Diferencia entre la prueba z y la prueba t

Prueba Z vs T-test

A veces, medir cada pieza de artículo simplemente no es práctico. Es por eso que desarrollamos y utilizamos métodos estadísticos para resolver problemas. La forma más práctica de hacerlo es medir solo una muestra de la población. Algunos métodos prueban hipótesis en comparación. Las dos pruebas de hipótesis estadística más conocida son la prueba t y la prueba z. Intentemos desglosar los dos.

Una prueba t es una prueba de hipótesis estadística. En dicha prueba, la estadística de prueba sigue la distribución t de un estudiante si la hipótesis nula es verdadera. La estadística T fue introducida por W.S. Gossett bajo el seudón "Estudiante". La prueba t también se conoce como la "prueba t de estudiante". Es muy probable que la prueba t se utilice más comúnmente el procedimiento de análisis de datos estadísticos para las pruebas de hipótesis, ya que es sencillo y fácil de usar. Además, es flexible y adaptable a una amplia gama de circunstancias.

Hay varias pruebas t y dos pruebas más comúnmente aplicadas son las pruebas t de una muestra y muestra pareada. Las pruebas t de una muestra se utilizan para comparar una media de muestra con la media de población conocida. Las pruebas t de dos muestras, la otra mano, se utilizan para comparar muestras independientes o muestras dependientes.

La prueba t se aplica mejor, al menos en teoría, si tiene un tamaño de muestra limitado (n 30). Cuando la prueba t se usa en muestras grandes, la prueba t se vuelve muy similar a la prueba z. Hay fluctuaciones que pueden ocurrir en las pruebas T de variaciones de muestra que no existen en las pruebas Z. Debido a esto, hay diferencias en ambos resultados de las pruebas.

Resumen:

1. La prueba Z es una prueba de hipótesis estadística que sigue una distribución normal, mientras que la prueba t sigue la distribución t de un estudiante.
2. Una prueba t es apropiada cuando maneja muestras pequeñas (n 30).
3. La prueba t es más adaptable que la prueba Z ya que la prueba Z a menudo requerirá que ciertas condiciones sean confiables. Además, la prueba t tiene muchos métodos que se adaptarán a cualquier necesidad.
4. Las pruebas t se usan más comúnmente que las pruebas Z.
5. Se prefieren las pruebas z que las pruebas t cuando se conocen las desviaciones estándar.