Diferencia entre la prueba t y ANOVA

Hay una delgada línea de demarcación en medio de la prueba t y Anova, yo.mi. Cuando se comparará la población de solo dos grupos, el prueba t se usa, pero cuando se deben comparar medias de más de dos grupos, Anova se prefiere.

La prueba t y el análisis de varianza abreviada como ANOVA son dos técnicas estadísticas paramétricas utilizadas para probar la hipótesis. Como estos se basan en la suposición común como la población a partir de la cual se extrae la muestra normalmente, se debe distribuir normalmente, la homogeneidad de varianza, el muestreo aleatorio de datos, la independencia de las observaciones, la medición de la variable dependiente en la relación o nivel de intervalo, las personas a menudo malinterpretan estos dos.

Aquí, es un artículo presentado para que comprenda la diferencia significativa entre la prueba t y el ANOVA, eche un vistazo.

Contenido: T-Test vs ANOVA

1. Cuadro comparativo
2. Definición
3. Diferencias clave
4. Conclusión

Cuadro comparativo

Definición de prueba t

La prueba t se describe como la prueba estadística que examina si las medias de la población de dos muestras difieren enormemente entre sí, utilizando distribución t que se usa cuando no se conoce la desviación estándar, y el tamaño de la muestra es pequeño. Es una herramienta para analizar si las dos muestras se extraen de la misma población.

La prueba se basa en la estadística T, que supone que la variable se distribuye normalmente (distribución simétrica en forma de campana) y se conoce la media y la varianza de la población se calcula a partir de la muestra.

En la prueba t, la hipótesis nula toma la forma de h₀: µ (x) = µ (y) contra la hipótesis alternativa H₁: µ (x) ≠ µ (y), en el que µ (x) y µ (y) representa las medias de la población. El grado de libertad de prueba t es n₁ + norte₂ - 2

Definición de ANOVA

El análisis de varianza (ANOVA) es un método estadístico, comúnmente utilizado en todas aquellas situaciones en las que se debe hacer una comparación entre más de dos medias de población como el rendimiento del cultivo de múltiples variedades de semillas. Es una herramienta vital de análisis para el investigador que le permite realizar pruebas simultáneamente. Cuando usamos ANOVA, se supone que la muestra se extrae de la población normalmente distribuida y la varianza de la población es igual.

En ANOVA, la cantidad total de variación en un conjunto de datos se divide en dos tipos, i.mi. la cantidad asignada al azar y la cantidad asignada a causas particulares. Su principio básico es probar las variaciones entre las medias de la población evaluando la cantidad de variación dentro de los elementos del grupo, proporcional a la cantidad de variación entre los grupos. Dentro de la muestra, la varianza se debe a la alteración aleatoria inexplicable, mientras que el tratamiento diferente puede causar entre la varianza de la muestra.

Con el uso de esta técnica, probamos la hipótesis nula (H₀) en el que todos los medios de población son las mismas o hipótesis alternativa (H₁) en el que al menos una media población es diferente.

Diferencias clave entre la prueba t y ANOVA

Las diferencias significativas entre la prueba t y ANOVA se discuten en detalle en los siguientes puntos:

1. Una prueba de hipótesis que se utiliza para comparar los medios de dos poblaciones se llama prueba t. Una técnica estadística que se utiliza para comparar los medios de más de dos poblaciones se conoce como análisis de varianza o ANOVA.
2. La estadística de prueba para la prueba t es:   La estadística de prueba para ANOVA es:

Conclusión

Después de revisar los puntos anteriores, se puede decir que la prueba t es un tipo especial de ANOVA que se puede usar cuando solo tenemos dos poblaciones para comparar sus medios. Aunque las posibilidades de errores pueden aumentar si se usa la prueba t cuando tenemos que comparar más de dos medios de las poblaciones simultáneamente, es por eso que se usa ANOVA