En el mundo de las estadísticas, prevalecen los cálculos, supuestos y conclusiones. Entre todas las pruebas y resultados, las pruebas t y el valor p son las dos técnicas de suposición más confusas.
Mientras que los dos se encuentran en el mismo subconjunto de estadísticas y proporcionan una medida adicional de suposición junto con estar interconectados. ¡Las dos pruebas no son las mismas!
T-Test vs P-Value
La principal diferencia entre la prueba T y el valor P es que se utiliza una prueba T para analizar la tasa de diferencia entre los medios de las muestras, mientras que el valor p se realiza para obtener pruebas que pueden usarse para negar la indiferencia entre los promedios de dos muestras.
La prueba T proporciona la diferencia entre dos medidas dentro de un rango normal, mientras que el valor p se centra en el lado extremo de la muestra y, por lo tanto, proporciona un resultado extremo.
A pesar de estar interrelacionados, los dos muestran diversos aspectos de una muestra y determinan diferentes parámetros de la población de la que se deducen las muestras.
Tabla de comparación entre T-Test y P-Value ( en forma tabular )
Parámetro de la comparación T-TestP-ValueForma completaTestadística Valor de probabilidad Rama estadística Estadísticas inferenciales Estadísticas inferenciales Pruebas de hipótesis Sí Sí Promedios de muestras Alternando Nulo-MismoResultado Diferencia en la media Negando Suposiciones nulas
¿Qué es T-Test?
Una prueba en T es una prueba estadística que determina la tasa de diferencia entre los promedios de dos conjuntos relacionados. Cae en la categoría de estadísticas que se relaciona con las predicciones de una muestra de una población.
La prueba T se puede realizar en un conjunto de datos que están relacionados de alguna manera; la característica común podría ser la edad, el área, la prestación del servicio, o cualquier factor de este tipo. No se pueden usar dos supuestos diferentes para el análisis T.
Las muestras deben nominarse al azar para deducir el resultado de la prueba T. Si bien el tamaño de la muestra debe ser tal, que parezca una dispersión estándar, con ambos conjuntos con valores distribuidos en el valor promedio en la misma proporción.
Los tres tipos famosos de pruebas t son; modelo de muestra emparejado, una muestra y pruebas independientes de dos muestras.
La prueba de muestra emparejada es cuando la prueba se realiza sobre la misma muestra en diferentes momentos. Esto es para deducir el impacto que los diversos factores externos tienen en la muestra. Se puede hacer una comparación de la productividad de los trabajadores en las horas del día con la de las horas nocturnas utilizando una prueba t de una muestra.
Muestreo único cuando se compara un factor de cierta cosa con el estándar proporcionado. La comparación de la vida media de la bombilla y su comparación con una muestra de bombillas para deducir la competencia del promedio se puede hacer a través de esta medida.
Una prueba de muestra autónoma es un nombre dado; cuando se toma un cierto factor de las muestras; Se extraen dos conjuntos diferentes de datos de dos muestras diferentes. Los niveles de coeficiente intelectual entre estudiantes masculinos y femeninos se pueden deducir utilizando este método.
Esta comparación ayuda al usuario a descifrar la relación entre dos conjuntos de datos o a comprender la verdad detrás de los estándares establecidos.
¿Qué es el valor P?
El valor P es la prueba de suposición utilizada para negar el hecho de que los medios de dos muestras no tienen diferencia.
Alpha es el término utilizado para describir una probabilidad predeterminada, mientras que el valor p es el término utilizado para la probabilidad que se calcula después de un análisis exhaustivo de la población y la muestra.
Frente a una hipótesis nula o sin diferencia está la media fluctuante o alternativa, en tal caso, si el valor p resultante es menor que la cifra más notable que la hipótesis estática, se rechaza.
En ciertos casos, la misma hipótesis es rechazada erróneamente; se hace en casos en que en realidad la suposición nula es verdadera pero como el número sustancial es mayor que el valor p, se rechaza.
En el otro caso, la hipótesis es erróneamente aceptada. A pesar de que se muestra fácilmente una diferencia, se cree que esto se debe a problemas externos y no a ninguna medición o indicadores de este tipo.
Un valor p más pequeño significa que el impacto que tiene en toda la muestra es de mayor magnitud e importancia.
Si el valor p es de una naturaleza tan trivial que eventualmente debe declararse que los medios no tienen diferencia; que en tal caso, Las pruebas y los resultados de toda la prueba se consideran intrascendentes.
Diferencias principales entre T-Test y P-Value
Una mirada ardiente muestra las principales diferencias entre la prueba T y el valor P:
- Mientras que la prueba en T determina la diferencia entre los promedios de dos conjuntos de valores. Mientras que el valor p muestra la probabilidad entre la diferencia de promedios entre dos conjuntos particulares.
- El valor P calcula la probabilidad de muestras cuyos promedios son los mismos mientras que la prueba t se realiza en muestras con diferentes promedios.
- El valor P analiza la más mínima diferencia entre los promedios que se ven iguales mientras que la prueba t se realiza en una muestra pequeña, los promedios deben tener una diferencia notable.
- El tamaño de la muestra impacta el valor P, cuanto mayor es la muestra, menor es el valor. Si bien el valor t deducido como resultado de la prueba t es directamente proporcional al tamaño de la muestra, cuanto mayor es la muestra, mayor es el valor
- Se dice que el resultado de la prueba t es directamente pertinente para toda la población, mientras que en el caso del valor p esta afirmación no es cierta
Síntesis
Los supuestos sobre una población y sus limitaciones son una parte vital de la rama analítica de las estadísticas, mientras que el muestreo y los supuestos se realizan en la etapa inicial.
Las pruebas T
y el cálculo del valor p forman la etapa vital después de la cual se construyen otros cálculos.
Las dos pruebas anteriores dan una idea clara con respecto a la muestra seleccionada y la población eventual con respecto a la cual se desarrolla un supuesto para la prueba.
Los resultados de la prueba forman una parte integrada de las estadísticas y, por lo tanto, es muy importante comprender la diferencia significativa entre los dos.
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
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