Al hacer una hipótesis crítica, los cambios observados en la media son estadísticamente significativos. Es una consideración importante dar un análisis perfecto para una condición. Estos análisis son excelentes para probar hipótesis o pruebas de significancia.
Hay varias estadísticas de prueba que se realizan para probar las hipótesis, como la prueba z y la prueba t. También son aplicables en negocios, ciencia y muchas otras disciplinas. Las diferencias entre la prueba Z y la prueba t son el tema principal de discusión en este artículo.
Prueba Z vs prueba T
La principal diferencia entre la prueba z y la prueba t es que la prueba z se usa para determinar si el cálculo de dos medias muestrales es diferente si la muestra es grande y la desviación estándar está disponible. Pero la prueba t se usa para determinar cómo los diferentes conjuntos de datos de promedios difieren entre sí si no se conoce la desviación estándar o la varianza.
Las pruebas Z son los cálculos estadísticos que se utilizan para comparar la población promedio con una muestra. En términos de desviaciones estándar, la prueba z le dice a un punto de datos qué tan lejos del promedio del conjunto de datos. Por lo general, compara una muestra con una población que se utiliza para tratar muestras grandes relacionadas con problemas. Son útiles si se conoce la desviación estándar.
Las pruebas T se utilizan para probar los cálculos de hipótesis. Son útiles para determinar en caso de que haya estadísticas significativas en comparación entre los grupos de muestra independientes de dos. O se puede decir que pregunta si la comparación entre los promedios de los dos grupos debido a la casualidad fue improbable.
Tabla de comparación entre la prueba Z y la prueba T
| Parámetros de comparación | Prueba Z | Prueba t |
|---|---|---|
| Residencia en | Distribución normal | Distribución t de Student |
| Fórmula | z = (x̄ - μ) / (σ / √n) | t = (x̄ - μ) / (s / √n) |
| Tamaño de la muestra | Grande | Pequeña |
| Varianza de la población | Conocido | Desconocido |
| Tamaño de datos | Mayor que 30 | Menor de 30 |
¿Qué es la prueba Z?
Una prueba z es una prueba de estadísticas para decidir si las medias de dos poblaciones son diferentes si el tamaño de la muestra es grande y se conoce la varianza. Para realizar una prueba z precisa, esa estadística de prueba tiene un parámetro molesto como se conoce una desviación estándar.
También es una prueba de hipótesis y una distribución normal debe ir seguida de un estadístico z. Es mejor utilizar una prueba z para más de 30 muestras. Esto se debe a que el número de muestras aumenta bajo el teorema del límite central y las muestras se consideran distribuidas normalmente.
Las hipótesis alternativas y nulas, el puntaje zy el alfa deben establecerse para realizar una prueba zed. A continuación, se deben indicar la conclusión y los resultados, y se debe calcular la estadística de prueba. Se conoce la varianza poblacional de la prueba z. En una prueba z, hay una distribución normal para z con varianza como uno y media como cero
Una puntuación z, o estadística z, es un número que representa las desviaciones estándar por debajo o por encima de la población media y una puntuación derivada de la prueba z. La prueba que se puede realizar como pruebas z es una prueba de ubicación de dos muestras y una estimación de máxima verosimilitud, una prueba de ubicación de muestra y una prueba diferente emparejada.
¿Qué es la prueba T?
Una prueba T es una especie de estadística inferencial para determinar una diferencia significativa en el medio de dos grupos de medias, que podría estar relacionada con ciertas características. Se utiliza como una herramienta de prueba de hipótesis y permite probar un supuesto aplicable a una población.
Generalmente se usa cuando los conjuntos de datos pueden tener variaciones desconocidas y siguen una distribución normal. Para determinar la significancia estadística, esta prueba analiza los grados de libertad y los valores de distribución t. Es necesario utilizar un análisis de varianza para realizar una prueba con tres o más medias.
La prueba T permite comparar los valores promedio de los dos conjuntos de datos y determinar si el origen es de la misma población. Se realizan muchos tipos diferentes de pruebas t según el tipo y los datos de análisis requeridos. Funciona en un tamaño más pequeño y no debe ser inferior a cinco, pero tampoco debe exceder los treinta.
Se requieren tres valores de datos clave para calcular en la prueba t. Por lo general, incluye el número de valores de datos de cada grupo, la desviación estándar de cada grupo y la diferencia media.
Principales diferencias entre la prueba Z y la prueba T
Conclusión
Se puede concluir que la prueba zy la prueba t son dos de las estadísticas de prueba realizadas para probar las hipótesis. Requieren datos junto con una distribución normal, en palabras simples, los datos de muestra alrededor de la media se distribuyen de manera uniforme. Son aplicables en negocios, ciencia y muchas otras disciplinas.
La prueba Z se utiliza para determinar si el cálculo de dos medias muestrales es diferente si la muestra es grande y la desviación estándar está disponible. Por otro lado, la prueba t se usa para determinar cómo los diferentes conjuntos de datos de promedios difieren entre sí si no se conoce la desviación estándar o la varianza. La prueba Z se basa en la distribución normal, mientras que la prueba t se basa en la distribución t de Student.
