Différence entre le test z et le test t

Test z vs test t

Parfois, mesurer chaque élément n'est tout simplement pas pratique. C'est pourquoi nous avons développé et utilisé des méthodes statistiques pour résoudre des problèmes. La façon la plus pratique de le faire est de mesurer un échantillon de la population. Certaines méthodes testent les hypothèses en comparaison. Les deux des tests d'hypothèse statistique les plus connus sont le test t et le test Z. Essayons de décomposer les deux.

Un test t est un test d'hypothèse statistique. Dans un tel test, la statistique de test suit la distribution t d'un étudiant si l'hypothèse nulle est vraie. La statistique t a été introduite par w.S. Gossett sous le nom du stylo «Étudiant». Le test t est également appelé «test t étudiant». Il est très probable que le test t soit le plus souvent utilisé la procédure d'analyse des données statistiques pour les tests d'hypothèse car il est simple et facile à utiliser. De plus, il est flexible et adaptable à un large éventail de circonstances.

Il existe divers tests t et deux tests les plus couramment appliqués sont les tests t. Les tests t à un échantillon sont utilisés pour comparer une moyenne d'échantillon avec la moyenne de population connue. Les tests t à deux échantillons, l'autre main, sont utilisés pour comparer des échantillons indépendants ou des échantillons dépendants.

Le test t est mieux appliqué, du moins en théorie, si vous avez une taille d'échantillon limitée (n 30). Lorsque le test t est utilisé dans de grands échantillons, le test t devient très similaire au test Z. Il existe des fluctuations qui peuvent survenir dans les variances d'échantillon des tests t qui n'existent pas dans les tests z. Pour cette raison, il y a des différences dans les deux résultats de test.

Résumé:

1. Z-Test est un test d'hypothèse statistique qui suit une distribution normale tandis que le test t suit.
2. Un test t est approprié lorsque vous gérez de petits échantillons (n ​​30).
3. Le test t est plus adaptable que le test Z car le test Z nécessitera souvent que certaines conditions soient fiables. De plus, le test t a de nombreuses méthodes qui répondront à tous les besoins.
4. Les tests t sont plus couramment utilisés que les tests z.
5. Les tests z sont préférés que les tests t lorsque les écarts-types sont connus.