Perbedaan Antara T-test dan F-test

Pengujian hipotesis dimulai dengan menyiapkan tempat, yang diikuti dengan memilih tingkat signifikansi. Selanjutnya, kita harus memilih statistik uji, mis. Uji-t atau uji-f. Sementara uji-t digunakan untuk membandingkan dua sampel terkait, uji-f digunakan untuk menguji kesetaraan dua populasi.

Hipotesis adalah proposisi sederhana yang dapat dibuktikan atau dibantah melalui berbagai teknik ilmiah dan membangun hubungan antara variabel independen dan beberapa variabel dependen. Itu mampu diuji dan diverifikasi untuk memastikan validitasnya, dengan pemeriksaan yang tidak bias. Pengujian suatu hipotesis mencoba memperjelas, apakah anggapan tersebut valid atau tidak.

Untuk seorang peneliti, sangat penting untuk memilih tes yang tepat untuk hipotesisnya karena seluruh keputusan untuk memvalidasi atau menolak hipotesis nol didasarkan padanya. Bacalah artikel yang diberikan untuk memahami perbedaan antara uji-t dan uji-f.

Konten: T-test Vs F-test

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

Grafik perbandingan

Dasar untuk Perbandingan	Uji-T	Uji-F
Berarti	T-test adalah tes hipotesis univariat, yang diterapkan ketika standar deviasi tidak diketahui dan ukuran sampel kecil.	Uji-F adalah uji statistik, yang menentukan persamaan varian dari dua populasi normal.
Uji statistik	Statistik-T mengikuti distribusi-t Student, dengan hipotesis nol.	F-statistik mengikuti distribusi Snedecor, di bawah hipotesis nol.
Aplikasi	Membandingkan sarana dua populasi.	Membandingkan dua varian populasi.

Definisi uji-T

Uji-t adalah bentuk uji hipotesis statistik, berdasarkan t-statistik dan distribusi-t Student untuk mengetahui nilai-p (probabilitas) yang dapat digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis nol.

Analisis T-test jika rata-rata dari dua set data sangat berbeda satu sama lain, yaitu apakah rata-rata populasi sama atau berbeda dari rata-rata standar. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan apakah garis regresi memiliki kemiringan yang berbeda dari nol. Tes ini bergantung pada sejumlah asumsi, yaitu:

• Populasi tidak terbatas dan normal.
• Varians populasi tidak diketahui dan diperkirakan dari sampel.
• Berarti diketahui.
• Pengamatan sampel adalah acak dan independen.
• Ukuran sampel kecil.
• H₀ mungkin satu sisi atau dua sisi.

Mean dan standar deviasi dari dua sampel digunakan untuk membuat perbandingan di antara mereka, sehingga:

dimana,

x̄₁ = Mean dari dataset pertama
x̄2 = Mean dari dataset kedua
S₁ = Standar deviasi dari dataset pertama
S₂ = Standar deviasi dari dataset kedua
n₁ = Ukuran dataset pertama
n₂ = Ukuran dataset kedua

Definisi uji-F

Uji-F digambarkan sebagai jenis uji hipotesis, yang didasarkan pada distribusi-F Snedecor, di bawah hipotesis nol. Tes ini dilakukan ketika tidak diketahui apakah kedua populasi memiliki varian yang sama.

Uji-F juga dapat digunakan untuk memeriksa apakah data sesuai dengan model regresi, yang diperoleh melalui analisis kuadrat terkecil. Ketika ada analisis regresi linier berganda, itu memeriksa validitas keseluruhan model atau menentukan apakah ada variabel independen yang memiliki hubungan linier dengan variabel dependen. Sejumlah prediksi dapat dilakukan melalui, perbandingan dua set data. Ekspresi nilai uji-f adalah dalam rasio varian dari dua pengamatan, yang ditunjukkan sebagai berikut:

Di mana, σ² = varians

Asumsi yang menjadi sandaran uji-f adalah:

• Populasi terdistribusi secara normal.
• Sampel diambil secara acak.
• Pengamatan independen.
• H₀ mungkin satu sisi atau dua sisi.

Perbedaan utama antara uji-T dan uji-F

Perbedaan antara uji-t dan uji-f dapat ditarik dengan jelas dengan alasan berikut:

1. Uji hipotesis univariat yang diterapkan ketika standar deviasi tidak diketahui dan ukuran sampel kecil adalah uji-t. Di sisi lain, uji statistik, yang menentukan persamaan varian dari dua dataset normal, dikenal sebagai uji-f.
2. Uji-t didasarkan pada statistik-T berikut distribusi-t Student, di bawah hipotesis nol. Sebaliknya, dasar dari uji-f adalah F-statistik mengikuti distribusi-Snedecor, di bawah hipotesis nol.
3. Uji-t digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi. Sebaliknya, uji-f digunakan untuk membandingkan dua varian populasi.

Kesimpulan

Uji-t dan uji-f adalah keduanya, dari sejumlah jenis uji statistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis dan memutuskan apakah kita akan menerima hipotesis nol atau menolaknya. Tes hipotesis tidak mengambil keputusan itu sendiri, tetapi membantu peneliti dalam pengambilan keputusan.