टी-टेस्ट और एनोवा के बीच का अंतर

टी-टेस्ट बनाम एनोवा

अर्थ प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय डेटा की गणना और गणना करना अक्सर होता है एक लंबी और थकाऊ प्रक्रिया इस उद्देश्य के लिए टी-टेस्ट और विचलन का एक-तरफा विश्लेषण (एएनओवीए) दो सबसे आम परीक्षण हैं।

टी-टेस्ट एक सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण है जहां परीक्षण सांख्यिकी एक छात्र के टी वितरण का अनुसरण करती हैं यदि शून्य परिकल्पना समर्थित है। यह परीक्षण तब लागू किया जाता है जब टेस्ट आँकड़े सामान्य वितरण का अनुसरण करते हैं और परीक्षण आंकड़ों में स्केलिंग अवधि का मूल्य ज्ञात है। यदि स्केलिंग अवधि अज्ञात है, तो इसे उपलब्ध आंकड़ों के आधार पर एक अनुमान के अनुसार बदला गया है। परीक्षा के आंकड़े छात्र के टी-वितरण का अनुसरण करेंगे

विलियम सीली गॉसेसेट ने 1 9 08 में टी-स्टैटिस्टिक्स पेश किया था। आयरलैंड के डबलिन में गिनीज शराब की भठ्ठी के लिए गोस्सेट एक रसायनज्ञ था। गिनीज शराब की भठ्ठी में ऑक्सफोर्ड और कैंब्रिज के सर्वश्रेष्ठ स्नातकों की भर्ती की नीति थी, जो उन लोगों से चयन करते थे जो कंपनी की स्थापित औद्योगिक प्रक्रियाओं के लिए जैव रसायन और आंकड़ों के आवेदन प्रदान कर सकते थे। विलियम सीली गोस्सेट एक ऐसा स्नातक था। इस प्रक्रिया में, विलियम सीली गोसेट ने टी-टेस्ट तैयार की, जो मूल रूप से एक लागत प्रभावी तरीके से मोटाई की गुणवत्ता (अंधेरे बियर की शराब का उत्पादन करती है) की गुणवत्ता पर नजर रखने के तरीके के रूप में तैयार की गई थी। गोस्सेट ने पेना नाम 'स्टूडेंट' के तहत बायोमेत्रिका में लगभग 1 9 08 में प्रकाशित किया। पेनी नाम का कारण गिनीज के आग्रह था, क्योंकि कंपनी अपने 'व्यापार रहस्य' के हिस्से के रूप में आंकड़ों का उपयोग करने के बारे में अपनी नीति रखना चाहते थे।

-2 ->

टी-टेस्ट आँकड़ों में आम तौर पर फॉर्म टी = जेड / एस का पालन किया जाता है, जहां Z और एस डेटा के कार्य होते हैं। वैकल्पिक चरम परिकल्पना के प्रति संवेदनशील होने के लिए जेड वेरिएबल तैयार किया गया है; प्रभावी रूप से, जेपी चर की भयावहता बड़ा है जब वैकल्पिक परिकल्पना सही है। इस बीच, 'एस' एक स्केलिंग पैरामीटर है, जिससे टी के वितरण को निर्धारित किया जा सकता है। टी-टेस्ट के आधार वाली धारणाएं यह है कि ए) जेड ने शून्य अवधारणा के तहत मानक सामान्य वितरण का अनुसरण किया; बी) पीएस 2 शून्य संकल्पना के तहत स्वतंत्रता के पी डिग्री के साथ एक Ï ‡ 2 वितरण का पालन करता है (जहां पी सकारात्मक स्थिर है); और सी) जेड वैल्यू और एस वैल्यू स्वतंत्र हैं एक विशिष्ट प्रकार की टी-टेस्ट में, इन स्थितियों का अध्ययन किया जा रहा आबादी का नतीजा है, साथ ही जिस तरह से आंकड़े नमूने किए जाते हैं।

दूसरी तरफ, विचलन का विश्लेषण (एनोवा) सांख्यिकीय मॉडल का एक संग्रह है। जबकि एनोवा के सिद्धांतों का उपयोग लंबे समय से शोधकर्ताओं और सांख्यिकीविदों द्वारा किया गया है, यह 1 9 18 तक नहीं आया था कि सर रोनाल्ड फिशर ने एक लेख में विसंगति के विश्लेषण को औपचारिक रूप देने के लिए प्रस्ताव दिया था जिसमें 'द परस्पेसन के बीच रिश्तेट्स ऑन द मेपेलियन इनहेरिटन्स' ।तब से, एनोवा को इसके दायरे और अनुप्रयोग में विस्तारित किया गया है। एनोवा वास्तव में एक मिथ्या नाम है, क्योंकि यह भिन्नता के अंतर से नहीं बल्कि समूह के साधनों के बीच के अंतर से प्राप्त होता है। इसमें संबंधित प्रक्रियाएं शामिल हैं, जहां किसी विशेष चर में मनाया गया विचरण भिन्नता के विभिन्न स्रोतों के कारण घटकों में विभाजित है।

मूल रूप से, एनोओवीए यह निर्धारित करने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण प्रदान करता है कि क्या कई समूहों के साधन सभी बराबर हैं और परिणामस्वरूप, टी-परीक्षण को दो से अधिक समूहों में सामान्यीकृत किया जाता है। एक एनोवा दो-नमूना टी-परीक्षण से अधिक उपयोगी हो सकता है क्योंकि इसमें एक प्रकार की त्रुटि को कम करने की कम संभावना है। उदाहरण के लिए, कई दो-नमूना टी-परीक्षण होने से माध्य प्राप्त करने के लिए एक ही चर के एएनओवीए की तुलना में एक त्रुटि करने का एक बड़ा मौका होगा। मॉडल समान है और परीक्षण आंकड़े एफ अनुपात है। सरल शब्दों में, टी-परीक्षण केवल एनोवा का एक विशेष प्रकार है: एनोवा को करने से कई टी-टेस्ट के समान परिणाम होंगे। एनोवा मॉडल के तीन वर्ग हैं: ए) फिक्स्ड-इफेक्ट मॉडल जो डेटा को सामान्य जनसंख्या से प्राप्त करते हैं, केवल उनके तरीकों से भिन्न होते हैं; ख) रैंडम इफेक्ट्स मॉडल जो आंकड़े मानते हैं, अलग-अलग आबादी के पदानुक्रम का वर्णन करते हैं, जिनके अंतर पदानुक्रम द्वारा विवश हैं; और, सी) मिश्रित-प्रभाव मॉडल जो परिस्थितियों में हैं जहां दोनों निश्चित और यादृच्छिक प्रभाव मौजूद हैं।

सारांश:

1. टी-टेस्ट का उपयोग यह निर्धारित करते समय किया जाता है कि क्या दो औसत या अर्थ समान या अलग हैं तीन या अधिक औसत या साधनों की तुलना करते समय एनोवा को प्राथमिकता दी जाती है
2. एक टी-टेस्ट में अधिक गड़बड़ी करने की अधिक बाधाएं होती हैं, इसका अर्थ अधिक इस्तेमाल किया जाता है, इसलिए दो या अधिक तरीकों की तुलना करते समय एनोवा का उपयोग किया जाता है।