Différence entre Anova et T-test Différence entre

< Anova vs T-test

Un test T, parfois appelé test T de Student, est effectué lorsque vous voulez comparer les moyennes de deux groupes et voir si elles sont différentes les unes des autres. 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 l'exécution du test T, certaines conditions doivent être remplies pour que les résultats donnent des résultats précis. Les hypothèses principales sont que les données sur la population à recueillir sont normalement distribuées et que vous comparez des variances égales de la population. Le test T comporte deux types principaux: le test T de mesures indépendantes et le test T de paires appariées, également connu sous le nom de test T dépendant ou de 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. Cependant, le deuxième type, le test T à paires appariées, est 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, le test Anova doit être utilisé. Il est possible de différencier plus de deux moyens entre eux en effectuant plusieurs tests de 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 d'Anova est le terme populaire pour l'analyse de la variance. C'est une technique effectuée dans l'analyse des effets de facteurs catégoriques. Ce test est utilisé chaque fois qu'il y a plus de deux groupes. Ils sont fondamentalement comme les 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 aléatoire. Deuxièmement, supposons que la population dont vous prélè- vez les échantillons est normale et qu'elle 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 seulement s'il n'y a qu'un seul facteur catégorique. La deuxième est l'Anova multifactorielle qui est utilisée lorsque les facteurs catégoriques sont plus d'un. Les interactions et les effets principaux entre les facteurs sont estimés. Le troisième type d'Anova est l'analyse des composantes de la variance. Ce type d'Anova est utilisé lorsque les facteurs sont multiples et hiérarchisés. L'objectif principal 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 les modèles linéaires généraux. Si vos facteurs sont à la fois imbriqués et croisés, certains facteurs sont aléatoires et certains sont fixes.Lorsque les deux facteurs présents sont quantitatifs et catégoriques, ce test est utilisé.

Résumé:

1. Le test Anova a quatre types, à savoir: Anova unidirectionnelle, Anova multifactorielle, analyse des composantes de variance et modèles linéaires généraux. Les tests-T ont seulement deux types: le test T de mesures indépendantes et le test T de paires appariées, également connu sous le nom de test T dépendant ou de test T apparié.

2. Les tests t ne sont menés que lorsque vous n'avez que deux groupes à comparer. D'un autre côté, les tests Anova sont fondamentalement similaires aux tests T, mais ils sont conçus pour des groupes de plus de deux.

3. Certaines conditions avant d'effectuer les deux tests doivent être accomplies. Pour le test T, les données sur la population à collecter doivent être normalement distribuées et vous comparez les variances égales de la population. Alors que pour les tests Anova, les échantillons à utiliser sont sélectionnés indépendamment et de manière aléatoire. Vous devez également supposer que la population à partir de laquelle vous prélè- vez des échantillons est normale et présente des écarts-types égaux.