Unterschied zwischen Anova und T-Test

Ein T-Test, manchmal Student's T-Test genannt, wird durchgeführt, wenn Sie die Mittel von zwei Gruppen vergleichen und sehen möchten, ob sie sich voneinander unterscheiden. Es wird hauptsächlich verwendet, wenn eine zufällige Zuweisung gegeben ist und es nur zwei, nicht mehr als zwei zu vergleichende Sätze gibt. Bei der Durchführung des T-Tests müssen einige Bedingungen erfüllt sein, damit die Ergebnisse genaue Ergebnisse liefern. Die primären Annahmen sind, dass die zu erhebenden Populationsdaten normal verteilt sind und dass Sie gleiche Varianzen der Population vergleichen. Der T-Test unterscheidet zwei Haupttypen: T-Test für unabhängige Messungen und Matched-Pair-T-Test, auch bekannt als abhängiger T-Test oder gepaarter T-Test.

Wenn Sie zwei Proben vergleichen, die keine übereinstimmenden Paare sind oder die Proben unabhängig sind, wird der unabhängige T-Test verwendet. Der zweite Typ, Matched-Pair-T-Test, wird jedoch verwendet, wenn die gegebenen Stichproben in Paaren erscheinen. Zum Beispiel müssen Sie zwischen Vorher-Nachher-Vergleichen messen. Wenn Sie mehr als zwei Proben haben, sollte der Anova-Test verwendet werden. Es ist möglich, mehr als zwei Mittel miteinander zu unterscheiden, indem mehrere T-Tests durchgeführt werden, aber es wäre eine große Möglichkeit, einen Fehler zu machen und daher eine größere Chance zu haben, mit einem ungenauen Ergebnis zu kommen.

Der Anova-Test ist der populäre Begriff für die Varianzanalyse. Es ist eine Technik, die bei der Analyse der Auswirkungen kategorischer Faktoren durchgeführt wird. Dieser Test wird immer dann verwendet, wenn mehr als zwei Gruppen vorhanden sind. Sie sind grundsätzlich wie T-Tests, aber wie oben erwähnt, sollten sie verwendet werden, wenn Sie mehr als zwei Gruppen haben. Anova-Tests verwenden Varianzen, um zu wissen, ob die Mittel gleich sind oder nicht. Bevor Sie einen Anova-Test durchführen, sollten Sie zuerst die Grundannahmen erfüllen. Die erste Annahme ist, dass jedes zu verwendende Sample unabhängig ausgewählt wird und zufällig ist. Angenommen, die Population, aus der Sie die Proben entnehmen, ist normal und hat die gleichen Standardabweichungen.

Es gibt vier Arten von Varianzanalysetests. Die erste ist die One-Way Anova. Sie sollten diese Art von Anova nur verwenden, wenn es nur einen kategorischen Faktor gibt. Zweitens ist der Multifaktor Anova, der verwendet wird, wenn die kategorischen Faktoren mehr als eins sind. Interaktionen und Haupteffekte zwischen den Faktoren werden geschätzt. Die dritte Art von Anova ist die Varianzkomponentenanalyse. Diese Art von Anova wird verwendet, wenn die Faktoren mehrfach und hierarchisch angeordnet sind. Das Hauptziel dieses Tests besteht darin, den prozentualen Anteil 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 einige sind festgelegt.Wenn beide vorhandenen Faktoren quantitativ und kategorisch sind, wird dieser Test verwendet.

Zusammenfassung:

1. Der Anova-Test hat vier Typen, nämlich: Einweganova, Multifaktor Anova, Varianzkomponentenanalyse und allgemeine lineare Modelle. T-Tests haben nur zwei Arten: Unabhängige Messungen T-Test und Matched Pair T-Test, der auch als abhängiger T-Test oder Paired T-Test bekannt ist.

2. T-Tests werden nur durchgeführt, wenn Sie nur zwei zu vergleichende Gruppen haben. Anova-Tests sind im Grunde genommen genau wie T-Tests, aber für Gruppen, die mehr als zwei sind.
3. Einige Bedingungen vor der Durchführung der beiden Tests müssen erfüllt werden. Für den T-Test sollten die zu erfassenden Populationsdaten normal verteilt sein, und Sie vergleichen gleiche Varianzen der Population. Während für Anova-Tests werden Proben, die verwendet werden sollen, unabhängig und zufällig ausgewählt. Sie sollten auch davon ausgehen, dass die Population, aus der Sie die Proben entnehmen, normal ist und gleiche Standardabweichungen aufweist.