T-testes permitem determinar se as diferenças entre as médias das duas amostras diferentes são estatisticamente significativos, indicando diferenças reais entre as duas amostras, ou se as diferenças aconteceu apenas como resultado de um erro. Depois de ter seus valores t, você precisa saber como interpretá-los. Interpretação requer uma tabela padrão de significância, disponível na parte de trás da maioria dos livros de estatísticas.
Coisas que você precisa
- estatísticas livro
Definir um "nível de risco" para os dados. Este nível, também conhecido como o nível alfa, refere-se à possibilidade de as diferenças entre as amostras aparece para ser estatisticamente significativa, após a realização de um teste-t, mesmo que eles não são estatisticamente significativas. Tipicamente, o nível alfa é ajustado para 0,05.
Calcule quantos graus de liberdade que você tem em seus dados. Graus de liberdade consistir no número total de elementos em ambas as amostras, menos dois. Por exemplo, se ambas as amostras continham 36 elementos, os graus de liberdade seria 36 + 36-2 = 70.
Consulte a tabela de significância e usar o valor alfa eo valor para graus de importância para encontrar o t-valor listado na tabela. Se a sua t-valor é maior do que o t-valor listado na tabela, em seguida, você pode concluir que as diferenças entre as suas duas amostras são estatisticamente significativos. Se a sua t-valor é menor do que o t-valor listado na tabela, então as diferenças entre suas amostras não são estatisticamente significativos para o valor alfa que você escolheu.
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