas metodes salīdzina hipotēzes. Divi no zināmākajiem statistiskās hipotēzes testiem ir T-tests un Z-tests. Mēģināsim sadalīt abus.

T-tests ir statistiskas hipotēzes tests. Šādā testā testa statistika seko Studenta T sadalījumam, ja nulles hipotēze ir patiesa. T-statistiku ieviesa W.S. Gossett ar pildspalvu ar nosaukumu “Students”. T-testu sauc arī par “Studenta T-testu”. Ļoti iespējams, ka T-testu visbiežāk izmanto statistisko datu analīzes procedūrai hipotēzes pārbaudei, jo tā ir vienkārša un viegli lietojama. Turklāt tas ir elastīgs un pielāgojams dažādiem apstākļiem.

Ir dažādi T testi, un divi visbiežāk izmantotie testi ir viena parauga un pāru T testi. Viena parauga T-testu izmanto, lai salīdzinātu parauga vidējo vērtību ar zināmo populācijas vidējo lielumu. Savukārt divu paraugu T-testus izmanto, lai salīdzinātu vai nu neatkarīgus paraugus, vai atkarīgus paraugus.

T-testu vislabāk var izmantot vismaz teorētiski, ja jums ir ierobežots parauga lielums (n 30). Ja lieliem paraugiem izmanto T-testu, t-tests kļūst ļoti līdzīgs Z-testam. T-testu paraugu dispersijās, kas nepastāv Z-testos, var būt svārstības. Tāpēc abos testa rezultātos ir atšķirības.

Kopsavilkums:

1. Z-tests ir statistiskas hipotēzes tests, kas seko normālam sadalījumam, bet T-tests seko Studenta T-sadalījumam.
2. T-tests ir piemērots, apstrādājot mazus paraugus (n 30).
3. T-tests ir pielāgojamāks nekā Z-tests, jo Z-testam bieži ir nepieciešami noteikti apstākļi, lai tas būtu ticams. Turklāt T-testā ir daudz metožu, kas būs piemērotas jebkurai vajadzībai.
4. T-testus izmanto biežāk nekā Z-testus.
5. Z testi ir vēlami nekā T testi, ja ir zināmas standarta novirzes.