Perbedaan Antara T-test dan Z-test

Uji-T mengacu pada tes hipotesis univariat berdasarkan t-statistik, di mana rata-rata diketahui, dan varians populasi diperkirakan dari sampel. Di samping itu, Uji-Z juga merupakan tes univariat yang didasarkan pada distribusi normal standar.

Dalam istilah sederhana, hipotesis merujuk pada anggapan yang harus diterima atau ditolak. Ada dua prosedur pengujian hipotesis, yaitu uji parametrik dan non-parametrik, dimana uji parametrik didasarkan pada fakta bahwa variabel diukur pada skala interval, sedangkan pada uji non-parametrik, hal yang sama diasumsikan diukur dalam skala ordinal. Sekarang, dalam uji parametrik, bisa ada dua jenis tes, uji-t dan uji-z.

Artikel ini akan memberi Anda pemahaman tentang perbedaan antara uji-T dan uji-Z secara detail.

Konten: T-test Vs Z-test

1. Grafik perbandingan
2. Definisi
3. Perbedaan utama
4. Kesimpulan

Grafik perbandingan

Dasar untuk Perbandingan	Uji-T	Uji-Z
Berarti	T-test mengacu pada jenis tes parametrik yang diterapkan untuk mengidentifikasi, bagaimana cara dua set data berbeda satu sama lain ketika varians tidak diberikan.	Uji-Z menyiratkan uji hipotesis yang memastikan apakah rata-rata dua set data berbeda satu sama lain ketika varians diberikan.
Berdasarkan	Distribusi siswa-t	Distribusi normal
Varians populasi	Tidak dikenal	Diketahui
Ukuran sampel	Kecil	Besar

Definisi uji-T

T-test adalah tes hipotesis yang digunakan oleh peneliti untuk membandingkan rata-rata populasi untuk suatu variabel, diklasifikasikan ke dalam dua kategori tergantung pada variabel interval kurang dari. Lebih tepatnya, uji-t digunakan untuk menguji bagaimana cara yang diambil dari dua sampel independen berbeda.

Uji-T mengikuti distribusi-t, yang sesuai ketika ukuran sampel kecil, dan standar deviasi populasi tidak diketahui. Bentuk distribusi-t sangat dipengaruhi oleh tingkat kebebasan. Tingkat kebebasan menyiratkan jumlah pengamatan independen dalam satu set pengamatan yang diberikan.

Asumsi uji-T:

• Semua titik data independen.
• Ukuran sampel kecil. Umumnya, ukuran sampel yang melebihi 30 unit sampel dianggap besar, jika tidak kecil tetapi tidak boleh kurang dari 5, untuk menerapkan uji-t.
• Nilai sampel harus diambil dan dicatat secara akurat.

Statistik pengujian adalah:

x ̅adalah mean sampel
s adalah contoh standar deviasi
n adalah ukuran sampel
μ adalah rata-rata populasi

Uji-t berpasangan: Tes statistik diterapkan ketika dua sampel tergantung dan pengamatan berpasangan diambil.

Definisi uji-Z

Uji-Z mengacu pada analisis statistik univariat yang digunakan untuk menguji hipotesis bahwa proporsi dari dua sampel independen sangat berbeda. Ini menentukan sejauh mana suatu titik data jauh dari rata-rata set data, dalam standar deviasi.

Peneliti mengadopsi uji-z, ketika varians populasi diketahui, pada dasarnya, ketika ada ukuran sampel yang besar, varians sampel dianggap kira-kira sama dengan varians populasi. Dengan cara ini, diasumsikan diketahui, meskipun faktanya hanya data sampel yang tersedia dan uji normal dapat diterapkan.

Asumsi uji-Z:

• Semua pengamatan sampel independen
• Ukuran sampel harus lebih dari 30.
• Distribusi Z adalah normal, dengan mean nol dan varian 1.

Statistik pengujian adalah:

x ̅adalah mean sampel
σ adalah simpangan baku populasi
n adalah ukuran sampel
μ adalah rata-rata populasi

Perbedaan Kunci Antara T-test dan Z-test

Perbedaan antara uji-t dan uji-z dapat digambar dengan jelas berdasarkan alasan berikut:

1. Uji-t dapat dipahami sebagai uji statistik yang digunakan untuk membandingkan dan menganalisis apakah rata-rata dari dua populasi berbeda satu sama lain atau tidak ketika standar deviasi tidak diketahui. Sebagai lawannya, uji-Z adalah uji parametrik, yang diterapkan ketika standar deviasi diketahui, untuk menentukan, jika rata-rata dari kedua dataset berbeda satu sama lain.
2. Uji-t didasarkan pada distribusi-t Student. Sebaliknya, uji-z bergantung pada asumsi bahwa distribusi rata-rata sampel adalah normal. Distribusi-t dan distribusi normal siswa tampak sama, karena keduanya simetris dan berbentuk lonceng. Namun, mereka berbeda dalam arti bahwa dalam distribusi-t, ada lebih sedikit ruang di tengah dan lebih banyak di ekor.
3. Salah satu syarat penting untuk mengadopsi uji-t adalah varians populasi tidak diketahui. Sebaliknya, varians populasi harus diketahui atau diasumsikan diketahui jika ada uji-z.
4. Uji-Z digunakan untuk ketika ukuran sampel besar, yaitu n> 30, dan uji-t sesuai ketika ukuran sampel kecil, dalam arti bahwa n < 30.

Kesimpulan

Secara umum, uji-t dan uji-z adalah tes yang hampir serupa, tetapi kondisi untuk penerapannya berbeda, artinya uji-t sesuai ketika ukuran sampel tidak lebih dari 30 unit. Namun, jika lebih dari 30 unit, z-test harus dilakukan. Demikian pula, ada kondisi lain, yang membuatnya jelas bahwa tes mana yang harus dilakukan dalam situasi tertentu.