AnovaとT検定の違い

< Anova vs T-test

2つのグループの平均を比較し、それぞれが異なるかどうかを確認するために、Student T検定とも呼ばれるT検定が行われます。これは主に、ランダムな割り当てが与えられ、比較するセットが2つしかなく、2つ以下の場合に使用されます。 T検定を実施する際には、結果が正確な結果をもたらすようにいくつかの条件が満たされる必要があります。主な仮定は、集める集団データが正規分布し、集団の等分散を比較していることです。 T検定には、独立尺度T検定と、従属T検定またはペアT検定とも呼ばれる一致対T検定という2つの主な種類があります。

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一致するペアではない2つのサンプルを比較する場合、またはサンプルが独立している場合は、独立T検定が使用されます。しかし、第2のタイプである一致対T検定は、所与の試料が対で現れる場合に使用される。たとえば、前と後の比較の間を測定する必要があります。 3つ以上のサンプルがある場合は、Anova Testを使用する必要があります。複数のT検定を行うことで、3つ以上の手段を互いに区別することは可能ですが、間違いを犯す可能性が高いため、不正確な結果で到着する可能性がさらに高くなります。

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Anovaテストは、分散分析の一般的な用語です。これは、カテゴリー要因効果を分析する際に実行される手法です。このテストは、3つ以上のグループがある場合に常に使用されます。基本的にTテストに似ていますが、上記のように2つ以上のグループがある場合に使用されます。 Anovaは、平均が等しいかどうかを知るために分散を使用してテストします。 Anovaテストを実行する前に、まず最初に基本的な前提条件を満たす必要があります。最初に考えられるのは、使用される各サンプルが独立して選択され、ランダムであるということです。第二に、サンプルを取っている人口が正常で、標準偏差が等しいと仮定します。

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分散分析の分析には4つのタイプがあります。最初のものはOne-Way Anovaです。このタイプのアノバは、カテゴリファクタが1つだけの場合にのみ使用してください。 2つ目は、カテゴリファクタが複数の場合に使用されるMultifactor Anovaです。因子間の相互作用および主効果が推定される。 Anovaの第3の種類は分散コンポーネント分析です。このタイプのアノバは、要素が複数で階層的に配置されている場合に使用されます。このテストの主な目的は、各レベルで導入しているプロセスのばらつきのパーセンテージを知ることです。 4番目と最後の方法は一般線形モデルです。因子が入れ子になって交差している場合、因子のいくつかはランダムであり、一部は固定されています。存在する両方の因子が定量的かつカテゴリー的である場合、この試験が用いられる。要約：

1。 Anovaテストには、One-Way Anova、Multifactor Anova、Variance Components Analysis、およびGeneral Linear Modelsという4つのタイプがあります。 T検定には、独立尺度T検定と、従属T検定またはペアT検定とも呼ばれる一致対T検定の2種類しかありません。 2。 T検定は、比較するグループが2つしかない場合にのみ実行されます。一方、Anovaテストは基本的にTテストと似ていますが、2つ以上のグループのために設計されています。 3。 2つの試験を実施する前に、いくつかの条件を達成する必要があります。 T検定では、集める集団データを正規分布にし、集団の等分散を比較します。 Anovaテストでは、使用されるサンプルは独立してランダムに選択されます。サンプルを取っている母集団は標準で、標準偏差も等しいと仮定してください。