Sisu
Statistiliste võtete valdamine aitab meil ümbritsevat maailma paremini mõista ning andmete korrektseks käsitsemiseks õppimine võib osutuda kasulikuks erinevatel karjäärialadel. T-testid aitavad kindlaks teha, kas erinevus eeldatavate väärtuste ja antud väärtuste komplekti vahel on oluline. Kuigi see protseduur võib alguses keeruline tunduda, võib seda natuke harjutades lihtne kasutada. See protsess on statistika ja andmete tõlgendamisel ülioluline, kuna see annab meile teada, kas andmed on kasulikud või mitte.
Protseduur
Esitage hüpotees. Tehke kindlaks, kas andmed nõuavad ühe- või kahepoolset testi. Ühesuunaliste testide korral on nullhüpotees μ> x, kui soovite testida liiga väikese valimi keskmise korral või μ <x, kui soovite testida liiga suure proovi keskmise korral. Alternatiivne hüpotees on kujul μ = x. Kahepoolsetes testides on alternatiivne hüpotees ikkagi μ = x, kuid nullhüpotees muutub μ ≠ x.
Määrake oma uuringule sobiv olulisuse tase. See on väärtus, millega võrdlete oma lõpptulemust. Üldiselt on olulisuse väärtused α = 0,05 või α = 0,01, sõltuvalt teie eelistustest ja sellest, kui täpsed soovite oma tulemusi olla.
Arvutage valimi andmed. Kasutage valemit (x - μ) / SE, kus standardviga (SE) on populatsiooni ruutjuure standardhälve (SE = s / √n). Pärast t-statistika määramist arvutage vabadusaste valemi n-1 abil. P-väärtuse määramiseks sisestage graafilise kalkulaatori t-testi funktsiooni t-statistika, vabadusastmed ja olulisuse tase t-testi funktsiooni. Kui töötate kahepoolse T-testiga, kahekordistage P-väärtus.
Tõlgendage tulemusi. Võrrelge P-väärtust varem avaldatud α-olulisuse tasemega. Kui see on väiksem kui α, lükake nullhüpotees tagasi. Kui tulemus on suurem kui α, siis lükake nullhüpoteesi tagasi. Nullhüpoteesi tagasilükkamine tähendab, et teie alternatiivne hüpotees on õige ja andmed on olulised. Kui nurjatud hüpoteesi tagasi lükata ei õnnestu, tähendab see, et valimi ja antud andmete vahel pole olulist erinevust.