Unterschied zwischen Anova und T-Test

Anova vs T-Test

Ein T-Test, der manchmal als Student-T-Test bezeichnet wird, wird durchgeführt, wenn Sie die Mittelwerte zweier Gruppen vergleichen und feststellen möchten, ob sie sich unterscheiden. Es wird hauptsächlich verwendet, wenn eine zufällige Zuweisung gegeben wird und nur zwei, nicht mehr als zwei zu vergleichende Sätze vorhanden sind. Bei der Durchführung des T-Tests müssen einige Bedingungen erfüllt sein, damit die Ergebnisse genaue Ergebnisse liefern. Die Hauptannahmen sind, dass die zu erfassenden Bevölkerungsdaten normalverteilt sind und dass Sie gleiche Varianzen der Grundgesamtheit vergleichen. Der T-Test umfasst zwei Haupttypen: Unabhängige Messwerte T-Test und Matched-Pair-T-Test, auch bekannt als abhängiger T-Test oder gepaarter T-Test.

Wenn Sie zwei Proben vergleichen, bei denen es sich nicht um übereinstimmende Paare handelt, oder wenn die Proben unabhängig sind, wird der unabhängige T-Test verwendet. Der zweite Typ, der Matched-Pair-T-Test, wird jedoch verwendet, wenn die angegebenen Proben paarweise erscheinen. Zum Beispiel müssen Sie vor und nach Vergleichen messen. Wenn Sie mehr als zwei Proben haben, sollte der Anova-Test verwendet werden. Es ist möglich, mehr als zwei Mittel voneinander zu unterscheiden, indem mehrere T-Tests durchgeführt werden. Es besteht jedoch die Möglichkeit, einen Fehler zu machen und daher eine größere Chance auf ein ungenaues Ergebnis zu haben.

Der Anova-Test ist der populäre Begriff für die Varianzanalyse. Es ist eine Technik, die bei der Analyse kategorialer Faktoren angewendet wird. Dieser Test wird verwendet, wenn mehr als zwei Gruppen vorhanden sind. Sie sind im Grunde wie T-Tests, aber wie oben erwähnt, sollten sie verwendet werden, wenn Sie mehr als zwei Gruppen haben. Anova-Tests verwenden Abweichungen, um zu wissen, ob die Mittelwerte gleich sind oder nicht. Bevor Sie einen Anova-Test durchführen, sollten Sie zuerst die grundlegenden Annahmen erfüllen. Die erste Annahme ist, dass jede Probe, die verwendet werden soll, unabhängig ausgewählt wird und zufällig ist. Nehmen Sie zweitens an, dass die Grundgesamtheit, aus der Sie die Proben entnehmen, normal ist und gleiche Standardabweichungen aufweist.

Es gibt vier Arten von Varianzanalyse-Tests. Die erste ist die One-Way-Anova. Sie sollten diese Art von Anova nur dann verwenden, wenn es nur einen kategorialen Faktor gibt. Der zweite ist der Multifactor Anova, der verwendet wird, wenn die kategorialen Faktoren mehr als eins sind. Wechselwirkungen und Haupteffekte zwischen den Faktoren werden geschätzt. Die dritte Art von Anova ist die Varianzkomponentenanalyse. Dieser Anova-Typ wird verwendet, wenn die Faktoren mehrfach und hierarchisch angeordnet sind. Das Hauptziel dieses Tests ist es, den Prozentsatz der Prozessvariabilität zu kennen, den Sie in jedem Level einführen. Die vierte und letzte Methode sind die allgemeinen linearen Modelle. Wenn Ihre Faktoren sowohl verschachtelt als auch gekreuzt sind, sind einige der Faktoren zufällig und andere sind festgelegt. Wenn beide Faktoren quantitativ und kategorial sind, wird dieser Test verwendet.

Zusammenfassung:

1.Der Anova-Test umfasst vier Typen: One-Way-Anova, Multifactor-Anova, Varianzkomponentenanalyse und allgemeine lineare Modelle. T-Tests haben nur zwei Typen: Unabhängige Messungen T-Test und Matched-Pair-T-Test, der auch als abhängiger T-Test oder gepaarter T-Test bezeichnet wird.
2.T-Tests werden nur durchgeführt, wenn Sie nur zwei Gruppen zum Vergleich haben. Anova-Tests dagegen sind im Grunde wie T-Tests, sie sind jedoch für Gruppen gedacht, die mehr als zwei sind.
3. Vor der Durchführung der beiden Tests müssen einige Bedingungen erfüllt werden. Für den T-Test sollten die zu erfassenden Bevölkerungsdaten normal verteilt sein, und Sie vergleichen gleiche Varianzen der Grundgesamtheit. Bei Anova-Tests werden die zu verwendenden Proben unabhängig und zufällig ausgewählt. Sie sollten auch davon ausgehen, dass die Population, aus der Sie die Proben entnehmen, normal ist und gleiche Standardabweichungen aufweist.