Comment calculer les statistiques de test t

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Comment calculer la statistique T-Test

Lorsque vous rassemblez des données ou effectuer une expérience, vous voulez généralement de démontrer qu`il ya un lien entre un changement dans un paramètre et un changement dans un autre. Par exemple, des dîners spaghetti peuvent conduire à plus de voyages à la teinturerie. Les outils statistiques vous aider à déterminer si les données collectées est significative. Plus précisément, le T-test peut vous aider à décider s`il y a une différence significative entre les deux ensembles de données. Par exemple, un groupe de données peut être des voyages au nettoyeur à sec pour les personnes qui ne mangent pas des spaghettis, et l`autre peut être visites le nettoyage à sec pour les gens qui mangent des spaghettis. Deux T-tests différents travaillent dans des circonstances différentes, d`abord pour des données totalement indépendantes, deuxième pour les groupes de données qui sont connectés d`une certaine façon.

Des échantillons indépendants

  • Créer une section sur votre feuille de calcul des statistiques sommaires pour vos échantillons indépendants. Calculer la somme, la valeur n (ou taille de l`échantillon), et la moyenne des scores pour chacun des échantillons indépendants. Etiqueter chaque calcul avec "somme," "n" et "signifier," respectivement.

  • Calculer les degrés de liberté pour chacun des échantillons indépendants. Les degrés de liberté est habituellement représentée par "n-1" ou la taille de l`échantillon de votre moins un. Écrivez les degrés de calcul de la liberté dans la section des statistiques sommaires.

  • Calculer la variance et l`écart type pour chacun des échantillons. Écrivez ces calculs dans la section des statistiques sommaires pour chaque échantillon.




  • Ajouter les degrés de liberté des deux échantillons et placer ce côté d`une ligne avec l`étiquette "Degrés de liberté totale" ou "df-totale."

  • Multiplier les degrés de liberté de chaque échantillon par la variance de chaque échantillon. Ajouter les deux chiffres et diviser le total par le "Degrés de liberté totale." Notez ce numéro calculé sur une ligne avec l`étiquette "Pooled Variance."

  • Divisez la "Pooled variance" par le "n" de l`un des échantillons. Répéter ce calcul pour l`autre échantillon. Ajouter les deux chiffres obtenus. Prenez la racine carrée de ce nombre et placez ce calcul sur une ligne intitulée "Erreur type de la différence."

  • Soustraire l`échantillon plus petit signifie du plus grand échantillon moyen. Diviser cette différence par le "Erreur type de la différence" et d`écrire ce calcul bas que votre "t obtenu" ou "t-valeur."

Les échantillons à charge

  • Soustraire la seconde partition du premier score pour chaque paire dans votre ensemble de données. Placer chacun de ces "différence" scores dans une colonne intitulée "Différence." Ajouter le "Différence" colonnes pour calculer un total et d`étiqueter le résultat comme "RÉ."

  • Carrés chacune des "Différence" scores et placent chaque résultat au carré dans une colonne intitulée "D-squared." Ajouter le "D-squared" colonnes pour calculer un total.

  • Multiplier le nombre de scores appariés ("n") par le "D-squared" colonne totale. Soustraire la place du total "ré" à partir de ce résultat. Diviser cette différence par "n moins un." Calculer la racine carrée de ce nombre et étiqueter le nombre résultant comme "diviseur."

  • Diviser le total "ré" par le "diviseur" pour trouver la statistique t-valeur pour la charge-échantillons t-test.

Conseils & Avertissements

  • Comparez le t-valeur obtenue à la statistique "t-valeur critique" trouvé dans votre distribution t table graphique pour déterminer si vous devez rejeter l`hypothèse nulle ou accepter l`hypothèse alternative.
Éducation / College & enseignement supérieur / Université

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