Diferencia entre la prueba T y el valor P (con tabla)

En el mundo de la estadística, 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 además de estar interrelacionados. ¡Las dos pruebas no son iguales!

los diferencia entre la prueba T y el valor P es:

Se usa una prueba T para analizar la tasa de diferencia entre las medias de las muestras, mientras que el valor p se realiza para obtener una prueba que se puede usar 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 enfoca en el lado extremo de la muestra y, por lo tanto, proporciona un resultado extremo.

A pesar de estar interrelacionados, los dos muestran aspectos diversos de una muestra y determinan diferentes parámetros de la población de la que se deducen las muestras.

Tabla de comparación entre la prueba T y el valor P (en forma tabular)

Parámetro de comparación T-Test P-Value

Forma completa	Estadística de prueba	Valor de probabilidad
Rama de estadística	Estadística inferencial	Estadística inferencial
Prueba de hipótesis	si	si
Promedios de muestras	Alterno	Nulo-Igual
Resultado	Diferencia de media	Negar supuestos nulos

¿Qué es la prueba T?

Una prueba T es una prueba estadística que determina la tasa de diferencia entre los promedios de dos conjuntos relacionados. Se incluye 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 puede ser la edad, el área, la prestación de servicios o cualquier factor similar. No se pueden utilizar dos supuestos diferentes para el análisis T.

Las muestras deben designarse 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, ambos conjuntos deben tener valores distribuidos en el valor promedio en la misma proporción.

Los tres tipos famosos de pruebas t son; modelo de muestra pareada, una muestra y pruebas independientes de dos muestras.

La prueba de muestras pareadas es cuando la prueba se realiza sobre la misma muestra en diferentes momentos. Se trata de deducir el impacto que los diversos factores externos tienen sobre la muestra. Se puede comparar la productividad de los trabajadores durante el día con la de las horas nocturnas mediante una prueba t de una muestra.

Muestreo único cuando se compara un factor de una determinada cosa con el estándar proporcionado. Mediante esta medida se puede comparar la vida media de la bombilla y su comparación con una muestra de bombillas para deducir la competencia de media.

Una prueba de muestra autónoma es un nombre dado; cuando se toma cierto factor de las muestras; Se extraen dos conjuntos de datos diferentes de dos muestras diferentes. Los niveles de CI entre estudiantes hombres y mujeres se pueden deducir usando este método.

Esta comparación ayuda al usuario a descifrar la relación entre dos conjuntos de datos, o comprender la verdad detrás de los estándares establecidos.

¿Qué es el valor P?

El valor p es la prueba de suposición que se utiliza para negar el hecho de que las medias de dos muestras no tienen diferencia.

Alfa es el término utilizado para describir una probabilidad predeterminada, mientras que valor p es el término utilizado para la probabilidad que se calcula después de un análisis exhaustivo de la población y la muestra.

En oposición 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, entonces se rechaza la hipótesis estática.

En ciertos casos se rechaza erróneamente la misma hipótesis; se hace en casos en los 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 se acepta erróneamente. 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.

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 las medias no tienen diferencia; que en tal caso, las pruebas y los resultados de toda la prueba se consideran intrascendentes.

Principales diferencias entre la prueba T y el valor P

Una mirada ardiente muestra las principales diferencias entre la prueba T y el valor P:

Mientras que la prueba 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 iguales mientras que la prueba t se realiza en muestras con promedios diferentes.
El valor p analiza la diferencia más mínima entre los promedios, que se ve igual mientras que la prueba t se realiza en una muestra pequeña, los promedios deben tener una diferencia notable.
El tamaño de la muestra afecta 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.

Conclusión

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.

La prueba T y el cálculo del valor p forman la etapa vital después de la cual se construyen los cálculos adicionales y las conclusiones.

Las dos primeras pruebas dan una idea clara con respecto a la muestra seleccionada y la población eventual sobre la cual se desarrolla un supuesto para la prueba.

Los resultados de ambas pruebas forman una parte integrada de las estadísticas y, por lo tanto, es muy importante comprender la diferencia significativa entre las dos.

Nube de palabras para diferenciar entre prueba T y valor P

La siguiente es una recopilación de los términos más utilizados en este artículo sobre Prueba T y valor P. Esto debería ayudar a recordar términos relacionados tal como se utilizan en este artículo en una etapa posterior.