Bij het maken van een kritische hypothese zijn waargenomen veranderingen in het gemiddelde statistisch significant. Het is een belangrijke overweging om een perfecte analyse te geven voor een aandoening. Deze analyses zijn uitstekend geschikt voor het testen van hypothesen of het testen van significantie.
Er zijn verschillende teststatistieken uitgevoerd voor het testen van de hypothesen, zoals z-test en t-test. Ze zijn ook toepasbaar in het bedrijfsleven, de wetenschap en vele andere disciplines. Verschillen in Z-test en t-test vormen het hoofdthema van de discussie in dit artikel.
Z-test versus T-test
Het belangrijkste verschil tussen z-test en t-test is dat de z-test wordt gebruikt om te bepalen of de berekening van twee steekproefgemiddelden anders is als de steekproef groot is en de standaarddeviatie beschikbaar is. Maar t-test wordt gebruikt om te bepalen hoe verschillende gemiddelden datasets van elkaar verschillen als de standaarddeviatie of variantie niet bekend is.
Z-tests zijn de statistische berekeningen die worden gebruikt om de gemiddelde populatie te vergelijken met een steekproef. In termen van standaarddeviaties vertelt de z-test dat een gegevenspunt ver verwijderd is van het gemiddelde van de gegevensset. Het vergelijkt over het algemeen een steekproef met een populatie die wordt gebruikt om grote steekproeven met betrekking tot problemen aan te pakken. Ze zijn handig als de standaarddeviatie bekend is.
T-toetsen worden gebruikt om hypotheseberekeningen te testen. Ze zijn nuttig om te bepalen of er significante statistieken zijn in vergelijking tussen de onafhankelijke steekproefgroepen van twee. Of het kan worden gezegd dat het vraagt of de vergelijking tussen de gemiddelden van de twee groepen als gevolg van willekeurig toeval onwaarschijnlijk is.
Vergelijkingstabel tussen Z-test en T-test
| Parameters van vergelijking: | Z-test | T-test |
|---|---|---|
| Gebaseerd op | Normale verdeling | Student-t-verdeling |
| Formule | z = (x̄ – μ) / (σ / √n) | t = (x̄ – μ) / (s / √n) |
| Steekproefgrootte: | Groot | Klein |
| Bevolkingsvariantie | Bekend | Onbekend |
| Gegevensgrootte: | Groter dan 30 | Kleiner dan 30 |
Wat is de Z-test?
Een z-test is een statistische test om te bepalen of de gemiddelden van twee populaties ongelijk zijn als de steekproefomvang groot is en de variantie bekend is. Om een nauwkeurige z-test uit te voeren, moet die teststatistiek een hinderlijke parameter zoals een standaarddeviatie bekend zijn.
Het is ook een hypothesetest en een normale verdeling moet worden gevolgd door een z-statistiek. Het is beter om een z-test te gebruiken voor meer dan 30 monsters. Dit komt omdat het aantal steekproeven groter wordt onder de centrale limietstelling en de steekproeven als normaal verdeeld worden beschouwd.
De alternatieve en nulhypothesen, z-score en alfa moeten worden vermeld om een zed-test uit te voeren. Vervolgens moeten de conclusie en resultaten worden vermeld en moet de teststatistiek worden berekend. De populatievariantie van de z-toets is bekend. In een z-toets is er een normale verdeling voor z met variantie als één en gemiddelde als nul
Een z-score, of z-statistiek, is een getal dat standaarddeviaties onder of boven de gemiddelde populatie weergeeft en een van de z-test afgeleide score. Test die kan worden uitgevoerd als z-tests is een locatietest met twee steekproeven en een schatting van de maximale waarschijnlijkheid, een test met een steekproeflocatie en een andere gepaarde test.
Wat is de T-test?
Een T-test is een soort inferentiële statistiek om een significant verschil in het midden van twee groepen gemiddelden te bepalen, dat verband kan houden met bepaalde kenmerken. Het wordt gebruikt als een hulpmiddel voor het testen van hypothesen en maakt het testen van een toepasselijke veronderstelling voor een populatie mogelijk.
Het wordt over het algemeen gebruikt wanneer de datasets onbekende varianties kunnen hebben en een normale verdeling volgen. Om de statistische significantie te bepalen, kijkt deze test naar de vrijheidsgraden en de t-verdelingswaarden. Het is noodzakelijk om een variantieanalyse te gebruiken om een test met drie of meer middelen uit te voeren.
T-test maakt het mogelijk om de gemiddelde waarden van de twee datasets te vergelijken en te bepalen of de oorsprong uit dezelfde populatie komt. Veel verschillende soorten t-tests worden uitgevoerd op basis van het type en de vereiste analysegegevens. Het werkt op een kleiner formaat en mag niet minder dan vijf maar ook niet meer dan dertig zijn.
Er zijn drie belangrijke gegevenswaarden vereist om te berekenen bij t-test. Het omvat over het algemeen het aantal gegevenswaarden van elke groep, de standaarddeviatie van elke groep en het gemiddelde verschil.
Belangrijkste verschillen tussen Z-test en T-test
Gevolgtrekking
Er kan worden geconcludeerd dat de z-test en t-test twee van de teststatistieken zijn die zijn uitgevoerd om de hypothesen te testen. Ze vereisen gegevens samen met een normale verdeling, in eenvoudige bewoordingen, voorbeeldgegevens rond het gemiddelde worden gelijkmatig verdeeld. Ze zijn toepasbaar in het bedrijfsleven, de wetenschap en vele andere disciplines.
De Z-test wordt gebruikt om te bepalen of de berekening van twee steekproefgemiddelden anders is als de steekproef groot is en de standaarddeviatie beschikbaar is. Aan de andere kant wordt de t-toets gebruikt om te bepalen hoe verschillende gemiddelden datasets van elkaar verschillen als de standaarddeviatie of variantie niet bekend is. De Z-toets is gebaseerd op de normale verdeling, terwijl de t-toets is gebaseerd op de student-t-verdeling.
