T-test si riferisce ad un test di ipotesi univariata supportato da t-statistica, in cui la media è compresa, e la varianza della popolazione è approssimata dal campione. Al contrario, il test Z-test è anche un test univariato che è supportato dalla distribuzione gaussiana standard.

Differenza tra T-test e Z-test

Ultimo aggiornamento 20 marzo 2018 di Surbhi S

T-test vs z-testT-test si riferisce ad un’ipotesi univariata di test supportata da t-statistica, in cui la media è compresa, e la varianza della popolazione è approssimata dal campione. Al contrario, Z-test è anche un test univariato che è supportato dalla distribuzione gaussiana standard.

In termini semplici, un’ipotesi si riferisce ad una supposizione che deve essere accettata o rifiutata. Ci sono due procedure di test di ipotesi, cioè il test parametrico e il test non parametrico, in cui il test parametrico è basato sul fatto stesso che le variabili sono misurate su una scala di intervallo, mentre all’interno del test non parametrico, si assume che un equivalente sia misurato su una scala ordinata. Ora, all’interno del test parametrico, ci sono spesso due tipi di test, t-test e z-test.

Differenza tra T-test e Z-test

T-test vs z-testT-test si riferisce ad un’ipotesi univariata di test supportata da t-statistica, in cui la media è compresa, e la varianza della popolazione è approssimata dal campione. Al contrario, Z-test è anche un test univariato che è supportato dalla distribuzione gaussiana standard.

In termini semplici, un’ipotesi si riferisce ad una supposizione che deve essere accettata o rifiutata. Ci sono due procedure di test di ipotesi, cioè il test parametrico e il test non parametrico, in cui il test parametrico è basato sul fatto stesso che le variabili sono misurate su una scala di intervallo, mentre all’interno del test non parametrico, si assume che un equivalente sia misurato su una scala ordinata. Ora, all’interno del test parametrico, ci sono spesso due tipi di test, t-test e z-test.

BASE PER IL CONFRONTO T-TEST Z-TEST

Significato T-test si riferisce ad una sorta di test parametrico che viene applicato a spot , come i mezzi di due insiemi di conoscenza differiscono l’uno dall’altro quando non viene data la varianza. Z-test implica un test di ipotesi che accerta se i mezzi di due insiemi di dati sono diversi l’uno dall’altro quando viene data la varianza.

Basato sulla distribuzione di Student-t Distribuzione normale

Variazione della popolazione Sconosciuto Conosciuto

Campione Dimensione Piccolo Grande

Definizione di T-test

Un t-test può essere un test di ipotesi impiegato dal ricercatore per abbinare i mezzi di popolazione per una variabile, classificata in due categorie contando sulla variabile di intervallo inferiore a quella dell’intervallo. Più precisamente, un t-test è impiegato per esaminare come i mezzi prelevati da due campioni indipendenti differiscono.

Il t-test segue la distribuzione t, che è accettabile quando la dimensione del campione è piccola, e quindi la varianza della popolazione non è nota. la forma di una distribuzione t è molto sofferente per il grado di libertà. Il grado di libertà implica la quantità di osservazioni indipendenti durante una data serie di osservazioni.

Ipotesi del test T:

Tutti i punti di dati sono indipendenti.

La dimensione del campione è poco . Generalmente, una dimensione del campione che supera le 30 unità di campionamento è considerata grande, altrimenti piccola, ma che non dovrebbe essere altro che 5, per usare il t-test.

I valori del campione devono essere presi e registrati con precisione.

La statistica del test è:

x ̅is la media del campione

s è la variante del campione

n è la dimensione del campione

μ è che la popolazione media

T-test abbinato: Un test statistico applicato quando i 2 campioni sono dipendenti e vengono effettuate osservazioni accoppiate.

Definizione di Z-test

Il Z-test si riferisce ad un’analisi statistica univariata per testare l’ipotesi che le proporzioni di due campioni indipendenti differiscano molto. Essa determina fino a che punto un punto di conoscenza è lontano dalla sua media dell’insieme di informazioni, in varianza .

Il ricercatore adotta lo z-test, quando la varianza della popolazione è compresa, in sostanza, quando c’è una dimensione del campione sovradimensionata, la varianza del campione è considerata approssimativamente adeguata alla varianza della popolazione. durante questo modo, si presume di essere conosciuto, nonostante il fatto stesso che solo i dati del campione è là fuori allora i test normali sono spesso applicati.

Ipotesi del test Z:

Tutte le osservazioni del campione sono indipendenti

La dimensione del campione dovrebbe essere di circa 30.

La distribuzione di Z è normale, con uno zero medio e una varianza 1.

La statistica del test è:

x ̅is la media del campione

σ è la varianza della popolazione

n è la dimensione del campione

μ è che la popolazione media

Differenze chiave tra il test T e il test Z

La differenza tra t-test e z-test viene spesso tracciata chiaramente sui motivi successivi:

Il t-test è spesso inteso come un test statistico che viene utilizzato per confrontare e analizzare se i mezzi delle 2 popolazioni sono diversi l’uno dall’altro o meno quando la deviazione di qualità non è nota. Al contrario, il Z-test può essere un test parametrico, che viene applicato quando la deviazione di qualità è compresa, per risolvere il problema, se i mezzi dei 2 set di dati differiscono l’uno dall’altro.

Il t-test si basa sulla distribuzione t dello studente. Al contrario, lo z-test si basa sull’idea che la distribuzione dei mezzi del campione è normale. Sia la distribuzione t dello studente che la distribuzione gaussiana appaiono simili, in quanto entrambe sono simmetriche e a forma di campana. Tuttavia, differiscono nel senso che durante una distribuzione a t, c’è meno spazio al centro e più all’interno delle code.

Una delle condizioni importanti per l’adozione del test t è che la varianza della popolazione è sconosciuta. Al contrario, la varianza di popolazione dovrebbe essere nota o presunta solo nel caso di un test z.

Lo Z-test viene impiegato quando le dimensioni del campione sono grandi, cioè n > 30, e il t-test è accettabile quando le dimensioni del campione sono piccole, nel senso che n < 30.