Una prueba t es una estrategia fáctica que se utiliza para comprobar si dos arreglos de información son fundamentalmente únicos. Una prueba z es una prueba fáctica que ayuda a decidir la probabilidad de que la nueva información se acerque al punto para el que se determinó una puntuación. Averigua sobre estas dos figuras medibles, sus disparidades y sus semejanzas.

Pruebas Z y pruebas T

Las pruebas Z y las pruebas T son estrategias factuales que incluyen el examen de información que tienen aplicaciones en los negocios, la ciencia y numerosos controles diferentes. ¿Qué tal si investigamos una parte de sus disparidades y semejanzas, así como las circunstancias en las que una de estas estrategias debería ser utilizada sobre la otra?

Las pruebas Z son recuentos de hechos que pueden ser utilizados para contrastar las implicancias de la población con las de una muestra. El z-score te revela cuán lejos, en desviaciones estándar, está un punto de información de la media o normal de una colección de información. Una prueba z piensa en un ejemplo para una población caracterizada y se utiliza normalmente para gestionar cuestiones identificadas con ejemplos enormes (n > 30). Las pruebas Z pueden ser igualmente útiles cuando necesitamos probar una teoría. En general, son más útiles cuando se conoce la desviación estándar.

Al igual que las pruebas z, las pruebas t son estimaciones utilizadas para probar una teoría, sin embargo, son más útiles cuando tenemos que decidir si hay un contraste de hecho notable entre dos reuniones de ejemplos libres. A fin de cuentas, una prueba t pregunta si es probable que no se haya hecho una distinción entre los métodos de dos agrupaciones en vista de la posibilidad arbitraria. Por regla general, las pruebas t son más adecuadas cuando se trata de cuestiones con un tamaño de ejemplo limitado (n < 30).

Tanto las pruebas z como las pruebas t requieren información con un transporte ordinario, lo que implica que la información de ejemplo (o de población) circula igualmente alrededor de la media, muy similar a la de esta figura:

curva típica

¿Qué tal si representamos una porción de los contrastes entre las dos pruebas e investigamos un par de circunstancias en las que cada uno de estos dos tipos de técnicas factuales serían adecuadas?