Z-test a T-test
Někdy měřit každý kus položky není prostě praktické. Proto jsme vyvinuli a používali statistické metody k řešení problémů. Nejpraktičtějším způsobem, jak to udělat, je měřit jen ukázku populace. Některé metody testují hypotézy porovnáním. Dvě známější statistické testy hypotéz jsou T-test a Z-test. Pokusíme se rozdělit ty dva.
T-test je test statistické hypotézy. V takovém testu následuje testová statistika, pokud je nulová hypotéza pravdivá. T-statistika byla zavedena W.S. Gossett pod názvem "Student". T-test je také označován jako "Studentský T-test". Je velmi pravděpodobné, že T-test je nejčastěji používaný statistický postup analýzy dat pro testování hypotéz, protože je jednoduchý a snadno se používá. Navíc je flexibilní a adaptabilní na širokou škálu okolností.
Existují různé T-testy a dva nejčastěji používané testy jsou T-testy s jedním vzorkem a párovým vzorkem. Pro porovnání průměru vzorku se známým populačním průměrem se použijí T-testy jednoho vzorku. Dvakrát vzorkové T-testy, na druhou stranu, se používají ke srovnání buď nezávislých vzorků, nebo závislých vzorků.
T-test se nejlépe aplikuje, přinejmenším teoreticky, pokud máte omezenou velikost vzorku (n <30), pokud jsou proměnné přibližně normálně distribuovány a rozdílnost skóre ve dvou skupinách není spolehlivě odlišná. Je také skvělé, pokud neznáte standardní odchylku populace. Pokud je známá standardní odchylka, bylo by nejlepší použít jiný typ statistického testu, Z-test. Z-test je také použit pro porovnání vzorků a populace znamená zjistit, zda mezi nimi existuje významný rozdíl. Z-testy vždy používají normální distribuci a také ideálně se používají, pokud je známá standardní odchylka. Z-testy se často používají, jsou-li splněny určité podmínky; v opačném případě se použijí náhradní statistické testy jako T-testy. Z-testy se často používají ve velkých vzorcích (n> 30). Při použití T-testu u velkých vzorků se t-test velmi podobá Z-testu. Existují výkyvy, které se mohou vyskytnout při T-testových odchylkách vzorků, které neexistují při Z-testování. Z tohoto důvodu existují rozdíly v obou výsledcích testů.
Souhrn:
1. Z-test je test statistické hypotézy, který následuje po normálním rozdělení, zatímco T-test následuje po T-rozdělení studenta. 2. T-test je vhodný při manipulaci s malými vzorky (n <30), zatímco Z-test je vhodný při manipulaci s mírnými až velkými vzorky (n> 30). 3. T-test je přizpůsobivější než Z-test, protože Z-test bude často vyžadovat spolehlivost určitých podmínek. T-test má navíc mnoho metod, které budou vyhovovat všem potřebám. 4. T-testy se běžněji používají než Z-testy. 5. Z-testy jsou upřednostňovány než T-testy, jsou-li známé standardní odchylky.
