Différence entre Anova et T-test



Test Anova contre T

Un test T, parfois appelé test T de Student, est effectué lorsque vous souhaitez comparer les moyens de deux groupes et voir s'ils sont différents l'un de l'autre. Il est principalement utilisé lorsqu'une assignation aléatoire est donnée et qu'il n'y a que deux, pas plus de deux, ensembles à comparer. Lors de la réalisation du test T, certaines conditions doivent être remplies pour que les résultats donnent des résultats précis. Les principales hypothèses sont que la population Les données à recueillir sont normalement distribués et que vous comparez des variances égales de la population. Le test T a deux types principaux: le test T à mesures indépendantes et le test T à paire appariée également connu sous le nom de test T dépendant ou test T apparié.



Lorsque vous comparez deux échantillons qui ne sont pas des paires appariées ou que les échantillons sont indépendants, le test T indépendant est utilisé. Le second type, le test T à paires appariées, est cependant utilisé lorsque les échantillons donnés apparaissent par paires. Par exemple, vous devez mesurer entre les comparaisons avant et après. Si vous avez plus de deux échantillons, alors le test Anova doit être utilisé. Il est possible de différencier plus de deux moyens entre eux en effectuant plusieurs tests T, mais il y aurait une grande possibilité de faire une erreur et, par conséquent, d'avoir une plus grande chance d'arriver avec un résultat inexact.



Le test Anova est le terme populaire pour l'analyse de la variance. C'est une technique utilisée pour analyser les catégories les facteurs effets. Ce test est utilisé chaque fois qu'il y a plus de deux groupes. Ils ressemblent également à des tests T, mais, comme mentionné ci-dessus, ils doivent être utilisés lorsque vous avez plus de deux groupes. Les tests Anova utilisent des variances pour savoir si les moyennes sont égales ou non. Avant d'effectuer un test Anova, vous devez d'abord remplir les hypothèses de base. La première hypothèse est que chaque échantillon à utiliser est sélectionné indépendamment et est aléatoire. Deuxièmement, supposons que la population dont vous prenez les échantillons est normale et présente des écarts types égaux.

Il existe quatre types de tests d'analyse de variance. Le premier est l'Anova à sens unique. Vous devez utiliser ce type d'Anova uniquement s'il n'y a qu'un seul facteur catégorique. Le deuxième est le Multifactor Anova qui est utilisé lorsque les facteurs catégoriels sont plus d'un. Les interactions et les principaux effets entre les facteurs sont estimés. Le troisième type d'Anova est l'analyse des composantes de variance. Ce type d'Anova est utilisé lorsque les facteurs sont multiples et hiérarchisés. Le principal objectif de ce test est de connaître le pourcentage de la variabilité du processus que vous introduisez dans chaque niveau. La quatrième et dernière méthode est celle des modèles linéaires généraux. Si vos facteurs sont à la fois imbriqués et croisés, certains des facteurs sont aléatoires et certains sont fixes. Lorsque les deux facteurs présents sont quantitatifs et catégoriels, ce test est utilisé.

Sommaire:



Le test Anova comprend quatre types, à savoir: Anova unidirectionnel, Anova multifactoriel, Analyse des composantes de variance et Modèles linéaires généraux. Les tests T n'ont que deux types: le test T à mesures indépendantes et le test T à paires appariées, également connu sous le nom de test T dépendant ou test T apparié.
Les tests T ne sont effectués que lorsque vous n'avez que deux groupes à comparer. Les tests Anova, en revanche, sont fondamentalement comme les tests T, mais ils sont conçus pour des groupes de plus de deux.
3. Certaines conditions avant d'effectuer les deux tests doivent être remplies. Pour le test T, population Les données à recueillir doivent être normalement distribués, et vous comparez des variances égales de la population. Alors que pour les tests Anova, les échantillons à utiliser sont sélectionnés indépendamment et au hasard. Vous devez également supposer que la population à partir de laquelle vous prélevez les échantillons est normale et présente des écarts types égaux.

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