Quando você coletar dados ou executar uma experiência, você geralmente deseja demonstrar que há uma conexão entre uma mudança em um parâmetro e uma mudança no outro. Por exemplo, jantares de espaguete pode levar a mais viagens para a limpeza a seco. ferramentas estatísticas ajudá-lo a descobrir se os dados coletados é significativo. Especificamente, o T-teste pode ajudá-lo a decidir se há uma diferença significativa entre os dois conjuntos de dados. Por exemplo, um grupo de dados pode ser viagens para a limpeza a seco para as pessoas que não comem espaguete, e os outros podem ser visitas limpeza a seco para as pessoas que comem espaguete. Dois t-testes diferentes trabalham em diferentes circunstâncias, em primeiro lugar para os dados completamente independentes, segundo para grupos de dados que estão ligados de alguma forma.
As amostras independentes
Criar uma seção em sua planilha de estatísticas de resumo para as suas amostras independentes. Calcular a soma, a N-valor (ou tamanho da amostra), e a média das pontuações para cada uma das amostras independentes. Rotular cada cálculo com "soma," "n" e "significar," respectivamente.
Calcular os graus de liberdade para cada uma das amostras independentes. Graus de liberdade é geralmente representado por "N-1" ou o tamanho da amostra menos um. Escrever os graus de liberdade de cálculo na secção de estatísticas de resumo.
Calcula-se a variância e o desvio padrão para cada uma das amostras. Escrever esses cálculos na seção de estatísticas de resumo para cada amostra.
Adicione os graus de liberdade de ambas as amostras e colocar isso ao lado de uma linha com o rótulo "Graus de liberdade total" ou "df-total."
Multiplicar os graus de liberdade de cada amostra pela variância de cada amostra. Adicione os dois números e dividir o total pelo "Graus de liberdade." Escreva este número, calculado sobre uma linha com o rótulo "Pooled variância."
Divida o "Pooled Variance" pelo "n" de uma das amostras. Repita este cálculo para a outra amostra. Adicionar os dois números resultantes. Tirar a raiz quadrada deste número e coloque este cálculo em uma linha rotulada "Erro padrão da diferença."
Subtrair a amostra menor significa a partir da média de amostra maior. Dividir essa diferença pela "Erro padrão da diferença" e escrever este cálculo para baixo como o seu "T obtido" ou "t-valor."
As amostras dependentes
Subtraia a segunda pontuação da primeira pontuação para cada par em seu conjunto de dados. Coloque cada um deles "diferença" pontuações em uma coluna denominada "Diferença." Adicione o "Diferença" colunas para calcular um total e rotular o resultado como "D."
Quadrado cada um dos "Diferença" pontuações e colocar cada resultado ao quadrado em uma coluna denominada "D-quadrado." Adicione o "D-quadrado" colunas para calcular um total.
Multiplique o número de pontos emparelhados ("n") pelo "D-quadrado" total da coluna. Subtrair a praça do total "D" A partir deste resultado. Dividir essa diferença pela "n menos um." Calcular a raiz quadrada deste número e rotular o número resultante como "divisor."
Divida o total "D" pelo "divisor" para encontrar a estatística t-valor para a amostras dependentes-t-teste.
dicas & avisos
- Compare o t-valor obtido estatística para o "t-valor crítico" encontrado em sua distribuição t-table gráfico para determinar se você deve rejeitar a hipótese nula ou aceitar a hipótese alternativa.
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