¿Cuál es la diferencia entre la prueba T y ANOVA?
La prueba T y ANOVA son dos modelos de análisis estadístico. Comprender la diferencia entre la prueba T y ANOVA facilitará la realización de investigaciones. Vamos a averiguar:
¿Qué es la prueba T?
La prueba T también se conoce como prueba T del estudiante y generalmente se usa para comparar las medias entre dos grupos. Ayuda a ver si los medios son diferentes entre sí.
Solo es aplicable cuando se van a comparar dos conjuntos cuando se ha dado una asignación aleatoria.
Para que se lleve a cabo la prueba, estas son algunas de las condiciones que deben cumplirse. Incluyen:
Una hipótesis nula de prueba se representa como H0: µ(x) = µ(y) contra la hipótesis alternativa H1: µ(x) ≠ µ(y). Donde µ(x) y µ(y) representan las medias de la población. El grado de libertad de la prueba t es n1 + n2 – 2.
¿Qué es ANOVA?
ANOVA es un modelo estadístico utilizado para hacer una comparación entre dos o más medias de población. Es una herramienta estadística que ayuda al investigador a realizar la prueba simultáneamente.
La cantidad total de variación en un conjunto de datos normalmente se divide en la cantidad asignada al azar y la cantidad asignada a causas particulares.
La función central es probar las variaciones entre las medias de la población evaluando la cantidad de variación dentro de los elementos del grupo.
Tabla de comparación: prueba T Vs ANOVA
Términos básicos Prueba T ANOVA Significado Normalmente se usa para determinar si dos promedios o medias son iguales o diferentes. Normalmente se usa cuando se comparan tres o más promedios o medias. Estadística de prueba (x ̄-µ)/(s/√n) Varianza entre muestras o Varianza dentro de la muestra Precisión Propenso a errores Tienden a ser bastante precisos Grupos No más de dos Pueden ser dos o más
Diferencia principal entre la prueba T y ANOVA en forma de punto
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Resumen
En general, la prueba T es un tipo especial de ANOVA en el que se supone que solo se comparan dos conjuntos de datos. Comprender la diferencia central entre la prueba T y ANOVA es bastante importante en el análisis estadístico.
Más fuentes y referencias
