Em termos simples, uma hipótese se refere a uma suposição que deve ser aceita ou rejeitada. Existem dois procedimentos de teste de hipóteses, ou seja, teste paramétrico e teste não paramétrico, em que o teste paramétrico é baseado no fato de que as variáveis são medidas em uma escala de intervalo, enquanto no teste não paramétrico, o mesmo é medido em uma escala ordinal. Agora, no teste paramétrico, pode haver dois tipos de teste, teste t e teste z.
Este artigo lhe dará uma compreensão da diferença entre o teste T e o teste Z em detalhes.
Gráfico de comparação
| Base para Comparação | Teste t | Teste Z |
|---|---|---|
| Significado | O teste t refere-se a um tipo de teste paramétrico que é aplicado para identificar como as médias de dois conjuntos de dados diferem umas das outras quando a variação não é dada. | O teste Z implica um teste de hipótese que verifica se os meios de dois conjuntos de dados são diferentes um do outro quando a variação é dada. |
| Baseado em | Distribuição t de Student | Distribuição normal |
| Variação populacional | Desconhecido | Conhecido |
| Tamanho da amostra | Pequeno | ampla |
Definição de teste T
Um teste t é um teste de hipóteses utilizado pelo pesquisador para comparar as médias populacionais de uma variável, classificadas em duas categorias, dependendo da variável menor que o intervalo. Mais precisamente, um teste t é usado para examinar como os meios tomados de duas amostras independentes diferem.
O teste t segue a distribuição t, que é apropriada quando o tamanho da amostra é pequeno, e o desvio padrão da população não é conhecido. A forma de uma distribuição t é altamente afetada pelo grau de liberdade. O grau de liberdade implica o número de observações independentes em um dado conjunto de observações.
Suposições do teste T :
- Todos os pontos de dados são independentes.
- O tamanho da amostra é pequeno. Geralmente, um tamanho de amostra superior a 30 unidades de amostra é considerado grande, caso contrário, pequeno, mas não deve ser inferior a 5, para aplicar o teste t.
- Os valores da amostra devem ser tirados e registrados com precisão.
A estatística do teste é:
x é a média da amostra
s é desvio padrão da amostra
n é o tamanho da amostra
μ é a média da população
Teste t pareado : Um teste estatístico aplicado quando as duas amostras são dependentes e observações emparelhadas são tomadas.
Definição de teste Z
O teste Z refere-se a uma análise estatística univariada usada para testar a hipótese de que as proporções de duas amostras independentes são muito diferentes. Ele determina em que medida um ponto de dados está longe de sua média do conjunto de dados, em desvio padrão.
O pesquisador adota o teste z, quando a variância da população é conhecida, em essência, quando há um grande tamanho da amostra, a variância da amostra é considerada aproximadamente igual à variância da população. Desta forma, supõe-se que seja conhecido, apesar do fato de que apenas os dados da amostra estão disponíveis e, portanto, o teste normal pode ser aplicado.
Suposições do teste Z :
- Todas as observações da amostra são independentes
- O tamanho da amostra deve ser maior que 30.
- A distribuição de Z é normal, com média zero e variância 1.
A estatística do teste é:
x é a média da amostra
σ é desvio padrão populacional
n é o tamanho da amostra
μ é a média da população
Principais diferenças entre o teste T e o teste Z
A diferença entre o teste t e o teste z pode ser feita de forma clara pelos seguintes motivos:
- O teste t pode ser entendido como um teste estatístico que é usado para comparar e analisar se as médias das duas populações são diferentes umas das outras ou não quando o desvio padrão é desconhecido. Em contraste, o teste Z é um teste paramétrico, que é aplicado quando o desvio padrão é conhecido, para determinar se os meios dos dois conjuntos de dados diferem um do outro.
- O teste t é baseado na distribuição t de Student. Pelo contrário, o teste z baseia-se no pressuposto de que a distribuição das médias amostrais é normal. A distribuição t e a distribuição normal de ambos os alunos são semelhantes, pois ambas são simétricas e em forma de sino. No entanto, elas diferem no sentido de que, em uma distribuição t, há menos espaço no centro e mais nas caudas.
- Uma das condições importantes para a adoção do teste t é que a variância da população é desconhecida. Por outro lado, a variância da população deve ser conhecida ou assumida como sendo conhecida no caso de um teste z.
- O teste Z é usado quando o tamanho da amostra é grande, ou seja, n> 30, e o teste t é apropriado quando o tamanho da amostra é pequeno, no sentido de que n <30.
Conclusão
De modo geral, o teste t e o teste z são testes quase semelhantes, mas as condições para sua aplicação são diferentes, o que significa que o teste t é apropriado quando o tamanho da amostra não é superior a 30 unidades. No entanto, se forem mais de 30 unidades, o teste z deve ser realizado. Da mesma forma, existem outras condições, o que torna claro que teste deve ser realizado em uma determinada situação.
