Untuk mencapai mean, selalu ada interaksi yang panjang dan melelahkan untuk mengumpulkan dan menghitung informasi statistik. Uji-t dan Diferensial Single Directive (ANOVA) adalah dua ukuran yang paling umum digunakan. Uji-t digunakan untuk melihat apakah dua pusat atau jalan agak dekat atau berbeda. Saat melihat setidaknya tiga perantara atau rata-rata, ANOVA lebih disukai. Alat lebih lanjut digunakan, itulah sebabnya ANOVA digunakan setidaknya dalam dua metode. Uji-t lebih cenderung melakukan kesalahan yang salah.
Uji-T vs ANOVA
Perbedaan antara uji-t dan dalam ANOVA adalah bahwa uji-T digunakan untuk menguji hipotesis sehingga ANOVA digunakan untuk menguji dua standar deviasi ketika metode sesi lebih lanjut dapat dimasukkan. Teknik spekulasi tidak berbeda. Untuk membandingkan kelompok ukuran sampel (n) kurang dari 30 untuk setiap kelompok, digunakan uji-t. Untuk menyamakan tiga jenis atau lebih digunakan ANOVA.
Statistik uji-t mengikuti bentuk T = Z/s dalam jumlah besar, di mana Z dan s adalah fitur data. Variabel Z dimaksudkan untuk hipotesis alternatif; intinya, di mana hipotesis alternatif valid, besarnya variabel Z lebih besar. Sedangkan 's' adalah parameter skala untuk menentukan distribusi T. Hipotesis dalam uji-t adalah bahwa ps2 mengasumsikan distribusi hipotesis tidak valid, dan c) nilai dan harga Z adalah independen. Dalam bentuk uji-t tertentu, faktor-faktor ini merupakan konsekuensi dari populasi yang dianalisis, seperti hasil yang dianalisis.
ANOVA adalah kumpulan model statistik. Meskipun kriteria ANOVA telah lama digunakan oleh para sarjana dan ahli statistik, Sir Ronald Fisher baru menyarankan pada tahun 1918 bahwa perbedaan tersebut secara resmi diperiksa dalam artikel 'Korelasi antara Anggapan Warisan Mendelian.' Sejak itu, perluasan dan penerapan ANOVA telah diperpanjang.. ANOVA adalah keliru karena tidak berasal dari perbedaan antara cara pengumpulan yang berbeda tetapi dari kontras.
Tabel Perbandingan Antara T-test dan ANOVA
| Parameter Perbandingan | Uji-T | ANOVA |
| Pemanfaatan | Uji-t digunakan untuk pengujian hipotesis. | Dua standar deviasi harus diperiksa dengan ANOVA. |
| Statistik Uji | x -µ)/(s/n) | Antara Varians Sampel/Dalam Varians Sampel |
| Berarti | Uji-T adalah uji hipotesis yang digunakan oleh dua populasi untuk mempertimbangkan proses. | ANOVA adalah teknik yang dapat diamati untuk menganalisis metode multi-populasi. |
| Fitur | T-Test digunakan untuk membandingkan dua kelompok ukuran sampel (n) di bawah 30 per kelompok. | Untuk menyamakan tiga jenis atau lebih digunakan ANOVA. |
| Kesalahan | Sebuah t-test lebih mungkin untuk melakukan kesalahan. | ANOVA memiliki kesalahan yang lebih besar dari itu |
Apa itu uji-T?
Uji-t adalah bentuk statistik inferensial yang digunakan untuk memutuskan apakah prosedur untuk dua pertemuan berbeda secara signifikan dan dapat dirujuk dalam fitur tertentu. Ini digunakan sebagian besar di mana kumpulan data didasarkan pada distribusi normal, dekat dengan kumpulan data yang direkam dalam bentuk pergeseran 100 kali lipat. Sebuah tes digunakan sebagai alat uji untuk hipotesis dan memungkinkan asumsi yang relevan dengan populasi untuk diuji.
Uji-t menggunakan statistik-t, penilaian distribusi-t, dan peluang untuk mengevaluasi signifikansi statistik. Seseorang dapat menggunakan investigasi variasi untuk melakukan pengujian setidaknya tiga pendekatan. Intinya, uji-t memungkinkan seseorang untuk memeriksa sisi positif reguler dan kemungkinannya berasal dari populasi yang sama.
Kita tidak ingin siswa dalam model di atas memiliki mean dan standar deviasi yang persis sama jika kita mengambil contoh siswa kelas A dan contoh lain siswa kelas B. Pada dasarnya, sampel perawatan palsu merawat kelompok kontrol, dan sampel yang diambil dari rangkaian produk obat yang ditentukan mungkin memiliki mean dan standar deviasi yang sedikit berbeda.
Secara matematis, uji-t mengambil contoh dari kedua himpunan untuk mengkonfirmasi deklarasi yang sulit dengan mendukung argumen ekivalensi yang tidak valid antara kedua proses. Untuk mengukur dan menganalisis nilai-nilai tersebut terhadap kualitas reguler dengan persamaan yang sesuai dan hipotesis tidak valid yang diantisipasi diadopsi atau ditolak, sebagaimana diperlukan.
Apa itu ANOVA?
Penilaian perselisihan adalah alat pengujian yang digunakan dalam wawasan yang terdiri dari dua bagian, elemen yang disengaja, dan elemen yang tidak menentu, dengan fluktuasi keseluruhan yang luar biasa yang terkandung dalam kumpulan informasi. Variabel metodis mempengaruhi indeks yang diberikan, sedangkan elemen yang tidak menentu tidak.
Dalam percobaan kambuh, peneliti menggunakan uji ANOVA untuk menentukan bagaimana variabel otonom mempengaruhi variabel dependen. Sampai tahun 1918, ketika Ronald Fisher meneliti proses perbedaan, metode uji t dan z yang dikembangkan pada abad kedua puluh digunakan untuk analisis pengukuran.
ANOVA juga disebut Analisis Varians Fisher karena meningkatkan uji t dan z. Konsepnya luar biasa pada tahun 1925 ketika “Measurable Methods for Research Workers” muncul di jurnal Fisher. 3 Itu digunakan dalam eksplorasi ilmu otak dan kemudian diterapkan pada topik yang lebih membingungkan.
Perbedaan Utama Antara Uji-T dan ANOVA
Kesimpulan
Hanya jika kita hanya memiliki dua populasi untuk melihat metode mereka, kita dapat mengatakan bahwa uji-t adalah jenis ANOVA yang luar biasa setelah mengevaluasi poin-poin yang terdaftar. Meskipun probabilitas kesalahan dapat meningkat jika uji-t digunakan ketika beberapa pendekatan harus diambil secara bersamaan dengan populasi, inilah mengapa ANOVA digunakan. Uji-t digunakan untuk memeriksa apakah ada dua pusat atau jalur yang terpisah. ANOVA disukai ketika Anda melihat setidaknya tiga titik tengah atau tengah. ANOVA digunakan dengan setidaknya dua metode, yang berarti uji-t lebih mungkin untuk melakukan kesalahan.
