Statistikk Z-test og T-test

[Andy1]

Hei.

Sitter med statistikk, jeg skal utføre hypotesetester, men jeg er litt usikker på når jeg skal bruke T og Z-test

Er det noen som kan gi meg et informativt svar på når jeg skal bruke de forskjellige?

På forhånd tusen takk

[fish]

For det første forutsetter både Z-, og T-test normalfordelte observasjoner, som også antas uavhengige og identisk fordelte. Hvis standardavviket [tex]\sigma[/tex] er kjent, brukes en Z-test, med z-observator [tex]z=\frac{\bar x-\mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}[/tex]. Men hvis [tex]\sigma[/tex] er ukjent, estimeres den med det empiriske standardavviket [tex]s[/tex], og man utfører en T-test med t-observatoren [tex]t=\frac{\bar x-\mu_0}{s/\sqrt{n}}[/tex]. Her er [tex]\mu_0[/tex] den verdien som påstås for forventningsverdien [tex]\mu[/tex] i nullhypotesen, [tex]n[/tex] er antall observasjoner og [tex]\bar x[/tex] er gjennomsnittet av alle observasjonene. For å gjennomføre testene må man sammenlikne beregnede z- eller t-observatorer med kritiske verdier som finnes i tabeller (eller ved å bruke kalkulator/datamaskin). Disse kritiske verdiene er avhengige av testens signifikansnivå og av om testen er ensidig eller tosidig.

Dette er den enkleste settingen for z- og t-tester, men disse testene kan også brukes for eksempel i sammenheng med lineær regresjon eller når man sammenlikner flere grupper.