Forskjellen mellom T-test og F-test
Share
Hypotesetesting begynner med å sette opp lokalene, som følges ved å velge et signifikansnivå. Deretter må vi velge teststatistikken, dvs. t-test eller f-test. Samtidig som t-test brukes til å sammenligne to beslektede prøver, f-test brukes til å teste likheten til to populasjoner.
Hypotesen er et enkelt forslag som kan bevises eller bestrides gjennom ulike vitenskapelige teknikker og etablerer forholdet mellom uavhengig og noen avhengig variabel. Det er i stand til å bli testet og verifisert for å fastslå sin gyldighet ved en objektiv undersøkelse. Testing av en hypotese forsøker å gjøre klart, om antagelsen er gyldig eller ikke.
For en forsker er det viktig å velge den riktige testen for hans / hennes hypotesen da hele beslutningen om validering eller nekting av nullhypotesen er basert på den. Ta en les av den gitte artikkelen for å forstå forskjellen mellom t-test og f-test.
Innhold: T-test Vs F-test
Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | T-test | F-test |
|---|---|---|
| Betydning | T-test er en univariat hypotesetest, som brukes når standardavvik ikke er kjent og prøven er liten. | F-test er statistisk test, som bestemmer likheten til avvikene i de to normale populasjonene. |
| Test statistikk | T-statistikk følger Student t-distribusjon, under null hypotesen. | F-statistikk følger Snedecor f-distribusjon, under null hypotesen. |
| applikasjon | Sammenligning av midler til to populasjoner. | Sammenligning av to variasjoner i befolkningen. |
Definisjon av T-test
En t-test er en form for statistisk hypotesetest, basert på Studentens t-statistikk og t-fordeling for å finne ut p-verdien (sannsynligheten) som kan brukes til å akseptere eller avvise nullhypotesen.
T-test analyserer hvis metoden til to datasett er sterkt forskjellig fra hverandre, det vil si om populasjonsmiddelet er lik eller forskjellig fra standardmiddelet. Det kan også brukes til å finne ut om regresjonslinjen har en skråning forskjellig fra null. Testen er avhengig av en rekke antagelser, som er:
- Befolkningen er uendelig og normal.
- Befolkningsvariasjon er ukjent og estimert fra prøven.
- Middelet er kjent.
- Eksempel observasjoner er tilfeldige og uavhengige.
- Prøvestørrelsen er liten.
- H0 kan være ensidig eller tosidig.
Gjennomsnittlig og standardavvik for de to prøvene brukes til å sammenligne dem, slik at:
hvor,
X1 = Gjennomsnitt av det første datasettet
x̄2 = Betydning av det andre datasettet
S1 = Standardavvik for det første datasettet
S2 = Standardavvik for det andre datasettet
n1 = Størrelse på første datasett
n2 = Størrelse på andre datasett
Definisjon av F-test
F-test er beskrevet som en type hypotesetest, som er basert på Snedecor f-distribusjon, under nullhypotesen. Testen utføres når det ikke er kjent om de to populasjonene har samme varians.
F-test kan også brukes til å kontrollere om dataene overholder en regresjonsmodell, som er oppnådd gjennom minst kvadratanalyse. Når det er flere lineære regresjonsanalyser, undersøkes den generelle validiteten til modellen eller bestemmer om noen av de uavhengige variablene har et lineært forhold til den avhengige variabelen. En rekke spådommer kan gjøres gjennom, sammenligningen av de to datasettene. Ekspresjonen av f-testverdien er i forholdet mellom variasjoner av de to observasjonene, som er vist som under:
Hvor, σ2 = varians
Forutsetningene som f-testen bygger på er:
- Befolkningen er normalt distribuert.
- Prøver er trukket tilfeldig.
- Observasjoner er uavhengige.
- H0 kan være ensidig eller tosidig.
Viktige forskjeller mellom T-test og F-test
Forskjellen mellom t-test og f-test kan trekkes tydelig av følgende grunner:
- En univariate hypotesetest som brukes når standardavviket ikke er kjent og prøvestørrelsen er liten er t-test. På den annen side er en statistisk test, som bestemmer likheten til avvikene i de to normale datasettene, kjent som f-test.
- T-testen er basert på T-statistikk, følger Student t-distribusjon, under null hypotesen. Omvendt er grunnlaget for f-testen F-statistikk som følger Snedecor f-distribusjon, under nullhypotesen.
- T-testen brukes til å sammenligne middelene til to populasjoner. I motsetning er f-test brukt til å sammenligne to populasjonsvarianter.
Konklusjon
T-test og f-test er de to, av antall forskjellige typer statistisk test som brukes til hypotesetesting og bestemmer om vi skal akseptere nullhypotesen eller avvise den. Hypotesetesten tar ikke selv beslutninger, det hjelper heller forskeren i beslutningsprosessen.
