Uji-Z vs Uji-T

Perbedaan Antara Uji-Z dan Uji-T

Z-test adalah hipotesis statistik yang digunakan untuk menentukan apakah rata-rata dua sampel yang dihitung berbeda jika standar deviasi tersedia dan sampelnya besar. Sebaliknya, uji-T menentukan bagaimana rata-rata kumpulan data yang berbeda berbeda jika standar deviasi atau varians tidak diketahui.

Uji-Z dan uji-T adalah dua metode statistik yang melibatkan analisis data, yang memiliki aplikasi dalam sains, bisnis, dan banyak disiplin ilmu lainnya. Uji-T adalah uji hipotesis univariat berdasarkan statistik-T, di mana rata-rata, yaitu rata-rata, diketahui, dan varians populasi, yaitu standar deviasi, diperkirakan dari sampel. Di sisi lain, uji-Z juga merupakan uji univariat berdasarkan distribusi normal baku Distribusi Normal Baku Distribusi normal baku adalah distribusi probabilitas simetris terhadap rata-rata atau rata-rata, yang menggambarkan bahwa data yang mendekati rata-rata atau rata-rata lebih sering muncul dari data jauh dari rata-rata atau norma. Dengan demikian, skor tersebut disebut ‘Z-score’.baca lebih lanjut.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Z-Test vs T-Test (wallstreetmojo.com)

Penggunaan

#1 – Uji-Z

Uji-Z FormulaZ-uji Rumus uji FormulaZ digunakan untuk pengujian hipotesis terhadap data dengan ukuran sampel yang besar. Ini menunjukkan nilai yang diperoleh dengan membagi deviasi standar populasi dari perbedaan antara rata-rata sampel, dan rata-rata populasi. Baca lebih lanjut, seperti yang disebutkan sebelumnya, adalah perhitungan statistik yang dapat digunakan untuk membandingkan rata-rata populasi dengan sampel. Uji-Z akan memberi tahu Anda seberapa jauh, dalam standar deviasiStandar DeviasiStandar deviasi (SD) adalah alat statistik populer yang diwakili oleh huruf Yunani ‘σ’ untuk mengukur variasi atau dispersi sekumpulan nilai data relatif terhadap meannya (rata-rata) , dengan demikian menginterpretasikan keandalan data. Baca lebih lanjut istilah, titik data berasal dari rata-rata kumpulan data. Uji-Z akan membandingkan sampel dengan populasi yang ditentukan yang biasanya digunakan untuk menangani masalah yang berkaitan dengan sampel besar (yaitu, n > 30). Sebagian besar, mereka sangat berguna ketika standar deviasi diketahui.

#2 – Uji-T

T-testsT-testsT-test adalah metode untuk mengidentifikasi apakah rata-rata dua kelompok berbeda secara signifikan satu sama lain. Ini adalah pendekatan statistik inferensial yang memfasilitasi pengujian hipotesis. Baca lebih lanjut juga perhitungan yang dapat digunakan untuk menguji hipotesis. Namun, mereka sangat berguna saat menentukan apakah ada perbandingan yang signifikan secara statistik antara dua kelompok sampel independen. Dengan kata lain, uji-t menanyakan apakah perbandingan antara rata-rata 2 kelompok tidak mungkin terjadi karena kebetulan acak. Biasanya, uji-T lebih tepat ketika berhadapan dengan masalah dengan ukuran sampel terbatas Ukuran Sampel Rumus ukuran sampel menggambarkan rentang populasi yang relevan tempat eksperimen atau survei dilakukan. Itu diukur dengan menggunakan ukuran populasi, nilai kritis dari distribusi normal pada tingkat kepercayaan yang diperlukan, proporsi sampel dan margin of error.baca lebih lanjut (yaitu, n < 30).

Z-Test vs. T-Test Infografis

Di sini kami memberi Anda 5 perbedaan teratas antara uji-z vs. uji-t yang harus Anda ketahui.

