Z-test এবং T-test এর ব্যবহার

Parametric এবং Non-parametric Tests - পরিসংখ্যান (Statistics) - Big Data and Analytics

3.3k

Z-test এবং T-test হল পরিসংখ্যানের দুইটি গুরুত্বপূর্ণ টেস্ট, যা সাধারণত শর্তাধীন অনুমান পরীক্ষা (hypothesis testing) এর জন্য ব্যবহৃত হয়। এই দুটি টেস্টের মাধ্যমে আমরা কোন নির্দিষ্ট প্যারামিটার সম্পর্কে অনুমান করি এবং সেটি পরীক্ষা করি যে, তা জনসংখ্যার প্যারামিটারের সাথে মানানসই কিনা। এই দুটি টেস্টে মূল পার্থক্য হলো জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এর সাথে সম্পর্ক এবং নমুনার আকার


১. Z-test (Z-টেস্ট)

Z-test একটি পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা যা নমুনার গড় এবং জনসংখ্যার গড় এর মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যখন জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকে এবং নমুনা আকার যথেষ্ট বড় (স্বাভাবিকভাবে n>30n > 30)।

ব্যবহার:

Z-test সাধারণত নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়:

  • জনসংখ্যার গড় সম্পর্কে অনুমান করা, যেখানে জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকে।
  • নমুনা গড় এবং জনসংখ্যার গড় এর মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করা।
  • প্রত্যাশিত গড় এবং নমুনার গড় এর মধ্যে তুলনা করা।

গণনা:

Z-test এর জন্য ব্যবহৃত ফর্মুলা হল:

Z=xˉμσnZ = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}

এখানে:

  • xˉ\bar{x} = নমুনার গড়
  • μ\mu = জনসংখ্যার গড়
  • σ\sigma = জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন
  • nn = নমুনা আকার

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি বিদ্যালয়ের গড় পরীক্ষার স্কোর ৭০। একজন শিক্ষক পরীক্ষার ফলাফল পর্যালোচনা করছেন এবং জানতে চান, একটি নতুন ক্লাসের গড় স্কোর কি ৭০ এর সমান? যদি জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১০ হয় এবং নমুনার আকার ৫০ হয়, তবে আমরা Z-test ব্যবহার করতে পারি।


২. T-test (T-টেস্ট)

T-test একটি পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা যা নমুনার গড় এবং জনসংখ্যার গড় এর মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে এর মধ্যে মূল পার্থক্য হল, T-test ব্যবহার করা হয় যখন জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকে না এবং নমুনার আকার ছোট (স্বাভাবিকভাবে n30n \leq 30)।

ব্যবহার:

T-test সাধারণত নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়:

  • জনসংখ্যার গড় সম্পর্কে অনুমান করা, যখন জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা নেই।
  • নমুনা গড় এবং জনসংখ্যার গড় এর মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করা যখন নমুনার আকার ছোট হয়।
  • দুটি আলাদা গোষ্ঠীর মধ্যে গড় পার্থক্য পরীক্ষা করা (independent T-test)।

গণনা:

T-test এর জন্য ব্যবহৃত ফর্মুলা হল:

T=xˉμsnT = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{s}{\sqrt{n}}}

এখানে:

  • xˉ\bar{x} = নমুনার গড়
  • μ\mu = জনসংখ্যার গড়
  • ss = নমুনার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন
  • nn = নমুনা আকার

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি শহরের গড় বেকারি বিক্রির পরিমাণ ১০০ পিস। কিন্তু, একটি নতুন বেকারির বিক্রির গড় কত তা পরীক্ষা করতে চান, যেখানে সারা শহরের বেকারির গড় বিক্রি μ=100\mu = 100 পিস, কিন্তু নতুন বেকারির স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা নেই এবং নমুনার আকার ২৫। এই পরিস্থিতিতে, T-test ব্যবহার করা হবে।


Z-test এবং T-test এর মধ্যে পার্থক্য:

বৈশিষ্ট্যZ-testT-test
জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনজানানো থাকেজানা থাকে না
নমুনার আকারবড় নমুনা (সাধারণত n>30n > 30)ছোট নমুনা (সাধারণত n30n \leq 30)
বণ্টনসাধারণত নরমাল বণ্টন ব্যবহৃত হয়t-বণ্টন ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে ছোট নমুনার জন্য
ফর্মুলাZ=xˉμσnZ = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}T=xˉμsnT = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{s}{\sqrt{n}}}

কখন Z-test এবং T-test ব্যবহার করবেন:

  • Z-test ব্যবহার করা উচিত যদি:
    • জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকে।
    • নমুনার আকার বড় হয় (যেমন n>30n > 30)।
  • T-test ব্যবহার করা উচিত যদি:
    • জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা না থাকে।
    • নমুনার আকার ছোট হয় (যেমন n30n \leq 30)।

সারাংশ

Z-test এবং T-test উভয়ই গড়ের তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের মধ্যে মূল পার্থক্য হলো জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা এবং নমুনার আকারZ-test বড় নমুনা এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকলে ব্যবহৃত হয়, যেখানে T-test ছোট নমুনা এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন অজানা থাকলে ব্যবহৃত হয়।

Content added By
Promotion

Are you sure to start over?

Loading...