Forskel mellem Z-test og T-test

Z-test Vs T-test

Nogle gange er det ikke praktisk at måle hvert enkelt stykke. Derfor har vi udviklet og anvendt statistiske metoder til at løse problemer. Den mest praktiske måde at gøre det på er kun at måle et stik af befolkningen. Nogle metoder tester hypoteser til sammenligning. De to af den mere kendte statistiske hypotesetest er T-testen og Z-testen. Lad os prøve at fordele de to.

En T-test er en statistisk hypotesetest. I en sådan test følger teststatistikken en studerendes T-fordeling, hvis nulhypotesen er sand. T-statistikken blev introduceret af W.S. Gossett under pennenavnet "Student". T-testen kaldes også ”Student T-test”. Det er meget sandsynligt, at T-testen er mest almindeligt anvendte statistiske dataanalyseprocedure til hypotesetestning, da den er ligetil og let at bruge. Derudover er den fleksibel og tilpasningsdygtig til en lang række omstændigheder.

Der er forskellige T-test, og to mest almindeligt anvendte tests er en-prøve og parret-prøve T-test. En-prøve T-test bruges til at sammenligne et gennemsnit af prøven med det kendte populationsmiddel. To-prøve T-tests, på den anden side, bruges til at sammenligne enten uafhængige prøver eller afhængige prøver.

T-test anvendes bedst, i det mindste i teorien, hvis du har en begrænset prøvestørrelse (n 30). Når T-test bruges i store prøver, bliver t-testen meget lig Z-testen. Der er udsving, der kan forekomme i T-tests prøvevariationer, der ikke findes i Z-tests. På grund af dette er der forskelle i begge testresultater.

Resumé:

1. Z-test er en statistisk hypotesetest, der følger en normal fordeling, mens T-test følger en studerendes T-distribution.
2. En T-test er passende, når du håndterer små prøver (n 30).
3. T-test er mere tilpasningsdygtig end Z-test, da Z-test ofte kræver visse betingelser for at være pålidelige. Derudover har T-test mange metoder, der passer til ethvert behov.
4. T-tests er mere almindeligt anvendt end Z-tests.
5. Z-tests foretrækkes end T-tests, når der er kendte standardafvigelser.