Z-Testi ve T-Testi Arasındaki Farklar
Z Testi , standart sapmanın mevcut olması ve örneklemin büyük olması durumunda hesaplanan iki örneklem ortalamasının farklı olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel hipotezdir , farklı veri setlerinin ortalamalarının nasıl olduğunu belirlemek için T testi kullanılır. standart sapmanın veya varyansın bilinmemesi durumunda birbirinden farklıdır.
Z testleri ve t testleri, veri analizini içeren ve bilim, iş dünyası ve diğer birçok disiplinde uygulamaları olan iki istatistiksel yöntemdir. T testi, t istatistiğine dayalı tek değişkenli bir hipotez testi olarak adlandırılabilir, burada ortalama, yani ortalama bilinir ve popülasyon varyansı, yani standart sapma, numuneden yaklaşık olarak belirlenir. Öte yandan, Z-testi aynı zamanda standart bir normal dağılıma dayanan tek değişkenli bir testtir.
Kullanımlar
# 1 - Z-Testi
Z-testi Formülü, daha önce de belirtildiği gibi, nüfus ortalamalarını bir örneklemle karşılaştırmak için kullanılabilecek istatistiksel hesaplamalardır. Z testi, standart sapma terimlerinde bir veri noktasının bir veri kümesinin ortalamasından ne kadar uzakta olduğunu söyleyecektir. Bir z testi, bir numuneyi, genellikle büyük numunelerle ilgili problemlerle (yani, n> 30) başa çıkmak için kullanılan tanımlanmış bir popülasyonla karşılaştıracaktır. Çoğunlukla, standart sapma bilindiğinde çok faydalıdırlar.
# 2 - T Testi
T testleri ayrıca bir hipotezi test etmek için kullanılabilen hesaplamalardır, ancak 2 bağımsız örneklem grubu arasında istatistiksel olarak anlamlı bir karşılaştırma olup olmadığını belirlememiz gerektiğinde çok faydalıdırlar. Başka bir deyişle, bir t-testi, 2 grubun ortalamaları arasındaki karşılaştırmanın rastgele şans nedeniyle gerçekleşmesinin olası olup olmadığını sorar. Genellikle, sınırlı bir örneklem büyüklüğüne (yani n <30) sahip problemlerle uğraşırken t testleri daha uygundur.
Z-Testi ve T-Testi İnfografikleri
Burada size bilmeniz gereken z testi ile t testi arasındaki en önemli 5 farkı sunuyoruz.
Anahtar Farklılıklar
- Bir t-testi yapmak için temel koşullardan biri, popülasyon standart sapmasının veya varyansın bilinmemesidir. Tersine, yukarıda belirtildiği gibi popülasyon varyans formülünün, bir z-testi durumunda bilindiği veya bilindiği varsayılmalıdır.
- Daha önce de belirtildiği gibi t testi, öğrencinin t dağılımına dayanmaktadır. Aksine, z testi, numune araçlarının dağılımının normal olacağı varsayımına bağlıdır. Her ikisi de çan şeklinde ve simetrik olduğundan, hem normal dağılım hem de öğrencinin t dağılımı aynı görünür. Bununla birlikte, dağıtımda, merkezde daha az ve kuyruklarında daha fazla alan olduğu durumlardan birinde farklılık gösterirler.
- Z testi, örneklem büyüklüğü büyük olduğunda (n> 30) yukarıdaki tabloda verildiği gibi kullanılır ve örneklem boyutu büyük olmadığında, yani küçük olduğunda, yani n < 30.
Z-Testi ve T-Testi Karşılaştırmalı Tablosu
| Temel | Z Testi | T Testi | ||
| Temel Tanım | Z-testi, standart sapma veya varyans verildiğinde 2 veri setinin ortalamalarının birbirinden farklı olup olmadığını belirleyen bir tür hipotez testidir. | T testi, bir kimliğe uygulanan, standart sapma veya varyans verilmediğinde 2 veri setinin ortalamalarının birbirinden nasıl farklılaştığı bir tür parametrik test olarak adlandırılabilir. | ||
| Nüfus değişimi | Popülasyon varyansı veya standart sapma burada bilinmektedir. | Nüfus varyansı veya standart sapma burada bilinmemektedir. | ||
| Örnek boyut | Örnek boyutu büyük. | Burada Örnek Boyutu küçüktür. | ||
| Önemli varsayımlar |
|
|
||
| Dayalı (bir dağıtım türü) | Normal dağılıma göre. | Student-t dağılımına göre. |
Sonuç
Büyük ölçüde, bu testlerin her ikisi de neredeyse benzerdir, ancak karşılaştırma yalnızca uygulamalarına ilişkin koşullara gelir, yani t testi, örneklem boyutu otuz birimden fazla olmadığında daha uygun ve uygulanabilirdir. Ancak, otuz birimden büyükse, bir z testi kullanılmalıdır. Benzer şekilde, bir durumda hangi testin yapılacağını netleştirecek başka koşullar da vardır.
Eh, f testi, iki kuyruklu vs tek kuyruklu vb. Gibi farklı testler de var, istatistikçiler durumu analiz ettikten sonra bunları uygularken ve ardından hangisinin kullanılacağına karar verirken dikkatli olmalılar. Aşağıda, yukarıda tartıştıklarımız için örnek bir grafik bulunmaktadır.
