Um t-teste é um teste estatístico, para determinar se as médias de dois grupos são iguais. Por exemplo, você pode testar se os homens e as mulheres pesam a mesma quantidade. Ou você pode testar se as pernas das pessoas têm o mesmo comprimento.
Existem dois tipos de teste-t: independentes e emparelhados. Um t-teste independente é usado quando as duas amostras são independentes - ou seja, quando as informações sobre uma amostra diz nada sobre o outro. Se amostra aleatória de um grupo de homens e um grupo aleatório de mulheres, em seguida, o primeiro exemplo é independente. O segundo exemplo é emparelhado, porque o comprimento de uma perna faz dizer algo sobre o comprimento do outro.
Coisas que você precisa
- calculadora científica com funções de média e variância.
Calcular uma T-teste Amostra Independente
Localizar a média do primeiro grupo. A média é o total da amostra dividido pelo número de itens.
Localizar a média do segundo grupo.
Subtrair o resultado no passo 2 do resultado no passo 1.
Localizar a variância do primeiro grupo. A variação é uma medida do espalhamento de uma amostra. É calculada como a soma da diferença de quadrados entre as pontuações individuais e a média.
Divida a variância pelo número de indivíduos no primeiro grupo.
Encontre a variância do segundo grupo, e dividi-lo pelo número de indivíduos do segundo grupo.
Adicione os resultados das etapas 5 e 6.
Tirar a raiz quadrada do resultado na etapa 7.
Divida o resultado na etapa 3 com o resultado na etapa 8. Este é o T-estatística.
Calculando um teste t de amostras pareadas
Calcular a diferença entre cada par. Por exemplo, a diferença entre a perna direita e esquerda do comprimento da perna.
Localizar a média da diferença a partir do passo 1.
Localizar a variância da diferença a partir do passo 1.
Extrair a raiz quadrada da variância da diferença-Este é o desvio padrão da diferença.
Calcular a raiz quadrada do número de assuntos.
Dividir o desvio padrão da diferença, pelo resultado na etapa 5
Divida a diferença média pelo resultado na etapa 6. Este é o T-estatística.
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