¿Cuál es la diferencia entre un estadístico t y un Z-Score

? puntajes Z se utilizan cuando la mayor información disponible sobre sus datos y se puede suponer una distribución normal. T-score se utilizan cuando las poblaciones de estudio son más pequeñas y se debe estimar la desviación estándar de la población . Ambos valores se comparan con los valores críticos se encuentran en las tablas estándar de aceptar o rechazar una hipótesis nula , H0 . Los valores críticos están inversamente relacionados con "n ", el tamaño de la muestra de estudio. Si utiliza un tamaño de muestra grande , usted no necesitará tan grande un T -score de rechazar H0 . Z-Score Introducción

Un Z -score, o Zx [Z de x], le permite hacer inferencias acerca de su muestra y la cantidad de la muestra se desvía de media de la población mayor. Se necesita una gran cantidad de datos, sin embargo , para utilizarlo. Un Z -score requiere que usted sabe que su media poblacional ∪ , la desviación estándar de la población , o ∂ , el tamaño de la muestra , o "n ", y la desviación estándar de la muestra, o " S. "

Estimación ∂

Si conoces ∂ , a continuación, utilizar la prueba Z; si usted no sabe ∂ , luego estimar (Encontrar S ) y el uso de la T -test:

s = √ ' (X - X line más ) 2 /n - 1 =' SS /n - 1
T -Test Cálculo

Para calcular la T-test , primero calcular el error estándar de la estimación de S ∂ utilizando la fórmula sx ( s de x) = s /√ n y ahora calcular t = línea X sobre - . ∪ /sx ( s de x )
Valores críticos

Para ambas pruebas , puntuaciones Z y T-score , usted debe comparar su resultado con un valor crítico en los papeles en los apéndices de los libros de texto o estadísticas en línea. Por Z-scores , sin embargo , puede suponer una distribución normal y encontrar sus valores críticos en la tabla de la distribución normal. Usted no puede asumir una distribución normal para el T-score , ya que se basan en una estimación y - por lo general - una población de estudio más pequeño, o
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