La estadística es una disciplina que implica la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. La disciplina es aplicable en industrias, investigación científica y resolución de problemas sociales.
Los estudiantes deben tener una comprensión adecuada de la población estadística, las pruebas y los modelos para sobresalir en este curso. Algunas de las pruebas estadísticas comunes son la prueba T y la prueba Z.
Estos métodos estadísticos ayudan en el análisis de datos de varias disciplinas como negocios, ciencia, sociología y más. Pero la prueba T y la prueba Z pueden ser confusas hasta cierto punto.
Entonces, ¿cuál es la principal diferencia entre la prueba T y la prueba Z? El primero es un tipo de distribución basado en la distribución t de Student, mientras que el segundo se basa en la distribución normal.
Este artículo proporciona más diferencias entre la prueba T y la prueba Z en forma tabular para una mejor comprensión. Tómese el tiempo para leerlo y aprender a calcularlos.
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Tabla de comparación (T-test vs Z-test)
Términos básicos Prueba T Prueba Z Significado Es un tipo de prueba paramétrica que ayuda a identificar el promedio de dos conjuntos de datos y cómo difieren entre sí cuando no se proporciona la desviación estándar o la varianza. Es un tipo de prueba de hipótesis que ayuda a determinar el promedio de dos conjuntos de datos y cómo se diferencian entre sí cuando se da la desviación estándar o la varianza. Variación de la población desconocida. Por lo general conocido. Tamaño de la muestra Comparativamente más pequeño. Comparativamente más grande. Supuestos clave Todos los puntos de datos no son dependientes.
Los valores de la muestra se tomarán con precisión y se registrarán.
Todos los puntos de datos son independientes.
Distribución normal de Z con media cero y varianza igual a uno.
Tipo de distribución Basado en la distribución t de Student. Basado en la distribución normal. Aplicación El tamaño de la muestra limitada no supera los treinta. Para un tamaño de muestra grande con una desviación estándar conocida.
¿Qué es una prueba T?
Es un tipo de prueba de hipótesis que ayuda a diferenciar entre dos grupos de muestra que son de naturaleza independiente. En otras palabras, una prueba T indica una distinción entre el promedio de dos grupos si se han producido debido a una probabilidad aleatoria.
Tenga en cuenta que una prueba T es ideal cuando se trata de problemas que tienen un tamaño de muestra limitado. Está siguiendo un procedimiento de distribución y la desviación estándar no se conoce en la mayoría de los casos.
El grado de libertad generalmente afecta la forma de la distribución t. El grado de libertad también significa que el número de observaciones independientes en un conjunto dado de observaciones.
Supuestos clave de la prueba T
La fórmula de la prueba estadística:
Dónde:
- x es la media de la muestra.
- s es la desviación estándar.
- n es el tamaño de la muestra.
- u es la media de la población.
¿Qué es una prueba Z?
Es una prueba de hipótesis que determina si el promedio de dos conjuntos de datos difiere entre sí a pesar de la desviación estándar y la varianza que se dan.
El análisis estadístico univariante ayuda a determinar en qué medida los puntos de datos difieren de su media en una desviación estándar. La prueba de hipótesis es aplicable cuando se conoce la varianza de la población.
Además de eso, la prueba Z es aplicable a muestras de gran tamaño con varianza de población y desviación estándar conocidas. También se basa en la distribución normal estándar.
Supuestos clave de la prueba Z
La fórmula de la prueba estadística:
Dónde:
- x es la media de la muestra.
- n es el tamaño de la muestra.
- σ es la desviación estándar de la población.
- u es la media de la población.
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Diferencia principal entre la prueba T y la prueba Z
Preguntas frecuentes
¿Para qué se utiliza la prueba T?
Es una estadística inferencial que ayuda a determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos con sus características relacionadas.
¿Por qué usamos la prueba T y la prueba Z?
Realizamos una prueba t de una muestra cuando queremos comparar la media de una muestra con la media de la población. La diferencia con la prueba Z es que aquí no tenemos la información sobre la varianza de la población. Usamos la desviación estándar de la muestra en lugar de la desviación estándar de la población en este caso.
¿La puntuación Z y la prueba Z son iguales?
Realmente no. La puntuación Z es el número de desviaciones estándar de un valor particular de la media. La prueba Z denota un análisis estadístico univariante utilizado para probar la hipótesis de que las proporciones de dos muestras independientes difieren mucho.
En conclusión
La aplicación de la prueba T y la prueba Z ayudan a distinguir entre estas dos hipótesis. La principal diferencia entre la prueba T y la prueba Z es que la primera utiliza un tamaño de muestra pequeño, mientras que la segunda utiliza un tamaño de muestra grande.
Tenga en cuenta que la prueba T es aplicable cuando se desconoce la varianza de la población, mientras que la prueba Z es ideal cuando se conoce la varianza de la población. Siempre trate de tener cuidado al elegir los parámetros perfectos para probar la hipótesis.
Más fuentes y referencias
