Perbedaan Antara Anova dan T-test

Anova vs T-test

Tes-T, kadang-kadang disebut Tes-Siswa, dilakukan ketika Anda ingin membandingkan cara dari dua kelompok dan melihat apakah mereka berbeda satu sama lain. Ini terutama digunakan ketika tugas acak diberikan dan hanya ada dua, tidak lebih dari dua, set untuk membandingkan. Dalam melakukan T-test, beberapa kondisi perlu dipenuhi sehingga hasilnya akan memberikan hasil yang akurat. Asumsi utama adalah bahwa data populasi yang dikumpulkan terdistribusi normal dan Anda membandingkan varian populasi yang sama. T-test memiliki dua jenis utama: Independent Measures T-test dan Matched Pair T-test juga dikenal sebagai Dependent T-test atau Paired T-test.

Ketika Anda membandingkan dua sampel yang tidak cocok berpasangan, atau sampel independen, T-test Independen digunakan. Tipe kedua, T-paired Match-test, bagaimanapun, digunakan ketika sampel yang diberikan muncul berpasangan. Misalnya, Anda harus mengukur antara sebelum dan sesudah perbandingan. Jika Anda memiliki lebih dari dua sampel, maka Tes Anova harus digunakan. Dimungkinkan untuk membedakan lebih dari dua cara satu sama lain dengan melakukan beberapa tes-T, tetapi akan ada kemungkinan besar untuk membuat kesalahan dan, oleh karena itu, memiliki peluang lebih besar untuk tiba dengan hasil yang tidak akurat..

Tes Anova adalah istilah populer untuk Analisis Varian. Ini adalah teknik yang dilakukan dalam menganalisis efek faktor kategori. Tes ini digunakan setiap kali ada lebih dari dua kelompok. Mereka pada dasarnya seperti T-tes juga, tetapi, seperti yang disebutkan di atas, mereka harus digunakan ketika Anda memiliki lebih dari dua kelompok. Tes Anova menggunakan varians untuk mengetahui apakah rata-rata sama atau tidak. Sebelum melakukan tes Anova, Anda harus memenuhi asumsi dasar terlebih dahulu. Asumsi pertama adalah bahwa setiap sampel yang akan digunakan dipilih secara independen dan acak. Kedua, asumsikan bahwa populasi tempat Anda mengambil sampel adalah normal dan memiliki standar deviasi yang sama.

Ada empat jenis tes Analisis Varians. Yang pertama adalah Anova Satu Arah. Anda harus menggunakan jenis Anova ini hanya jika hanya ada satu faktor kategorikal. Kedua adalah Anova Multifaktor yang digunakan ketika faktor kategori lebih dari satu. Interaksi dan efek utama antara faktor diperkirakan. Jenis ketiga dari Anova adalah Analisis Komponen Varians. Jenis Anova digunakan ketika faktor-faktornya banyak dan disusun secara hierarkis. Tujuan utama dari tes ini adalah untuk mengetahui persentase dari variabilitas proses yang Anda perkenalkan di setiap level. Metode keempat dan terakhir adalah General Linear Models. Jika faktor-faktor Anda bersarang dan bersilangan, beberapa faktor bersifat acak dan beberapa tetap. Ketika kedua faktor ini bersifat kuantitatif dan kategorikal, tes ini digunakan.

Ringkasan:

1. Tes Anova memiliki empat jenis, yaitu: One-Way Anova, Multifactor Anova, Analisis Komponen Varians, dan Model Linear Umum. Uji-T hanya memiliki dua jenis: Uji-Independen T-tes dan Uji-T Pasangan Cocok yang juga dikenal sebagai Uji-T Tergantung atau Uji-T Berpasangan..
2.T-tes hanya dilakukan ketika Anda hanya memiliki dua kelompok untuk membandingkan. Tes Anova, di sisi lain, pada dasarnya sama seperti tes-T tetapi dirancang untuk kelompok yang lebih dari dua.
3.Beberapa kondisi sebelum melakukan dua tes perlu diselesaikan. Untuk uji-T, data populasi yang akan dikumpulkan harus didistribusikan secara normal, dan Anda membandingkan varian populasi yang sama. Sedangkan untuk uji Anova, sampel yang akan digunakan dipilih secara independen dan acak. Anda juga harus berasumsi bahwa populasi tempat Anda mengambil sampel adalah normal dan memiliki standar deviasi yang sama.