Разлика между Anova и T-тест

Anova срещу T-тест

Т-тест, понякога наричан Т-тест на Студент, се провежда, когато искате да сравните средствата на две групи и да видите дали те се различават една от друга. Използва се главно, когато е дадено произволно задание и има само два, не повече от два набора за сравнение. При провеждането на Т-теста е необходимо да се изпълнят някои условия, така че резултатите да дадат точни резултати. Основните предположения са, че данните за населението, които трябва да бъдат събрани, обикновено се разпространяват и сравнявате равни различия в популацията. T-тестът има два основни типа: независими мерки T-тест и T-тест на съвпадна двойка, известен също като Dependent T-test или Paired T-test.

Когато сравнявате две проби, които не са съвпадащи двойки, или пробите са независими, се използва Независимият Т-тест. Вторият тип, Т-тест на съвпадение, се използва, когато дадените проби се появяват по двойки. Например, вие трябва да измервате между и преди сравнения. Ако имате повече от две проби, тогава трябва да се използва тестът Anova. Възможно е да се разграничат повече от две средства помежду си чрез провеждане на множество Т-тестове, но би имала голяма възможност да се направи грешка и, следователно, да има по-голям шанс да се стигне до неточен резултат.

Тестът Anova е популярният термин за анализ на вариацията. Това е техника, която се извършва при анализ на ефектите на категоричните фактори. Този тест се използва винаги, когато има повече от две групи. Те също са като Т-тестове, но както споменахме по-горе, те трябва да се използват, когато имате повече от две групи. Тестовете Anova използват отклонения, за да знаят дали средствата са равни или не. Преди да извършите тест на Anova, първо трябва да изпълните основните предположения. Първото предположение е, че всяка проба, която ще се използва, е избрана независимо и е произволна. Второ, приемете, че популацията, от която вземате пробите, е нормална и има равни стандартни отклонения.

Има четири типа тестове за анализ на вариациите. Първият е Еднопосочната Анова. Вие трябва да използвате този тип Anova само ако има само един категоричен фактор. На второ място е многофакторната Anova, която се използва, когато категоричните фактори са повече от един. Оценяват се взаимодействията и основните ефекти между факторите. Третият вид Anova е анализът на вариационните компоненти. Този тип Anova се използва, когато факторите са множество и йерархично подредени. Основната цел на този тест е да се знае процентът на променливостта на процеса, който въвеждате на всяко ниво. Четвъртият и последен метод са Общите линейни модели. Ако вашите фактори са вложени и кръстосани, някои от факторите са случайни, а някои са фиксирани. Когато и двата фактора са количествени и категорични, се използва този тест.

Резюме:

1.Тестът Anova има четири типа, а именно: Еднопосочна Anova, Многофакторна Anova, Анализ на вариационните компоненти и Общи линейни модели. Т-тестовете имат само два вида: независими мерки T-тест и T-тест на съвпадна двойка, който е известен също като Dependent T-test или Paired T-test.
2.T-тестове се провеждат само когато имате само две групи за сравнение. Тестовете на Anova, от друга страна, по принцип са точно като Т-тестовете, но са предназначени за групи, които са повече от две.
3. Необходими са някои условия преди извършване на двата теста. За Т-теста, данните за популацията, които трябва да се събират, трябва да се разпространяват нормално и сравнявате равни различия в популацията. Докато за тестовете на Anova, пробите, които ще се използват, се избират независимо и произволно. Трябва също така да приемете, че популацията, от която вземате пробите, е нормална и има равни стандартни отклонения.