Z-тест против T-теста
Иногда измерять каждый элемент просто нецелесообразно. Именно поэтому мы разработали и используем статистические методы для решения проблем. Наиболее практичный способ сделать это - измерить только выборку населения. Некоторые методы проверки гипотез по сравнению. Двумя наиболее известными статистическими гипотезами являются T-тест и Z-тест. Давайте попробуем разбить два.
T-тест - это статистический тест гипотезы. В таком тесте статистика теста следует T-распределению Стьюдента, если нулевая гипотеза верна. Т-статистика была введена W.S. Госсетт под псевдонимом «Студент». T-тест также называется «Студенческий T-тест». Весьма вероятно, что T-критерий является наиболее часто используемой процедурой статистического анализа данных для проверки гипотез, поскольку он прост и прост в использовании. Кроме того, он гибкий и адаптируется к широкому кругу обстоятельств.
Существуют различные T-тесты, и два наиболее часто применяемых теста - это T-тесты с одним и двумя образцами. T-тесты с одной выборкой используются для сравнения выборочного среднего с известным средним значением популяции. Т-тесты с двумя выборками, с другой стороны, используются для сравнения либо независимых выборок, либо зависимых выборок..
T-тест лучше всего применять, по крайней мере, теоретически, если у вас ограниченный размер выборки (n 30). Когда T-тест используется в больших выборках, t-тест становится очень похожим на Z-тест. В T-тестах могут возникать колебания, которые не существуют в Z-тестах. Из-за этого существуют различия в результатах обоих тестов..
Резюме:
1. Z-критерий - это критерий статистической гипотезы, который следует нормальному распределению, в то время как T-критерий соответствует T-распределению Стьюдента..
2. T-тест подходит для небольших образцов (n 30)..
3. T-тест более адаптируем, чем Z-тест, поскольку Z-тест часто требует определенных условий, чтобы быть надежным. Кроме того, у T-теста есть много методов, которые удовлетворят любую потребность.
4. T-тесты используются чаще, чем Z-тесты..
5. Z-тесты предпочтительнее, чем T-тесты, когда известны стандартные отклонения.