Dalam dunia statistik, pengiraan, andaian dan kesimpulan berlaku. Di antara semua ujian dan keputusan, ujian-t dan nilai-p adalah dua teknik andaian yang paling mengelirukan.
Walaupun kedua-duanya terdapat dalam subset statistik yang sama dan memberikan ukuran andaian selanjutnya bersama-sama dengan saling berkait. Kedua-dua ujian itu tidak sama!
Ujian-T lwn Nilai-P
Perbezaan antara ujian-T dan Nilai-P ialah Ujian-T digunakan untuk menganalisis kadar perbezaan antara cara sampel, manakala nilai-p dilakukan untuk mendapatkan bukti yang boleh digunakan untuk menafikan ketidakpedulian antara purata dua sampel.
Ujian-T memberikan perbezaan antara dua ukuran dalam julat normal, manakala nilai-p memfokuskan pada bahagian ekstrem sampel dan dengan itu memberikan hasil yang melampau.
Walaupun saling berkaitan, kedua-duanya menunjukkan pelbagai aspek sampel dan menentukan parameter populasi yang berbeza dari mana sampel disimpulkan.
Jadual Perbandingan Antara Ujian-T dan Nilai-P (dalam Bentuk Jadual)
| Parameter Perbandingan | Ujian-T | P-Nilai |
|---|---|---|
| Bentuk penuh | Statistik ujian | Nilai kebarangkalian |
| Cawangan statistik | Statistik inferensi | Statistik inferensi |
| Pengujian Hipotesis | ya | ya |
| Purata sampel | Berganti-ganti | Null-Sama |
| Hasilnya | Perbezaan dalam min | Meniadakan andaian Null |
Apakah Ujian-T?
Ujian-T ialah ujian statistik yang menentukan kadar perbezaan antara purata dua set yang berkaitan. Ia termasuk dalam kategori statistik yang berkaitan dengan ramalan daripada sampel populasi.
Ujian-T boleh dilakukan pada set data yang berkait bersama dalam beberapa cara; ciri umum mungkin umur, kawasan, penyediaan perkhidmatan atau sebarang faktor sedemikian. Dua andaian yang berbeza tidak boleh digunakan untuk analisis T.
Sampel hendaklah dicalonkan secara rawak untuk menyimpulkan keputusan ujian-T. Walaupun saiz sampel hendaklah sedemikian yang kelihatan seperti penyebaran standard, dengan kedua-dua set mempunyai nilai yang tersebar merentasi nilai purata dalam perkadaran yang sama.
Tiga jenis Ujian-t yang terkenal ialah; model sampel berpasangan, satu sampel, dan ujian dua sampel bebas.
Ujian sampel berpasangan ialah apabila ujian dijalankan ke atas sampel yang sama pada masa yang berbeza. Ini adalah untuk menyimpulkan kesan faktor luaran yang pelbagai terhadap sampel. Perbandingan produktiviti pekerja pada waktu siang dengan waktu malam boleh dilakukan dengan menggunakan ujian-t satu sampel.
Persampelan tunggal apabila satu faktor sesuatu perkara dibandingkan dengan piawaian yang disediakan. Perbandingan purata hayat mentol dan perbandingannya dengan sampel mentol untuk menyimpulkan kecekapan purata boleh dilakukan melalui ukuran ini.
Ujian sampel autonomi ialah nama yang diberikan; apabila faktor tertentu daripada sampel diambil; dua set data yang berbeza daripada dua sampel yang berbeza dikeluarkan. Tahap IQ antara pelajar lelaki dan perempuan boleh disimpulkan menggunakan kaedah ini.
Perbandingan ini membantu pengguna untuk menguraikan hubungan antara dua set data, atau untuk memahami kebenaran di sebalik piawaian yang dinyatakan.
Apakah itu P-Value?
P-value ialah ujian andaian yang digunakan untuk menafikan fakta bahawa cara dua sampel tidak mempunyai perbezaan.
Alfa ialah istilah yang digunakan untuk menerangkan kebarangkalian yang telah ditentukan manakala nilai p ialah istilah yang digunakan untuk kebarangkalian yang dikira selepas analisis menyeluruh terhadap populasi dan sampel.
Bertentangan dengan hipotesis nol atau tiada perbezaan ialah turun naik atau min ganti, dalam kes sedemikian jika nilai p yang terhasil adalah kurang daripada angka yang paling penting daripada hipotesis statik ditolak.
Dalam kes tertentu, hipotesis yang sama ditolak secara salah; ia dilakukan dalam keadaan apabila pada hakikatnya andaian nol adalah benar tetapi kerana bilangan yang besar lebih tinggi daripada nilai-p ia ditolak.
Dalam kes lain, hipotesis diterima secara salah. Walaupun terdapat perbezaan yang mudah ditunjukkan, dipercayai bahawa ini adalah disebabkan oleh isu luaran dan bukan kerana sebarang ukuran atau penunjuk sedemikian.
Nilai-p yang lebih kecil bermakna kesannya terhadap keseluruhan sampel adalah lebih tinggi magnitud dan kepentingannya.
Jika nilai-p adalah bersifat remeh sehingga akhirnya ia perlu diisytiharkan bahawa cara tidak mempunyai perbezaan; daripada dalam kes sedemikian, ujian dan keputusan keseluruhan ujian dianggap sebagai tidak penting.
Perbezaan Utama Antara Ujian-T dan Nilai-P
Pandangan yang bersemangat menunjukkan perbezaan utama antara ujian-T dan nilai-P:
Kesimpulan
Andaian mengenai populasi dan kekangannya adalah bahagian penting dalam cabang analisis statistik, manakala pensampelan dan andaian dibuat pada peringkat awal.
Ujian-t dan pengiraan nilai-p membentuk peringkat penting selepas pengiraan selanjutnya adalah kesimpulan dibina.
Dua ujian terdahulu memberikan idea yang jelas mengenai sampel yang dipilih dan populasi akhirnya mengenai siapa andaian untuk ujian dibangunkan.
Keputusan kedua-dua ujian membentuk bahagian statistik bersepadu dan oleh itu adalah sangat penting untuk memahami perbezaan ketara antara kedua-duanya.
