Différence entre le test t et l'ANOVA

Il y a une fine ligne de démarcation au milieu du test t et ANOVA, I.e. Lorsque les moyens de population de seulement deux groupes doivent être comparés, le test t est utilisé, mais lorsque les moyens de plus de deux groupes doivent être comparés, Anova est préféré.

Le test t et l'analyse de la variance abrégée sous forme d'ANOVA, sont deux techniques statistiques paramétriques utilisées pour tester l'hypothèse. Comme ceux-ci sont basés sur l'hypothèse commune comme la population à partir de laquelle l'échantillon est prélevé doit être distribué normalement, l'homogénéité de la variance, l'échantillonnage aléatoire des données, l'indépendance des observations, la mesure de la variable dépendante du rapport ou du niveau d'intervalle, les gens ont souvent mal interprété ces derniers deux.

Voici un article présenté pour que vous compreniez la différence significative entre le test t et l'ANOVA, jetez un œil.

Contenu: T-test vs ANOVA

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences clés
4. Conclusion

Tableau de comparaison

Définition du test t

Le test t est décrit comme le test statistique qui examine si les moyennes de population de deux échantillons diffèrent grandement les unes des autres, en utilisant la distribution T qui est utilisée lorsque l'écart type n'est pas connu, et la taille de l'échantillon est petite. C'est un outil pour analyser si les deux échantillons sont tirés de la même population.

Le test est basé sur la statistique T, qui suppose que la variable est normalement distribuée (distribution symétrique en forme de cloche) et que la moyenne est connue et la variance de la population est calculée à partir de l'échantillon.

Dans l'hypothèse nulle du test t prend la forme de h₀: µ (x) = µ (y) contre l'hypothèse alternative H₁: µ (x) ≠ µ (y), dans lequel µ (x) et µ (y) représentent les moyennes de population. Le degré de liberté du test t est n₁ + n₂ - 2

Définition de l'ANOVA

L'analyse de la variance (ANOVA) est une méthode statistique, couramment utilisée dans toutes ces situations où une comparaison doit être faite entre plus de deux moyens de population comme le rendement de la culture à partir de variétés de semences multiples. Il s'agit d'un outil d'analyse vital pour le chercheur qui lui permet de effectuer un test simultanément. Lorsque nous utilisons l'ANOVA, on suppose que l'échantillon est tiré de la population normalement distribuée et que la variance de la population est égale.

Dans ANOVA, la quantité totale de variation dans un ensemble de données est divisée en deux types, i.e. le montant alloué au hasard et au montant attribué à des causes particulières. Son principe de base est de tester les variances entre les moyennes de population en évaluant la quantité de variation au sein des éléments de groupe, proportionnellement à la quantité de variation entre les groupes. Au sein de l'échantillon, la variance est due à la perturbation inexpliquée aléatoire tandis que un traitement différent peut provoquer entre la variance de l'échantillon.

Avec l'utilisation de cette technique, nous testons une hypothèse nulle (h₀) où tous les moyens de population sont les mêmes, ou une hypothèse alternative (h₁) où au moins une moyenne de population est différente.

Différences clés entre le test t et l'ANOVA

Les différences significatives entre le test t et l'ANOVA sont discutées en détail dans les points suivants:

1. Un test d'hypothèse qui est utilisé pour comparer les moyens de deux populations est appelé test t. Une technique statistique utilisée pour comparer les moyens de plus de deux populations est connue sous le nom d'analyse de la variance ou de l'ANOVA.
2. La statistique de test pour le test t est:   La statistique de test pour l'ANOVA est:

Conclusion

Après avoir examiné les points ci-dessus, on peut dire que le test t est un type spécial d'ANOVA qui peut être utilisé lorsque nous n'avons que deux populations pour comparer leurs moyens. Bien que les chances d'erreurs puissent augmenter si le test t est utilisé lorsque nous devons comparer plus de deux moyens des populations simultanément, c'est pourquoi l'ANOVA est utilisée