Prueba Z y prueba T
A veces, medir cada pieza no es práctico. Es por eso que desarrollamos y usamos métodos estadísticos para resolver problemas. La forma más práctica de hacerlo es medir solo una muestra de la población. Algunos métodos prueban hipótesis por comparación. Las dos de las pruebas de hipótesis estadísticas más conocidas son la prueba T y la prueba Z. Tratemos de desglosar los dos.
Una prueba T es una prueba de hipótesis estadística. En dicha prueba, la estadística de prueba sigue la distribución T de Student si la hipótesis nula es cierta. El estadístico T fue introducido por W.S. Gossett bajo el seudónimo de "Estudiante". La prueba T también se conoce como la "prueba T del estudiante". Es muy probable que la prueba T sea el procedimiento de análisis de datos estadísticos más comúnmente utilizado para la prueba de hipótesis, ya que es sencillo y fácil de usar. Además, es flexible y adaptable a una amplia gama de circunstancias.
Existen varias pruebas T y dos de las pruebas que se aplican con más frecuencia son las pruebas T de una muestra y las muestras pareadas. Se utilizan pruebas T de una muestra para comparar una media muestral con la media poblacional conocida. Las pruebas T de dos muestras, por otro lado, se usan para comparar muestras independientes o dependientes.
La prueba T se aplica mejor, al menos en teoría, si tiene un tamaño de muestra limitado (n <30) siempre que las variables se distribuyan de manera aproximadamente normal y la variación de las puntuaciones en los dos grupos no sea confiable de manera diferente. También es excelente si no conoce la desviación estándar de las poblaciones. Si se conoce la desviación estándar, entonces, sería mejor utilizar otro tipo de prueba estadística, la prueba Z. La prueba Z también se aplica para comparar medios de muestra y población para saber si hay una diferencia significativa entre ellos. Las pruebas Z siempre usan la distribución normal y también se aplican idealmente si se conoce la desviación estándar. Las pruebas Z se aplican a menudo si se cumplen ciertas condiciones; De lo contrario, otras pruebas estadísticas como las pruebas T se aplican como sustituto. Las pruebas Z a menudo se aplican en muestras grandes (n> 30). Cuando se usa la prueba T en muestras grandes, la prueba t se vuelve muy similar a la prueba Z. Existen fluctuaciones que pueden ocurrir en las pruebas de T, varianzas de muestra que no existen en las pruebas de Z. Debido a esto, hay diferencias en los resultados de ambas pruebas.
Resumen:
1. La prueba Z es una prueba de hipótesis estadística que sigue una distribución normal, mientras que la prueba T sigue la distribución T de Student. 2. Una prueba T es apropiada cuando se manejan muestras pequeñas (n <30), mientras que una prueba Z es apropiada cuando se manejan muestras moderadas a grandes (n> 30). 3. La prueba T es más adaptable que la prueba Z ya que la prueba Z a menudo requerirá que ciertas condiciones sean confiables. Además, la prueba T tiene muchos métodos que se adaptan a cualquier necesidad. 4. Las pruebas T se usan más comúnmente que las pruebas Z. 5. Se prefieren las pruebas Z que las pruebas T cuando se conocen desviaciones estándar.
