টি-টিস্ট এবং অ্যানোভো মধ্যে পার্থক্য

টি-পরীক্ষা বনাম ANOVA

অর্থ সংগ্রহের জন্য পরিসংখ্যানগত তথ্য সংগ্রহ এবং গণনা করা প্রায়ই হয় একটি দীর্ঘ এবং ক্লান্তিকর প্রক্রিয়া। টি-টি পরীক্ষা এবং বিচ্ছিন্নতার এক-পথ বিশ্লেষণ (ANOVA) এই উদ্দেশ্যটির জন্য ব্যবহৃত দুটি সাধারণ পরীক্ষা।

টি-পরীক্ষাটি একটি পরিসংখ্যানগত হাইপোথিসিস পরীক্ষা যেখানে পরীক্ষার পরিসংখ্যান একটি ছাত্রের টি বিতরণের কাজ করে যদি নাল অনুমান সমর্থিত হয়। পরীক্ষার পরিসংখ্যান একটি সাধারণ বন্টন অনুসরণ করে পরীক্ষার সংখ্যার মধ্যে একটি স্কেলিং শব্দ মান জানা যায় যখন এই পরীক্ষা প্রয়োগ করা হয়। যদি স্কেলিংয়ের শব্দটি অজানা থাকে তাহলে এটি উপলব্ধ ডেটাগুলির উপর ভিত্তি করে একটি অনুমান দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। পরীক্ষার পরিসংখ্যান একটি ছাত্র এর টি-বিতরণের অনুসরণ করবে।

উইলিয়াম সেলিয়া গবসেট 1908 সালে টি-স্ট্যাটিক্স চালু করেন। আয়ারল্যান্ডের ডাবলিনে গিনেস শোধনাগারের জন্য গবসেট ছিলেন একজন রসায়নবিদ। গিনেস শোধনাগারে অক্সফোর্ড এবং কেমব্রিজের সেরা স্নাতকদের নিয়োগের নীতি ছিল, যারা কোম্পানির প্রতিষ্ঠিত শিল্পের প্রসেসগুলিতে জৈব রসায়ন এবং পরিসংখ্যান প্রয়োগ করে তাদের কাছ থেকে নির্বাচন করে। উইলিয়াম সেলিয়া গবসেট ছিল এক ধরনের স্নাতক। প্রক্রিয়ায়, উইলিয়াম সেলিয়া গবসে টি-টি পরীক্ষা তৈরি করে, যা মূলত একটি ব্যয়বহুল উপায়ে স্থিতিশীল (দ্য বিয়ার বিয়ারের শাওয়ার উৎপাদন করে) মানের নিরীক্ষণের একটি উপায় হিসেবে বিবেচিত হয়। গবসেটটি 1908 সালের প্রায় বায়োমেটরার কলম নাম 'স্টুডেন্ট'-এর অধীনে পরীক্ষাটি প্রকাশ করে। গিনেসের দাবির কারণে,' বাণিজ্য গোপন 'অংশ হিসেবে কোম্পানির পরিসংখ্যান ব্যবহারের ব্যাপারে তাদের নীতিমালা রাখতে চেয়েছিল, কারণ কলমের নামটি ছিল।

টি-পরীক্ষা পরিসংখ্যান সাধারণত ফর্মটি অনুসরণ করে T = Z / s, যেখানে Z এবং গুলি ডাটাগুলির ফাংশন। জিপি ভেরিয়েবলটি বিকল্প হাইপিসিসিসের সংবেদনশীল হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; কার্যকরীভাবে, বিকল্প হাইপোথিসিস সত্য হলে Z ভেরিয়েবলের আকার বড় হয়। এর মধ্যে, 'গুলি' একটি স্কেলিং প্যারামিটার, যার ফলে T এর ডিস্ট্রিবিউশন নির্ধারিত হয়। একটি টি-পরীক্ষা অন্তর্নিহিত ধারণাগুলি হল- A) জাল একটি নরম হাইপোথিসিসের অধীনে একটি সাধারণ স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করে; খ) পিএস 2 একটি নকল হাইপোথিসিসের (যেখানে পি একটি ইতিবাচক ধ্রুবক) অধীনে স্বাধীনতা পি ডিস্ট্রিবিউশন সঙ্গে একটি Ï ‡ 2 বিতরণ অনুসরণ করে; এবং c) Z মান এবং গুলি মানটি স্বাধীন। একটি নির্দিষ্ট ধরনের টি-পরীক্ষাতে, এই শর্তগুলি পড়া হচ্ছে জনসংখ্যার পরিণতি, সেইসাথে যা তথ্য স্যাম্পল করা হয়।

