Т-тест относится к одномерной гипотезе, поддерживаемой тестом t-статистики, в котором понимается среднее, а дисперсия популяции аппроксимируется от образца. С другой стороны, Z-тест является дополнительным одномерным тестом, который поддерживает стандартное гауссово распределение.

Разница между Т-тестом и Z-тестом.

Последнее обновление 20 марта 2018 г. Сурби С.

Т-тест против z-теста Т-тест относится к одномерной гипотезе, поддерживаемой тестом t-статистика, при этом понимается среднее значение, а дисперсия популяции аппроксимируется от образца. С другой стороны, Z-тест является дополнительным одномерным тестом, который поддерживает стандартное гауссово распределение.

Проще говоря, гипотеза относится к предположению, которое должно быть принято или отклонено. Существует две процедуры проверки гипотез: параметрический тест и непараметрический тест, в которых параметрический тест основан на том, что переменные измеряются на интервальной шкале, в то время как в непараметрическом тесте предполагается, что эквивалент измеряется на порядковом масштабе. Теперь, в рамках параметрического теста, часто встречаются два вида тестов: t-тест и z-тест.

Разница между T-тестом и Z-тестом.

Т-тест против z-теста Т-тест относится к одномерной гипотезе, поддерживаемой тестом t-статистика, при этом понимается среднее значение, а дисперсия популяции аппроксимируется от образца. С другой стороны, Z-тест является дополнительным одномерным тестом, который поддерживает стандартное гауссово распределение.

Проще говоря, гипотеза относится к предположению, которое должно быть принято или отклонено. Существует две процедуры проверки гипотез: параметрический тест и непараметрический тест, в которых параметрический тест основан на том, что переменные измеряются на интервальной шкале, в то время как в непараметрическом тесте предполагается, что эквивалент измеряется на порядковом масштабе. Теперь, в рамках параметрического теста, часто встречаются два вида тестов: t-тест и z-тест.

ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ T-ТЕСТА Z-ТЕСТА

Значение T-теста относится к виду параметрического теста, который применяется к пятну, как средства двух наборов знаний отличаются друг от друга, когда дисперсия не задана. Z-тест подразумевает тест на гипотезу, который определяет, отличаются ли средства двух наборов данных при заданной дисперсии.

На основе распределения Студента-Т Нормальное распределение

Разница в численности населения Неизвестно Известно

Размер образца маленький большой

Определение Т-теста

t-тест может представлять собой тест на гипотезу, используемый исследователем для сопоставления средств популяции для переменной, разделенной на две категории, рассчитывающие на меньшую переменную, чем интервал. Точнее, t-тест используется для того, чтобы посмотреть, как различаются средства, взятые из двух независимых выборок.

Т-тест следует за t-распределением, что допустимо, когда размер выборки невелик, и поэтому дисперсия популяции неизвестна. форма t-распределения очень сильно страдает от степени свободы. Степень свободы подразумевает количество независимых наблюдений в течение заданного набора наблюдений.

Допущения Т-теста:

Все точки данных независимы.

Размер выборки мал . Обычно размер выборки, превышающий 30 единиц выборки, считается большим, в противном случае малым, но это должно быть не 5, чтобы использовать t-тест.

Значения выборки должны быть взяты и записаны точно.

Тестовая статистика:

̅is среднее значение образца

отклонение s от образца

n – размер пробы

μ в том, что население означает

Парный Т-тест: Статистический тест, применяемый, когда 2 выборки являются зависимыми и парные наблюдения взяты.

Определение Z-теста

Z-тест относится к одномерному статистическому анализу, который не проверяет гипотезу о том, что пропорции двух независимых выборок сильно различаются. Он определяет, в какой степени точка знания далека от своего среднего значения информационного множества, в дисперсии .

Исследователь принимает z-тест, когда понимается дисперсия совокупности, по сути, когда размер выборки невелик, дисперсия выборки считается приблизительно адекватной дисперсии совокупности. таким образом, предполагается, что она известна, несмотря на сам факт, что там только данные выборки, тогда часто применяется обычный тест.

Допущения Z-теста:

Все выборочные наблюдения независимы

Размер образца должен быть достаточно 30.

Распределение Z – нормальное, со средним нулем и дисперсией 1.

Тестовая статистика:

x ̅is среднее значение выборки

σ является разница в численности населения

n – размер пробы

μ в том, что население означает

Ключевые различия между T-тестом и Z-тестом

Разница между t-тестом и z-тестом часто четко прослеживается на последующих основаниях:

t-тест часто понимается как статистический тест, который используется для сопоставления и анализа того, отличаются ли средства двух популяций друг от друга или нет, если отклонение в качестве неизвестно. В отличие от этого Z-тест может представлять собой параметрический тест, который применяется, когда известно о качественном отклонении, для выяснения того, отличаются ли средства двух наборов данных друг от друга.

Т-тест основан на t-распределении Студента. Напротив, z-тест основывается на идее, что распределение выборки средств является нормальным. И t-распределение Стьюдента, и гауссово распределение выглядят одинаково, так как и то, и другое симметрично и колоколообразно. Однако они различаются в том смысле, что при t-распределении меньше места в центре и больше – в хвостах.

Одним из важных условий принятия t-теста является то, что дисперсия популяции неизвестна. И наоборот, дисперсия популяции должна быть известна или предположительно известна только в случае z-теста.

Z-тест используется, когда размер выборки большой, т.е. n > 30, а t-тест приемлем, когда размеры выборки малы, в том смысле, что n < 30.