Diferença entre o teste Z e o teste T

statistics_bookTeste Z Vs Teste T

Às vezes, medir cada peça de um item simplesmente não é prático. É por isso que desenvolvemos e usamos métodos estatísticos para resolver problemas. A maneira mais prática de fazer isso é medir apenas uma amostra da população. Alguns métodos testam as hipóteses por comparação. Os dois testes de hipótese estatística mais conhecidos são o teste T e o teste Z. Vamos tentar separar os dois.



Um teste T é um teste de hipótese estatística. Nesse teste, a estatística de teste segue uma distribuição T de Student se a hipótese nula for verdadeira. A estatística T foi introduzida por W.S. Gossett com o pseudônimo de “Estudante”. O teste T também é conhecido como “teste T de estudante”. É muito provável que o teste T seja o procedimento de Análise de Dados Estatísticos mais comumente usado para teste de hipóteses, uma vez que é direto e fácil de usar. Além disso, é flexível e adaptável a uma ampla gama de circunstâncias.



Existem vários testes T e dois testes mais comumente aplicados são os testes T de uma amostra e de amostra emparelhada. Os testes T de uma amostra são usados ​​para comparar a média da amostra com a média da população conhecida. Os testes T de duas amostras, por outro lado, são usados ​​para comparar amostras independentes ou amostras dependentes.

O teste T é melhor aplicado, pelo menos em teoria , se você tiver um tamanho de amostra limitado (n<30) as long as the variables are approximately normally distributed and the variation of scores in the two groups is not reliably different. It is also great if you do not know the populations’ standard deviation. If the standard deviation is known, then, it would be best to use another type of statistical test, the Z-test. The Z-test is also applied to compare sample and population means to know if there’s a significant difference between them. Z-tests always use normal distribution and also ideally applied if the standard deviation is known. Z-tests are often applied if the certain conditions are met; otherwise, other statistical tests like T-tests are applied in substitute. Z-tests are often applied in large samples (n>30). Quando o teste T é usado em grandes amostras, o teste t torna-se muito semelhante ao teste Z. Existem flutuações que podem ocorrer nas variâncias das amostras dos testes-T que não existem nos testes-Z. Por causa disso, existem diferenças em ambos os resultados do teste.



Resumo:

1. O teste Z é um teste de hipótese estatística que segue uma distribuição normal, enquanto o teste T segue uma distribuição T de Student.
2. Um teste T é apropriado quando você está lidando com pequenas amostras (n<30) while a Z-test is appropriate when you are handling moderate to large samples (n>30).
3. O teste T é mais adaptável do que o teste Z, uma vez que o teste Z geralmente requer certas condições para ser confiável. Além disso, o T-test possui muitos métodos que atendem a qualquer necessidade.
4. Os testes T são mais comumente usados ​​do que os testes Z.
5. Os testes Z são preferidos do que os testes T quando os desvios padrão são conhecidos.

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