Разница между T-тестом и F-тестом

Проверка гипотез начинается с настройки помещения, за которым следует выбор уровня значимости. Затем мы должны выбрать статистику теста, то есть t-тест или f-тест. Пока Т-тест используется для сравнения двух связанных образцов, е-тест используется для проверки равенства двух групп населения.

Гипотеза - это простое утверждение, которое может быть доказано или опровергнуто с помощью различных научных методов и устанавливает связь между независимой и некоторой зависимой переменной. Он может быть проверен и проверен для подтверждения его достоверности путем объективного исследования. Проверка гипотезы пытается прояснить, верно ли предположение.

Для исследователя крайне важно выбрать правильный тест для его / ее гипотезы, поскольку все решение о подтверждении или отклонении нулевой гипотезы основано на нем. Прочитайте данную статью, чтобы понять разницу между t-тестом и f-тестом..

Содержание: T-тест против F-теста

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Вывод

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Т-тест	F-тест
Смысл	T-критерий - это одномерный критерий гипотезы, который применяется, когда стандартное отклонение неизвестно и размер выборки невелик..	F-тест - это статистический тест, который определяет равенство дисперсий двух нормальных популяций..
Тестовая статистика	Т-статистика следует t-распределению Стьюдента при нулевой гипотезе.	F-статистика следует f-распределению Снедекора при нулевой гипотезе.
заявка	Сравнивая средства двух групп населения.	Сравнение двух дисперсий населения.

Определение Т-теста

T-критерий - это форма теста статистической гипотезы, основанная на t-статистике Стьюдента и t-распределении для определения p-значения (вероятности), которое можно использовать для принятия или отклонения нулевой гипотезы..

T-тест анализирует, сильно ли отличаются два набора данных друг от друга, т. Е. Равно ли среднее значение популяции или отличается от стандартного среднего. Его также можно использовать для определения того, имеет ли линия регрессии наклон, отличный от нуля. Тест опирается на ряд допущений, которые:

• Население бесконечно и нормально.
• Популяционная дисперсия неизвестна и оценивается по выборке.
• Среднее известно.
• Выборочные наблюдения являются случайными и независимыми.
• Размер выборки небольшой.
• ЧАС₀ может быть односторонним или двусторонним.

Среднее и стандартное отклонение двух образцов используются для сравнения между ними, так что:

где,

Икс₁ = Среднее значение первого набора данных
x̄2 = среднее значение второго набора данных
S₁ = Стандартное отклонение первого набора данных
S₂ = Стандартное отклонение второго набора данных
N₁ = Размер первого набора данных
N₂ = Размер второго набора данных

Определение F-теста

F-критерий описывается как тип проверки гипотезы, основанный на f-распределении Снедекора, согласно нулевой гипотезе. Тест проводится, когда неизвестно, имеют ли две популяции одинаковую дисперсию.

F-критерий также можно использовать для проверки соответствия данных регрессионной модели, полученной путем анализа методом наименьших квадратов. Когда имеется множественный линейный регрессионный анализ, он проверяет общую достоверность модели или определяет, имеет ли какая-либо из независимых переменных линейную зависимость с зависимой переменной. С помощью сравнения двух наборов данных можно сделать ряд прогнозов. Выражение значения f-критерия находится в соотношении дисперсий двух наблюдений, которое показано как под:

Где σ² = дисперсия

Допущения, на которые опирается f-критерий:

• Население нормально распределено.
• Образцы были выбраны случайным образом.
• Наблюдения независимы.
• ЧАС₀ может быть односторонним или двусторонним.

Ключевые различия между T-тестом и F-тестом

Разница между t-тестом и f-тестом может быть четко обозначена на следующих основаниях:

1. Однофакторный тест гипотезы, который применяется, когда стандартное отклонение неизвестно и размер выборки мал, является t-тестом. С другой стороны, статистический тест, который определяет равенство дисперсий двух нормальных наборов данных, известен как f-тест.
2. T-критерий основан на T-статистике и t-распределении Стьюдента, согласно нулевой гипотезе. И наоборот, основой f-критерия является то, что F-статистика следует f-распределению Снедекора при нулевой гипотезе..
3. T-критерий используется для сравнения средних значений двух групп населения. Напротив, f-тест используется для сравнения двух дисперсий населения.

Вывод

T-критерий и f-критерий являются двумя из числа различных типов статистического критерия, используемого для проверки гипотез, и решают, примем ли мы нулевую гипотезу или отклоним ее. Проверка гипотезы не принимает решения сама по себе, скорее она помогает исследователю в принятии решения.