Différence entre l'ANOVA et le test t

ANOVA vs T-test

Un test t, parfois appelé le test t de l'élève, est réalisé lorsque vous souhaitez comparer les moyens de deux groupes et voir s'ils sont différents les uns des autres. Il est principalement utilisé lorsqu'une affectation aléatoire est donnée et qu'il n'y en a que deux, pas plus de deux, se déroulent pour comparer. Lors de la réalisation du test t, certaines conditions doivent être remplies afin que les résultats donnent des résultats précis. Les principales hypothèses sont que les données de population à collecter sont normalement distribuées et que vous comparez les variances égales de la population. Le test t a deux types principaux: les mesures indépendantes du test t et le test t de paire apparié également connu sous le nom de test t dépendant ou de test t apparié.

Lorsque vous comparez deux échantillons qui ne sont pas des paires appariées ou que les échantillons sont indépendants, le test t indépendant est utilisé. Le deuxième type, le test t à paire correspondant, cependant, est utilisé lorsque les échantillons donnés apparaissent par paires. Par exemple, vous devez mesurer entre avant et après les comparaisons. Si vous avez plus de deux échantillons, le test ANOVA doit être utilisé. Il est possible de différencier plus de deux moyens l'un de l'autre en effectuant plusieurs tests en T, mais il y aurait une grande possibilité de faire une erreur et, par conséquent, avoir une plus grande chance d'arriver avec un résultat inexact.

Le test ANOVA est le terme populaire pour l'analyse de la variance. C'est une technique effectuée pour analyser les effets des facteurs catégoriques. Ce test est utilisé chaque fois qu'il y a plus de deux groupes. Ils sont aussi comme des tests en T, mais, comme mentionné ci-dessus, ils doivent être utilisés lorsque vous avez plus de deux groupes. Les tests ANOVA utilisent les variances pour savoir si les moyennes sont égales ou non. Avant d'effectuer un test ANOVA, vous devez d'abord réaliser les hypothèses de base. La première hypothèse est que chaque échantillon à utiliser est sélectionné indépendamment et est aléatoire. Deuxièmement, supposons que la population dont vous prenez les échantillons est normale et a des écarts-types égaux.

Il existe quatre types d'analyse des tests de variance. Le premier est l'anova unidirectionnel. Vous devez utiliser ce type d'ANOVA uniquement s'il n'y a qu'un seul facteur catégorique. Le deuxième est l'anova multifactor qui est utilisé lorsque les facteurs catégoriels sont supérieurs à. Les interactions et les principaux effets entre les facteurs sont estimés. Le troisième type d'ANOVA est l'analyse des composants de variance. Ce type d'ANOVA est utilisé lorsque les facteurs sont multiples et organisés hiérarchiquement. L'objectif principal de ce test est de connaître le pourcentage de la variabilité du processus que vous introduisez à chaque niveau. La quatrième et dernière méthode est les modèles linéaires généraux. Si vos facteurs sont à la fois imbriqués et croisés, certains des facteurs sont aléatoires et certains sont fixes. Lorsque les deux facteurs présents sont quantitatifs et catégoriques, ce test est utilisé.

Résumé:

1.Le test ANOVA a quatre types, à savoir: ANOVA unidirectionnelle, ANOVA multifactor, analyse des composants de variance et modèles linéaires généraux. Les tests en T n'ont que deux types: des mesures indépendantes T-test en T et un test t de paire apparié qui est également connu sous le nom de test t dépendant ou test t apparié.
2.Les tests t ne sont effectués que lorsque vous n'avez que deux groupes à comparer. Les tests ANOVA, en revanche, sont fondamentalement comme les tests t mais il est conçu pour des groupes qui sont plus de deux.
3.Certaines conditions avant d'effectuer les deux tests doivent être accomplies. Pour le test t, les données de population à collecter doivent être normalement distribuées et vous comparez les variances égales de la population. Tandis que pour les tests ANOVA, les échantillons qui doivent être utilisés sont sélectionnés de manière indépendante et aléatoire. Vous devez également supposer que la population dont vous prenez les échantillons est normal et a des écarts-types égaux.