Différence entre Anova et T-test

Anova vs T-test

Un test T, parfois appelé test T de Student, est réalisé lorsque vous souhaitez comparer les moyennes de deux groupes et voir s'ils sont différents. Il est principalement utilisé lorsqu'une assignation aléatoire est donnée et qu'il n'y a que deux, pas plus de deux, ensembles à comparer. Lors du test T, certaines conditions doivent être remplies pour que les résultats donnent des résultats précis. Les principales hypothèses sont que les données de population à collecter sont normalement distribuées et que vous comparez des variances égales de la population. Le test T comprend deux types principaux: le test T de mesures indépendantes et le test T apparié, également appelé test T dépendant ou test T apparié..

Lorsque vous comparez deux échantillons non appariés ou indépendants, le test T indépendant est utilisé. Le second type, Test T paire appariée, est toutefois utilisé lorsque les échantillons donnés apparaissent par paires. Par exemple, vous devez mesurer entre les comparaisons avant et après. Si vous avez plus de deux échantillons, utilisez le test Anova. Il est possible de différencier plus de deux moyens en effectuant plusieurs tests t, mais il y aurait une grande possibilité de se tromper et d'avoir ainsi une plus grande chance d'arriver avec un résultat inexact..

Le test Anova est le terme populaire pour l'analyse de la variance. C'est une technique utilisée pour analyser les effets de facteurs catégoriels. Ce test est utilisé chaque fois qu'il y a plus de deux groupes. Ils ressemblent fondamentalement aux tests T, mais, comme mentionné ci-dessus, ils doivent être utilisés lorsque vous avez plus de deux groupes. Les tests Anova utilisent des variances pour savoir si les moyennes sont égales ou non. Avant de réaliser un test Anova, vous devez d’abord respecter les hypothèses de base. La première hypothèse est que chaque échantillon à utiliser est sélectionné indépendamment et est aléatoire. Deuxièmement, supposons que la population à laquelle vous prélevez les échantillons soit normale et que les écarts-types soient égaux.

Il existe quatre types de tests d'analyse de variance. Le premier est le One Way Way Anova. Vous ne devez utiliser ce type d’Anova que s’il existe un seul facteur catégorique. Le second est le Anova multifactoriel qui est utilisé lorsque les facteurs catégoriels sont plus d’un. Les interactions et les effets principaux entre les facteurs sont estimés. Le troisième type d’Anova est l’analyse des composantes de la variance. Ce type d’Anova est utilisé lorsque les facteurs sont multiples et hiérarchisés. L'objectif principal de ce test est de connaître le pourcentage de la variabilité de processus que vous introduisez à chaque niveau. La quatrième et dernière méthode est celle des modèles linéaires généraux. Si vos facteurs sont à la fois imbriqués et croisés, certains facteurs sont aléatoires et d'autres sont fixes. Lorsque les deux facteurs présents sont quantitatifs et catégoriques, ce test est utilisé.

Résumé:

1.Le test Anova a quatre types, à savoir: Anova unidirectionnel, Anova multifactoriel, Analyse des composantes de variance et Modèles linéaires généraux. Les tests T n'ont que deux types: test T indépendant et test T apparié, également appelé test T dépendant ou test T apparié..
Les tests 2.T ne sont effectués que lorsque vous ne pouvez comparer que deux groupes. Les tests Anova, en revanche, sont fondamentalement les mêmes que les tests T, mais ils sont conçus pour des groupes de plus de deux..
3. Il est nécessaire de remplir certaines conditions avant d’effectuer les deux tests. Pour le test T, les données de population à rassembler doivent être distribuées normalement, et vous comparez des variances égales de la population. Alors que pour les tests Anova, les échantillons à utiliser sont sélectionnés indépendamment et de manière aléatoire. Vous devez également supposer que la population à partir de laquelle vous prélevez des échantillons est normale et que les écarts-types sont identiques..