Diferencia entre la prueba T y la prueba F
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La prueba de hipótesis comienza con la configuración de las premisas, que se sigue seleccionando un nivel de significación. A continuación, tenemos que elegir el estadístico de prueba, es decir, t-test o f-test. Mientras prueba t Se utiliza para comparar dos muestras relacionadas., f-test Se utiliza para poner a prueba la igualdad de dos poblaciones..
La hipótesis es una proposición simple que puede ser probada o refutada a través de varias técnicas científicas y establece la relación entre una variable independiente y una variable dependiente. Es capaz de probarse y verificarse para determinar su validez mediante un examen imparcial. La prueba de una hipótesis intenta aclarar si la suposición es válida o no.
Para un investigador, es imperativo elegir la prueba correcta para su hipótesis, ya que la decisión completa de validar o rechazar la hipótesis nula se basa en ella. Lea el artículo dado para comprender la diferencia entre la prueba t y la prueba f.
Contenido: T-test Vs F-test
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Prueba de t | Prueba F |
|---|---|---|
| Sentido | La prueba T es una prueba de hipótesis univariada, que se aplica cuando no se conoce la desviación estándar y el tamaño de la muestra es pequeño. | La prueba F es una prueba estadística que determina la igualdad de las varianzas de las dos poblaciones normales. |
| Estadística de prueba | La estadística T sigue la distribución t de Student, bajo hipótesis nula. | La estadística F sigue la distribución f de Snedecor, bajo hipótesis nula. |
| Solicitud | Comparando los medios de dos poblaciones.. | Comparando dos varianzas poblacionales. |
Definición de T-Test
Una prueba t es una forma de la prueba de hipótesis estadística, basada en el estadístico t de Student y la distribución t para averiguar el valor p (probabilidad) que se puede usar para aceptar o rechazar la hipótesis nula.
La prueba T analiza si las medias de dos conjuntos de datos son muy diferentes entre sí, es decir, si la media de la población es igual o diferente a la media estándar. También se puede utilizar para determinar si la línea de regresión tiene una pendiente diferente de cero. La prueba se basa en una serie de suposiciones, que son:
- La población es infinita y normal..
- La varianza poblacional es desconocida y estimada a partir de la muestra..
- La media es conocida.
- Las observaciones de la muestra son aleatorias e independientes..
- El tamaño de la muestra es pequeño..
- H0 puede ser una cara o dos caras.
La media y la desviación estándar de las dos muestras se utilizan para hacer una comparación entre ellas, de manera que:
dónde,
X1 = Media del primer conjunto de datos
x̄2 = Media del segundo conjunto de datos
S1 = Desviación estándar del primer conjunto de datos
S2 = Desviación estándar del segundo conjunto de datos
norte1 = Tamaño del primer conjunto de datos
norte2 = Tamaño del segundo conjunto de datos
Definición de prueba F
La prueba F se describe como un tipo de prueba de hipótesis, que se basa en la distribución f de Snedecor, bajo la hipótesis nula. La prueba se realiza cuando no se sabe si las dos poblaciones tienen la misma varianza.
La prueba F también se puede usar para verificar si los datos se ajustan a un modelo de regresión, que se adquiere mediante el análisis de mínimos cuadrados. Cuando hay un análisis de regresión lineal múltiple, examina la validez general del modelo o determina si alguna de las variables independientes tiene una relación lineal con la variable dependiente. Se pueden hacer varias predicciones a través de la comparación de los dos conjuntos de datos. La expresión del valor de f-test se encuentra en la relación de varianzas de las dos observaciones, que se muestra a continuación:
Donde, σ2 = varianza
Los supuestos en los que se basa f-test son:
- La población está normalmente distribuida..
- Las muestras han sido extraídas al azar..
- Las observaciones son independientes..
- H0 puede ser una cara o dos caras.
Diferencias clave entre la prueba T y la prueba F
La diferencia entre la prueba t y la prueba f se puede extraer claramente por los siguientes motivos:
- Una prueba de hipótesis univariada que se aplica cuando no se conoce la desviación estándar y el tamaño de la muestra es pequeño es la prueba t. Por otro lado, una prueba estadística, que determina la igualdad de las variaciones de los dos conjuntos de datos normales, se conoce como prueba f.
- La prueba t se basa en la estadística T siguiendo la distribución t de Student, bajo la hipótesis nula. Por el contrario, la base de la prueba f es la estadística F que sigue a la distribución f de Snedecor, bajo la hipótesis nula.
- La prueba t se usa para comparar las medias de dos poblaciones. En contraste, f-test se utiliza para comparar dos varianzas de población.
Conclusión
T-test y f-test son los dos, del número de diferentes tipos de test estadísticos utilizados para la prueba de hipótesis y deciden si vamos a aceptar la hipótesis nula o rechazarla. La prueba de hipótesis no toma decisiones por sí misma, sino que ayuda al investigador a tomar decisiones..
