Obsah
Zvládnutie štatistických techník nám môže pomôcť lepšie porozumieť svetu okolo nás a naučiť sa správne zaobchádzať s údajmi sa môže ukázať ako užitočné v rôznych profesiách. T-testy môžu pomôcť určiť, či je rozdiel medzi očakávaným súborom hodnôt a daným súborom hodnôt významný. Aj keď sa tento postup môže zdať na prvý pohľad zložitý, jeho použitie s trochou praxe môže byť jednoduché. Tento proces je nevyhnutný na interpretáciu štatistík a údajov, pretože nám hovorí, či sú údaje užitočné alebo nie.
procedúra
Uveďte hypotézu. Určite, či údaje zaručujú jednostranný alebo dvojstranný test. Pri jednostranných testoch bude nulová hypotéza vo forme μ> x, ak chcete testovať priemernú vzorku, ktorá je príliš malá, alebo μ <x, ak chcete testovať priemernú vzorku, ktorá je príliš veľká. Alternatívna hypotéza je vo forme μ = x. V prípade dvojstranných testov je alternatívna hypotéza stále μ = x, ale nulová hypotéza sa mení na μ ≠ x.
Určte hladinu významnosti vhodnú pre vašu štúdiu. Toto je hodnota, s ktorou porovnávate svoj konečný výsledok. Všeobecne sú hodnoty významnosti α = 0,05 alebo α = 0,01, v závislosti od vašich preferencií a presnosti, ktorú chcete, aby boli vaše výsledky.
Vypočítajte údaje vzorky. Použite vzorec (x - μ) / SE, kde štandardná chyba (SE) je štandardná odchýlka druhej odmocniny obyvateľstva (SE = s / √n). Po určení t-štatistiky vypočítajte stupne voľnosti pomocou vzorca n-1. Do funkcie t-testu na grafickej kalkulačke zadajte t-štatistiku, stupne voľnosti a hladinu významnosti, aby ste určili hodnotu P. Ak pracujete s dvojitým T-testom, zdvojnásobte hodnotu P.
Interpretujte výsledky. Porovnajte hodnotu P s hladinou významnosti α uvedenou vyššie. Ak je menej ako α, odmietnite nulovú hypotézu. Ak je výsledok väčší ako α, neodmietnite nulovú hypotézu. Ak odmietnete nulovú hypotézu, znamená to, že vaša alternatívna hypotéza je správna a že údaje sú významné. Ak odmietnete nulovú hypotézu, znamená to, že medzi vzorkovanými údajmi a danými údajmi nie je významný rozdiel.