Differenza tra Anova e T-test Differenza tra

< Anova vs T-test

Un test T, a volte chiamato T-Test dello studente, viene condotto quando si desidera confrontare i mezzi di due gruppi e vedere se sono diversi l'uno dall'altro. Viene utilizzato principalmente quando viene assegnato un compito casuale e ci sono solo due, non più di due, set da confrontare. Nel condurre il test T, sono necessarie alcune condizioni affinché i risultati forniscano risultati accurati. I presupposti principali sono che i dati sulla popolazione da raccogliere sono normalmente distribuiti e che si stanno confrontando le varianze uguali della popolazione. Il T-test ha due tipi principali: T-test Measures indipendenti e T-test Matched Pair noto anche come T-test dipendente o T-test appaiato.

Quando si confrontano due campioni che non sono accoppiati, oppure i campioni sono indipendenti, viene utilizzato il test T indipendente. Il secondo tipo, T-test della coppia abbinata, tuttavia, viene utilizzato quando i campioni indicati appaiono in coppia. Ad esempio, devi misurare tra confronti precedenti e successivi. Se si dispone di più di due campioni, è necessario utilizzare Anova Test. È possibile differenziare più di due mezzi l'uno con l'altro conducendo più test T, ma ci sarebbe una grande possibilità di fare un errore e, quindi, avere una maggiore possibilità di arrivare con un risultato inaccurato.

Il test Anova è il termine popolare per l'analisi della varianza. È una tecnica eseguita analizzando gli effetti dei fattori categoriali. Questo test viene utilizzato ogni volta che ci sono più di due gruppi. Sono fondamentalmente simili ai T-test, ma, come detto sopra, devono essere utilizzati quando si hanno più di due gruppi. I test di Anova usano le varianze per sapere se i mezzi sono uguali o meno. Prima di eseguire un test di Anova, è necessario soddisfare prima le ipotesi di base. La prima ipotesi è che ogni campione da utilizzare sia selezionato in modo indipendente ed è casuale. In secondo luogo, supponiamo che la popolazione da cui si prelevano i campioni sia normale e abbia deviazioni standard uguali.

Esistono quattro tipi di analisi dei test di varianza. Il primo è l'Anova a una via. Devi usare questo tipo di Anova solo se c'è un solo fattore categoriale. La seconda è l'Anova multifattore che viene utilizzata quando i fattori categoriali sono più di uno. Le interazioni e gli effetti principali tra i fattori sono stimati. Il terzo tipo di Anova è l'analisi delle componenti di varianza. Questo tipo di Anova viene utilizzato quando i fattori sono disposti in modo multiplo e gerarchico. L'obiettivo principale di questo test è conoscere la percentuale della variabilità del processo che si sta introducendo in ogni livello. Il quarto e ultimo metodo sono i modelli lineari generali. Se i fattori sono entrambi nidificati e incrociati, alcuni dei fattori sono casuali e alcuni sono corretti.Quando entrambi i fattori presenti sono quantitativi e categoriali, questo test viene utilizzato.

Riepilogo:

1. Il test Anova ha quattro tipi, vale a dire: Anova unidirezionale, Anova multifattoriale, Analisi delle componenti di scostamento e Modelli lineari generali. I test T hanno solo due tipi: test T di misurazioni indipendenti e test T accoppiati, noto anche come test T dipendente o T-test appaiato.

2. I test T sono condotti solo quando hai solo due gruppi da confrontare. I test di Anova, d'altra parte, sono fondamentalmente simili ai T-test ma sono progettati per gruppi che sono più di due.

3. Sono necessarie alcune condizioni prima di eseguire i due test. Per il T-test, i dati sulla popolazione da raccogliere dovrebbero essere normalmente distribuiti, e si stanno confrontando le varianze uguali della popolazione. Mentre per i test di Anova, i campioni che devono essere utilizzati sono selezionati in modo indipendente e in modo casuale. Dovresti anche presumere che la popolazione da cui stai prelevando i campioni sia normale e abbia le stesse deviazioni standard.