Jednostavno rečeno, hipoteza se odnosi na pretpostavku koja se prihvaća ili odbacuje. Postoje dvije procedure testiranja hipoteza, tj. Parametrijski test i neparametrijski test, pri čemu se parametarski test temelji na činjenici da su varijable izmjerene na intervalnoj skali, dok se u neparametarskom testu pretpostavlja da se isti mjeri na rednoj ljestvici. Sada, u parametarskom testu, mogu postojati dvije vrste ispitivanja, t-test i z-test.
Ovaj članak će vam dati detaljan uvid u razliku između T-testa i Z-testa.
Tablica usporedbe
| Osnova za usporedbu | T-test | Z test |
|---|---|---|
| Značenje | T-test se odnosi na tip parametarskog testa koji se primjenjuje za identifikaciju načina na koji se sredstva dva skupa podataka međusobno razlikuju kada se varijance ne daju. | Z-test podrazumijeva test hipoteze koji utvrđuje jesu li sredstva dva skupa podataka međusobno različita kada je dano odstupanje. |
| Na temelju | Student-t distribucija | Normalna distribucija |
| Varijacija populacije | Nepoznata | Znan |
| Veličina uzorka | Mali | veliki |
Definicija T-testa
T-test je test hipoteza koji istraživač koristi za usporedbu populacijskih sredstava za varijablu, klasificirane u dvije kategorije ovisno o varijabli manje od intervala. Točnije, t-test se koristi za ispitivanje načina na koji se razlikuju sredstva iz dva neovisna uzorka.
T-test slijedi t-distribuciju, koja je prikladna kada je veličina uzorka mala, a standardna devijacija populacije nije poznata. Oblik t-distribucije je jako pogođen stupnjem slobode. Stupanj slobode podrazumijeva broj neovisnih opažanja u danom skupu opažanja.
Pretpostavke T-testa :
- Sve točke podataka su neovisne.
- Veličina uzorka je mala. Općenito, veličina uzorka iznad 30 jedinica uzorka smatra se velikom, inače malom, ali koja ne bi trebala biti manja od 5, da bi se primijenio t-test.
- Vrijednosti uzorka treba uzeti i zabilježiti točno.
Statistika testa je:
x. je sredina uzorka
s je standardna devijacija uzorka
n je veličina uzorka
μ je srednja vrijednost populacije
Upareni t-test : Statistički test koji se primjenjuje kada su dva uzorka ovisna i spajaju se opažanja.
Definicija Z-testa
Z-test se odnosi na univarijatnu statističku analizu kojom se ispituje hipoteza da se razmjeri dvaju nezavisnih uzoraka uvelike razlikuju. Ona određuje u kojoj mjeri je točka podataka udaljena od srednje vrijednosti skupa podataka, u standardnoj devijaciji.
Istraživač usvaja z-test, kada je poznata varijacija populacije, u suštini, kada postoji velika veličina uzorka, smatra se da je varijacija uzorka približno jednaka varijansi populacije. Na taj se način pretpostavlja da je poznat, unatoč činjenici da su dostupni samo podaci o uzorku i da se može primijeniti normalno ispitivanje.
Pretpostavke Z-testa :
- Sva promatranja uzoraka su neovisna
- Veličina uzorka mora biti veća od 30.
- Raspodjela Z je normalna, sa srednjom vrijednošću nula i varijansom 1.
Statistika testa je:
x. je sredina uzorka
σ je standardna devijacija populacije
n je veličina uzorka
μ je srednja vrijednost populacije
Ključne razlike između T-testa i Z-testa
Razlika između t-testa i z-testa može se jasno izvući iz sljedećih razloga:
- T-test se može shvatiti kao statistički test koji se koristi za usporedbu i analizu da li se sredstva dviju populacija razlikuju jedan od drugog ili ne kada standardna devijacija nije poznata. Nasuprot tome, Z-test je parametarski test, koji se primjenjuje kada je poznato standardno odstupanje, da bi se odredilo da li se sredstva dvaju skupova podataka međusobno razlikuju.
- T-test se temelji na Studentovoj t-distribuciji. Naprotiv, z-test se oslanja na pretpostavku da je raspodjela sredstava uzorka normalna. I studentova t-distribucija i normalna raspodjela izgledaju jednako, jer su obje simetrične i zvonaste. Međutim, oni se razlikuju u smislu da u t-distribuciji ima manje mjesta u centru i više u repovima.
- Jedan od važnih uvjeta za usvajanje t-testa je da je varijacija populacije nepoznata. Obrnuto, varijacija populacije treba biti poznata ili se pretpostavlja da je poznata u slučaju z-testa.
- Z-test se koristi kada je veličina uzorka velika, tj. N> 30, a t-test je prikladan kada je veličina uzorka mala, u smislu da je n <30.
Zaključak
Općenito, t-test i z-test su gotovo slična ispitivanja, ali uvjeti za njihovu primjenu su različiti, što znači da je t-test prikladan kada veličina uzorka nije veća od 30 jedinica. Međutim, ako je više od 30 jedinica, mora se provesti z-test. Isto tako, postoje i drugi uvjeti koji jasno ukazuju na to koji će se test obaviti u određenoj situaciji.
