Unterschied zwischen Z-Test und T-Test

Z-Test Vs T-Test

Manchmal ist es nicht praktisch, jedes einzelne Stück zu messen. Deshalb haben wir statistische Methoden entwickelt und angewandt, um Probleme zu lösen. Am praktischsten ist es, nur eine Stichprobe der Bevölkerung zu messen. Einige Methoden testen Hypothesen im Vergleich. Die zwei bekannteren statistischen Hypothesentests sind der T-Test und der Z-Test. Versuchen wir, die beiden aufzubrechen.

Ein T-Test ist ein statistischer Hypothesentest. In einem solchen Test folgt die Teststatistik einer Student-T-Verteilung, wenn die Nullhypothese wahr ist. Die T-Statistik wurde von W.S. eingeführt. Gossett unter dem Pseudonym "Student". Der T-Test wird auch als "Student T-Test" bezeichnet. Es ist sehr wahrscheinlich, dass der T-Test am häufigsten für statistische Datenanalyse für Hypothesentests verwendet wird, da er einfach und benutzerfreundlich ist. Darüber hinaus ist es flexibel und an eine Vielzahl von Umständen anpassbar.

Es gibt verschiedene T-Tests, und zwei am häufigsten angewendete Tests sind die T-Tests mit einer und mit zwei Stichproben. T-Tests in einer Stichprobe werden verwendet, um einen Durchschnittswert der Stichprobe mit dem bekannten Populationsmittelwert zu vergleichen. T-Tests mit zwei Stichproben hingegen werden entweder zum Vergleich unabhängiger oder abhängiger Proben verwendet.

Der T-Test wird am besten angewendet, zumindest theoretisch, wenn Sie eine begrenzte Stichprobengröße haben (n 30). Wenn der T-Test in großen Proben verwendet wird, wird der T-Test dem Z-Test sehr ähnlich. Bei T-Tests können Abweichungen auftreten, die bei Z-Tests nicht vorhanden sind. Aus diesem Grund gibt es Unterschiede in beiden Testergebnissen.

Zusammenfassung:

1. Der Z-Test ist ein statistischer Hypothesentest, der einer Normalverteilung folgt, während der T-Test einer Student-T-Verteilung folgt.
2. Ein T-Test ist angemessen, wenn Sie kleine Proben behandeln (n 30)..
3. Der T-Test ist anpassungsfähiger als der Z-Test, da der Z-Test häufig bestimmte Bedingungen erfordert, um zuverlässig zu sein. Darüber hinaus verfügt T-Test über viele Methoden, die für jeden Bedarf geeignet sind.
4. T-Tests werden häufiger als Z-Tests verwendet.
5. Z-Tests werden gegenüber T-Tests bevorzugt, wenn Standardabweichungen bekannt sind.