Verschil tussen Anova en T-test Verschil tussen

< Anova versus T-toets

Een T-toets, ook wel de Student's T-toets genoemd, wordt uitgevoerd als u de gemiddelden van twee groepen wilt vergelijken om te zien of ze van elkaar verschillen. Het wordt voornamelijk gebruikt wanneer een willekeurige toewijzing wordt gegeven en er slechts twee, niet meer dan twee, sets zijn om te vergelijken. Bij het uitvoeren van de T-test moet aan enkele voorwaarden worden voldaan zodat de resultaten nauwkeurige resultaten opleveren. De primaire veronderstellingen zijn dat de populatiegegevens die moeten worden verzameld normaal verdeeld zijn en dat u gelijke varianties van de populatie vergelijkt. De T-test heeft twee hoofdtypen: onafhankelijke metingen T-test en matched pair T-test, ook bekend als de afhankelijke T-test of gepaarde T-test.

Wanneer u twee monsters vergelijkt die geen overeenkomende paren zijn, of de monsters onafhankelijk zijn, wordt de onafhankelijke T-toets gebruikt. De tweede type Matched-pair T-test wordt echter gebruikt wanneer de gegeven steekproeven in paren verschijnen. U moet bijvoorbeeld meten tussen vergelijkingen vóór en na vergelijking. Als u meer dan twee monsters hebt, moet de Anova-test worden gebruikt. Het is mogelijk om meer dan twee manieren met elkaar te differentiëren door meerdere T-tests uit te voeren, maar er zou een grote mogelijkheid zijn om een ​​fout te maken en daardoor een grotere kans te hebben om met een onnauwkeurig resultaat aan te komen.

De Anova-test is de populaire term voor de analyse van variantie. Het is een techniek die wordt uitgevoerd bij het analyseren van categorische factoren effecten. Deze test wordt gebruikt wanneer er meer dan twee groepen zijn. Ze zijn in principe ook vergelijkbaar met T-tests, maar zoals hierboven vermeld, moeten ze worden gebruikt wanneer je meer dan twee groepen hebt. Anova-tests gebruiken varianties om te weten of de gemiddelden gelijk zijn of niet. Voordat u een Anova-test uitvoert, moet u eerst aan de basisaannames voldoen. De eerste veronderstelling is dat elk te gebruiken monster onafhankelijk wordt geselecteerd en willekeurig is. Ten tweede, neem aan dat de populatie waarvan u de monsters afneemt, normaal is en gelijkwaardige standaarddeviaties heeft.

Er zijn vier soorten analyses van variantieproeven. De eerste is de One-Way Anova. Je moet dit type Anova alleen gebruiken als er maar één categorische factor is. Ten tweede is de Multifactor Anova die wordt gebruikt wanneer de categorische factoren meer dan één zijn. Interacties en hoofdeffecten tussen de factoren worden geschat. De derde soort van Anova is de analyse van variantiecomponenten. Dit type Anova wordt gebruikt wanneer de factoren veelvoudig en hiërarchisch zijn gerangschikt. Het belangrijkste doel van deze test is om te weten welk percentage van de procesvariabiliteit u op elk niveau introduceert. De vierde en laatste methode zijn de algemene lineaire modellen. Als uw factoren zowel genest als gekruist zijn, zijn enkele van de factoren willekeurig en sommige zijn opgelost.Als beide factoren kwantitatief en categorisch aanwezig zijn, wordt deze test gebruikt.

Samenvatting:

1. De Anova-test kent vier typen, namelijk: One-Way Anova, Multifactor Anova, Analyse van afwijkende componenten en Algemene lineaire modellen. T-tests hebben slechts twee types: onafhankelijke metingen T-toets en overeenkomende paar T-toets die ook bekend staat als de afhankelijke T-toets of gepaarde T-toets.

2. T-tests worden alleen uitgevoerd als je maar twee groepen hebt om te vergelijken. Anova-tests zijn in feite net als T-tests, maar zijn ontworpen voor groepen van meer dan twee.

3. Sommige condities voor het uitvoeren van de twee tests moeten worden uitgevoerd. Voor de T-toets moeten bevolkingsgegevens die moeten worden verzameld normaal verdeeld zijn en u vergelijkt gelijke variaties van de populatie. Terwijl voor Anova-tests, worden de monsters die moeten worden gebruikt, onafhankelijk en willekeurig geselecteerd. Je moet ook aannemen dat de populatie waarvan je de monsters afneemt normaal is en gelijkwaardige standaarddeviaties heeft.