Differenza tra test Z e test T Differenza tra
A volte, misurare ogni singolo pezzo non è pratico. Ecco perché abbiamo sviluppato e utilizzato metodi statistici per risolvere i problemi. Il modo più pratico per farlo è misurare solo un campione della popolazione. Alcuni metodi testano ipotesi al confronto. I due dei più noti test di ipotesi statistica sono il T-test e il Z-test. Proviamo a scomporre i due.
Un T-test è un test di ipotesi statistica. In tale test, la statistica del test segue una distribuzione T dello studente se l'ipotesi nulla è vera. La statistica T è stata introdotta da W. S. Gossett con lo pseudonimo "Studente". Il T-test è anche chiamato "T-test dello studente". È molto probabile che il T-test sia la procedura di analisi statistica dei dati più comunemente usata per test di ipotesi poiché è semplice e facile da usare. Inoltre, è flessibile e adattabile a un'ampia gamma di circostanze.
Esistono vari test T e due test più comunemente applicati sono i test T per campioni singoli e accoppiati. T-test di un campione vengono usati per confrontare una media campionaria con la media della popolazione conosciuta. I test T a due campioni, d'altra parte, sono usati per confrontare campioni indipendenti o campioni dipendenti.
Il test T è meglio applicato, almeno in teoria, se si dispone di una dimensione campionaria limitata (n 30). Quando il T-test viene utilizzato in campioni di grandi dimensioni, il t-test diventa molto simile al test Z. Ci sono fluttuazioni che possono verificarsi nelle varianze campionarie dei test T che non esistono nei test Z. Per questo motivo ci sono differenze in entrambi i risultati del test.
Riepilogo:
1. Il test Z è un test di ipotesi statistica che segue una distribuzione normale mentre il test T segue una distribuzione T dello studente.
2. Un test T è appropriato quando si manipolano piccoli campioni (n 30).
3. Il test T è più adattabile del test Z poiché il test Z richiede spesso che certe condizioni siano affidabili. Inoltre, T-test ha molti metodi che si adattano a qualsiasi esigenza.
4. I test T sono più comunemente usati dei test Z.
5. I test Z sono preferiti rispetto ai test T quando sono conosciute le deviazioni standard.
