Conţinut
Stăpânirea tehnicilor statistice ne poate ajuta să înțelegem mai bine lumea din jurul nostru și învățarea manipulării corecte a datelor se poate dovedi utilă într-o varietate de cariere. Testele T pot ajuta la determinarea dacă diferența dintre un set de valori preconizat și un set de valori este semnificativă. Deși această procedură poate părea dificilă la început, poate fi simplu de utilizat cu un pic de practică. Acest proces este vital pentru interpretarea statisticilor și datelor, deoarece ne spune dacă datele sunt utile sau nu.
Procedură
Precizați ipoteza. Stabiliți dacă datele necesită un test cu o singură coadă sau cu două cozi. Pentru testele cu o singură coadă, ipoteza nulă va fi sub forma μ> x dacă doriți să testați o medie a eșantionului care este prea mică sau μ <x dacă doriți să testați o medie a eșantionului prea mare. Ipoteza alternativă este sub forma μ = x. Pentru testele cu două cozi, ipoteza alternativă este încă μ = x, dar ipoteza nul se schimbă în μ ≠ x.
Determinați un nivel de semnificație adecvat studiului dumneavoastră. Aceasta va fi valoarea cu care compari rezultatul final. În general, valorile de semnificație sunt la α = .05 sau α = .01, în funcție de preferința dvs. și de cât de precise doriți să fie rezultatele dvs.
Calculați datele din eșantion. Folosiți formula (x - μ) / SE, unde eroarea standard (SE) este abaterea standard a rădăcinii pătrate a populației (SE = s / √n). După determinarea statisticii t, calculați grade de libertate prin formula n-1. Introduceți statistica t, gradele de libertate și nivelul de semnificație în funcția de testare t pe un calculator grafic pentru a determina valoarea P. Dacă lucrați cu un test T pe două cozi, dublați valoarea P.
Interpretați rezultatele. Comparați valoarea P cu nivelul de semnificație α menționat anterior. Dacă este mai mică decât α, respingeți ipoteza nulă. Dacă rezultatul este mai mare decât α, nu reușiți să respingeți ipoteza nulă. Dacă respingeți ipoteza nulă, acest lucru implică faptul că ipoteza dvs. alternativă este corectă și că datele sunt semnificative. Dacă nu reușiți să respingeți ipoteza nulă, acest lucru implică faptul că nu există nicio diferență semnificativă între datele probă și datele date.