Diferencia entre el Z- Test &el T -Test

La prueba z y t -test son a la vez las medidas estadísticas para la comparación de dos grupos de sujetos : --- por ejemplo , hombres y mujeres --- sobre alguna variable cuantitativa --- como el peso . Pero ellos se basan en diferentes distribuciones y hacer diferentes supuestos . Las distribuciones Detrás de la Z y T Pruebas

La prueba z se basa en la distribución normal , mientras que el t -test se basa en la distribución t de Student. Aunque las fórmulas para ambos son muy complejos, la diferencia esencial es que si bien ambos dan curvas en forma de campana , la distribución t tiene colas algo más gordos . Además , la distribución t varía en función del número de sujetos , pero la z - distribución no lo hace.
Independent Data y el Z -Test y T -Test

Ambas pruebas suponen que los datos son independientes; eso significa que el puntaje que un sujeto se tiene ninguna influencia sobre la puntuación que cualquier otro tema pone. La excepción es la prueba t pareada , lo que permite de forma explícita para datos apareados . Por ejemplo , si usted tiene el peso de 100 hombres al azar , y 100 mujeres al azar, los datos serían independientes . Pero si tienes el peso de 100 parejas , los datos no serían independientes y la prueba t pareada se debe utilizar .
Tamaño de la muestra y de la z -Test y prueba t

la prueba z se supone que el tamaño de la muestra es "grande". Los estudios han demostrado que , en la mayoría de los casos , que tiene 30 o más sujetos es suficiente para calificar como grande. El t -test no hace suposiciones sobre el tamaño de la muestra; de hecho, la prueba de la t representa el tamaño de la muestra que tiene un parámetro de grados de libertad, que es el tamaño de la muestra - . 1 Compra de vivienda varianzas de las muestras y el z -test y prueba t

la prueba z asume que las dos muestras tienen la misma varianza . La versión estándar de la t -test también asume este , pero hay una variación de la prueba t diseñado para varianzas desiguales .