Perbedaan antara uji-t dan f-test

Pengujian hipotesis dimulai dengan menyiapkan tempat, yang diikuti dengan memilih tingkat signifikansi. Selanjutnya, kita harus memilih statistik uji, saya.e. uji-t atau f-test. Ketika uji-t digunakan untuk membandingkan dua sampel terkait, f-test digunakan untuk menguji kesetaraan dua populasi.

Hipotesis adalah proposisi sederhana yang dapat dibuktikan atau dibantah melalui berbagai teknik ilmiah dan menetapkan hubungan antara variabel independen dan beberapa variabel dependen. Itu mampu diuji dan diverifikasi untuk memastikan validitasnya, dengan pemeriksaan yang tidak bias. Pengujian hipotesis berupaya memperjelas, apakah anggapan itu valid atau tidak.

Bagi seorang peneliti, sangat penting untuk memilih tes yang tepat untuk hipotesisnya karena seluruh keputusan untuk memvalidasi atau menolak hipotesis nol didasarkan padanya. Baca artikel yang diberikan untuk memahami perbedaan antara uji-t dan f-test.

Konten: t-test vs f-test

1. Grafik perbandingan
2. Definisi
3. Perbedaan utama
4. Kesimpulan

Grafik perbandingan

Definisi uji-t

Tes-t adalah bentuk uji hipotesis statistik, berdasarkan pada statistik dan distribusi T siswa untuk mengetahui nilai-p (probabilitas) yang dapat digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis nol.

Analisis uji-t Jika sarana dua set data sangat berbeda satu sama lain, saya.e. Apakah rata -rata populasi sama atau berbeda dari rata -rata standar. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan apakah garis regresi memiliki kemiringan yang berbeda dari nol. Tes bergantung pada sejumlah asumsi, yaitu:

• Populasinya tidak terbatas dan normal.
• Varians populasi tidak diketahui dan diperkirakan dari sampel.
• Rata -rata diketahui.
• Pengamatan sampel acak dan independen.
• Ukuran sampelnya kecil.
• H₀ mungkin satu atau dua sisi.

Rata -rata dan standar deviasi dari kedua sampel digunakan untuk membuat perbandingan di antara mereka, sehingga:

Di mana,

X₁ = Rata -rata dari dataset pertama
x̄2 = rata -rata dari dataset kedua
S₁ = Standar deviasi dari dataset pertama
S₂ = Standar deviasi dataset kedua
N₁ = Ukuran dataset pertama
N₂ = Ukuran dataset kedua

Definisi f-test

F-test digambarkan sebagai jenis uji hipotesis, yang didasarkan pada distribusi F snedecor, di bawah hipotesis nol. Tes dilakukan ketika tidak diketahui apakah kedua populasi memiliki varian yang sama.

F-test juga dapat digunakan untuk memeriksa apakah data sesuai dengan model regresi, yang diperoleh melalui analisis kuadrat terkecil. Ketika ada beberapa analisis regresi linier, ia meneliti validitas keseluruhan model atau menentukan apakah salah satu variabel independen memiliki hubungan linier dengan variabel dependen. Sejumlah prediksi dapat dilakukan, perbandingan dua set data. Ekspresi nilai f-test adalah dalam rasio varian dari dua pengamatan, yang ditampilkan di bawah:

Dimana, σ² = varians

Asumsi yang diandalkan F-test adalah:

• Populasi secara normal didistribusikan.
• Sampel telah diambil secara acak.
• Pengamatan independen.
• H₀ mungkin satu atau dua sisi.

Perbedaan utama antara uji-t dan f-test

Perbedaan antara uji-t dan f-test dapat ditarik dengan jelas dengan alasan berikut:

1. Tes hipotesis univariat yang diterapkan ketika standar deviasi tidak diketahui dan ukuran sampel kecil adalah t-test. Di sisi lain, uji statistik, yang menentukan kesetaraan varian dari dua dataset normal, dikenal sebagai f-test.
2. Uji-t didasarkan pada t-statistik mengikuti distribusi T Student, di bawah hipotesis nol. Sebaliknya, dasar uji-f adalah f-statistik mengikuti distribusi f snedecor, di bawah hipotesis nol.
3. Uji-t digunakan untuk membandingkan sarana dua populasi. Sebaliknya, f-test digunakan untuk membandingkan dua varian populasi.

Kesimpulan

Uji-t dan uji-F adalah keduanya, dari jumlah berbagai jenis uji statistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis dan memutuskan apakah kita akan menerima hipotesis nol atau menolaknya. Tes hipotesis tidak mengambil keputusan itu sendiri, melainkan membantu peneliti dalam pengambilan keputusan.