Unterschied zwischen Z-Test und T-Test

Z-Test gegen T-Test

Manchmal ist es einfach nicht praktisch, jedes einzelne Stück Gegenstand zu messen. Aus diesem Grund haben wir statistische Methoden entwickelt und angewendet, um Probleme zu lösen. Der praktischste Weg, dies zu tun, besteht darin, nur eine Stichprobe der Bevölkerung zu messen. Einige Methoden testen Hypothesen im Vergleich. Die beiden der bekannteren statistischen Hypothesentests sind der T-Test und der Z-Test. Lassen Sie uns versuchen, die beiden zu zerkleinern.

Ein T-Test ist ein statistischer Hypothesetest. In einem solchen Test folgt die Teststatistik der T-Verteilung eines Schülers, wenn die Nullhypothese wahr ist. Die T-Statistik wurde von W eingeführt.S. Gossett unter dem Pseudonym "Student". Der T-Test wird auch als „Student T-Test“ bezeichnet. Es ist sehr wahrscheinlich, dass der T-Test am häufigsten statistische Datenanalyseverfahren für Hypothesentests verwendet wird. Darüber hinaus ist es flexibel und an eine breite Palette von Umständen anpassbar.

Es gibt verschiedene T-Tests und zwei am häufigsten angelegte Tests sind die T-Tests mit einer Stichprobe und der Paired-Probe. Ein-Stichproben-T-Tests werden verwendet, um einen Stichprobenmittelwert mit dem bekannten Bevölkerungswert zu vergleichen. T-Tests mit zwei Stichproben, der anderen Seite, werden verwendet, um entweder unabhängige Proben oder abhängige Proben zu vergleichen.

Der t-Test wird am besten zumindest theoretisch am besten angewendet, wenn Sie eine begrenzte Stichprobengröße haben (N 30). Wenn der T-Test in großen Proben verwendet wird, wird der T-Test dem Z-Test sehr ähnlich. Es gibt Schwankungen, die in T-Tests Probenvarianzen auftreten können, die bei Z-Tests nicht vorhanden sind. Aus diesem Grund gibt es Unterschiede bei beiden Testergebnissen.

Zusammenfassung:

1. Z-Test ist ein statistischer Hypothesentest, der einer Normalverteilung folgt, während T-Test der T-Verteilung eines Schülers folgt.
2. Ein T-Test ist angemessen, wenn Sie kleine Proben umgehen (n 30).
3. Der T-Test ist anpassungsfähiger als Z-Test, da der Z-Test häufig zuverlässig ist. Zusätzlich hat T-Test viele Methoden, die jedem Bedarf gerecht werden.
4. T-Tests werden häufiger verwendet als Z-Tests.
5. Z-Tests werden bevorzugt als T-Tests, wenn Standardabweichungen bekannt sind.