অন্যদিকে, বিচ্যুতির বিশ্লেষণ (অ্যানোভাই) পরিসংখ্যান মডেলের একটি সংগ্রহ। যদিও ANOVA এর নীতিগুলি দীর্ঘ এবং দীর্ঘ সময়ের জন্য গবেষক ও পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা ব্যবহার করা হয়েছে, স্যার রোনাল্ড ফিশার 1918 সাল পর্যন্ত ছিলেন না, মেন্ডেলিয়ান এনহেরিটেন্সের অনুভূতির সাথে 'সম্পর্কের সম্পর্কের সম্পর্ক' শীর্ষক নিবন্ধে স্যার রোনাল্ড ফিশার একটি বৈকল্পিক বিশ্লেষণের প্রস্তাব করেছেন ।তখন থেকে, অ্যানোভাকে তার সুযোগ এবং অ্যাপ্লিকেশনে প্রসারিত করা হয়েছে। ANOVA আসলে একটি ভুলপথ, কারণ এটি বৈকল্পিক পার্থক্যগুলির থেকে নয় বরং গোষ্ঠীর অর্থের মধ্যে পার্থক্য থেকে প্রাপ্ত নয়। এটি সংশ্লিষ্ট পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে একটি নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের পরিমাপিত পার্থক্য বিভিন্ন প্রকারের উত্সগুলির উপাদানগুলির মধ্যে ভাগ করা হয়।

মূলত, একটি ANOVA বিভিন্ন গ্রুপের অর্থ সকল সমান কিনা তা নির্ধারণের একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা প্রদান করে এবং ফলস্বরূপ, টি-টি পরীক্ষাটি দুইবারের বেশি গ্রুপের জন্য সাধারণকরণ করে। একটি ANOVA একটি নমুনা টি-পরীক্ষা তুলনায় আরো দরকারী হতে পারে হিসাবে এটি একটি টাইপ আমি ত্রুটি জমা একটি কম সুযোগ আছে উদাহরণস্বরূপ, একাধিক দুই নমুনা টি-টেষ্টের মধ্যে একটি অর্থ এনেোএইচএর তুলনায় একটি ত্রুটি তৈরি করার একটি বড় সুযোগ থাকবে যার অর্থ এই অর্থের সাথে জড়িত। মডেল একই এবং পরীক্ষা সংখ্যার F অনুপাত হয়। সহজ শর্তে, টি-টেষ্টগুলি শুধুমাত্র অ্যানোভায় একটি বিশেষ ক্ষেত্রে: একটি অ্যানোভাই করার ফলে একাধিক টি-টেষ্টের একই ফলাফল থাকবে। ANOVA মডেলের তিনটি ক্লাস আছে: একটি) নির্দিষ্ট অনুপাত মডেল যা অনুমান করে সাধারণ জনসংখ্যার থেকে, শুধুমাত্র তাদের উপায়ে পৃথক; খ) তথ্য অনুমান করা র্যান্ডম প্রভাব মডেল বিভিন্ন পার্থক্য একটি অনুক্রমের বর্ণনা করে যার পার্থক্য অনুক্রম দ্বারা সীমাবদ্ধ; এবং, গ) মিশ্র-প্রভাব মডেল যা এমন পরিস্থিতিতে যেখানে উভয় নির্ধারিত এবং র্যান্ডম প্রভাব বিদ্যমান।

সংক্ষিপ্ত বিবরণ:

1. দুটি গড় বা অর্থ একই বা ভিন্ন কিনা তা নির্ণয় করার সময় টি-টি পরীক্ষা করা হয়। তিন বা তার বেশি গড় বা উপাদানের তুলনা করলে ANOVA পছন্দ করা হয়।
2. একটি টি-পরীক্ষাটি আরও বেশি উপায়ে ব্যবহার করা একটি ত্রুটি তৈরির মতামত রয়েছে, যা অ্যানোভা ব্যবহার করা হয় যখন দুই বা তার বেশি উপায়ের সাথে তুলনা করা হয়।