Perbedaan Kunci

Salah satu syarat penting untuk melakukan uji-T adalah standar deviasi populasi atau varians tidak diketahui. Sebaliknya, rumus varians populasi Formula Varians PopulasiVarian populasi dapat dihitung menggunakan rumus ini: σ2 = ∑ni=1 (xi – μ)2 / N, di mana σ2 adalah varians populasi, x1, x2, x3,…..xn adalah pengamatan, N adalah jumlah pengamatan dan µ adalah rata-rata kumpulan data. Baca lebih lanjut, harus dianggap diketahui atau diketahui dalam kasus uji-Z.
Uji-t, seperti yang disebutkan sebelumnya, didasarkan pada distribusi-t siswaT-distribusi Rumus untuk menghitung distribusi T adalah T=x¯−μ/s√N. Di mana x̄ adalah rata-rata sampel, μ adalah rata-rata populasi, s adalah standar deviasi, N adalah ukuran sampel yang diberikan.baca lebih lanjut. Sebaliknya, uji-Z mengasumsikan bahwa distribusi rata-rata sampel akan normal. Distribusi normal dan distribusi T siswa tampak sama, karena keduanya berbentuk lonceng Grafik Kurva Lonceng menggambarkan distribusi normal yang merupakan jenis probabilitas kontinu. Namanya diambil dari bentuk grafiknya yang menyerupai lonceng. baca selengkapnya dan simetris. Namun, mereka berbeda dalam salah satu kasus dengan lebih sedikit ruang di tengah dan lebih banyak di ekornya dalam distribusi-T.
Uji-Z digunakan seperti yang diberikan pada tabel di atas ketika ukuran sampel besar, yaitu n > 30, dan uji-t sesuai ketika ukuran sampel tidak besar, yaitu kecil, yaitu n < 30.

Tabel Perbandingan Uji-Z vs. Uji-T

Dasar	Tes Z	Uji-T
Definisi Dasar	Uji-Z adalah sejenis uji hipotesis yang memastikan apakah rata-rata dari 2 kumpulan data berbeda satu sama lain ketika standar deviasi atau varians diberikan.	Uji-t dapat disebut sebagai semacam uji parametrik yang diterapkan pada suatu identitas, bagaimana rata-rata 2 kumpulan data berbeda satu sama lain ketika standar deviasi atau varians tidak diberikan.
Varians Populasi	Variasi populasi atau standar deviasi dikenal di sini.	Variasi populasi atau standar deviasi tidak diketahui di sini.
Ukuran sampel	Ukuran sampelnya besar.	Di sini Ukuran Sampel kecil.
Asumsi Kunci	Semua titik data bersifat independen. Distribusi Normal untuk Z, dengan rata-rata nol dan varian = 1.	Semua titik data tidak tergantung. Nilai sampel harus dicatat dan diambil secara akurat.
Berdasarkan (sejenis distribusi)	Berdasarkan Distribusi NormalDistribusi NormalDistribusi Normal adalah kurva distribusi frekuensi berbentuk lonceng yang membantu menggambarkan semua nilai yang mungkin dapat diambil oleh variabel acak dalam rentang tertentu dengan sebagian besar area distribusi berada di tengah dan sedikit di bagian ekor, di ekstrem . Distribusi ini memiliki dua parameter utama: rata-rata (µ) dan standar deviasi (σ) yang berperan penting dalam perhitungan pengembalian aset dan dalam strategi manajemen risiko.baca lebih lanjut.	Berdasarkan distribusi Student-t.

Kesimpulan

Secara umum, tes ini hampir serupa. Namun, perbandingannya hanya pada kondisi penerapannya, artinya uji-T lebih tepat dan dapat diterapkan bila ukuran sampel tidak lebih dari tiga puluh unit. Namun, jika lebih besar dari tiga puluh unit, seseorang harus menggunakan uji-Z. Demikian pula, kondisi lain akan mengklarifikasi tes mana yang harus dilakukan dalam suatu situasi.

Ada juga tes yang berbeda seperti uji-F, uji dua sisi vs. satu sisi, dll., jadi ahli statistik harus berhati-hati setelah menganalisis situasi dan kemudian memutuskan mana yang akan digunakan. Di bawah ini adalah contoh bagan untuk apa yang telah kita bahas di atas.

Artikel yang Direkomendasikan

Artikel ini telah menjadi panduan untuk Z-Test vs T-Test. Di sini, kami membahas 5 perbedaan teratas antara pengujian hipotesis, infografis, dan tabel komparatif ini. Anda juga dapat melihat artikel berikut: –