Tartalom
A statisztikai technikák elsajátítása segíthet nekünk a körülöttünk lévő világ jobb megértésében, és az adatok helyes kezelésének megtanulása sokféle karrier szempontjából hasznosnak bizonyulhat. A T-tesztek segíthetnek meghatározni, hogy a várható értékkészlet és az adott értékkészlet közötti különbség szignifikáns-e. Noha ez az eljárás eleinte nehéznek tűnhet, egyszerűvé válhat egy kis gyakorlással. Ez a folyamat elengedhetetlen a statisztikák és adatok értelmezéséhez, mivel megmondja nekünk, hogy az adatok hasznosak-e vagy sem.
eljárás
Állítsa be a hipotézist. Határozza meg, hogy az adatok indokolják-e a egy- vagy a kétoldalú tesztet. Az egyoldalú teszteknél a nullhipotézis μ> x formátumú lesz, ha túl kicsi minta átlagot kíván tesztelni, vagy μ <x, ha túl nagy minta átlagot kíván tesztelni. Az alternatív hipotézis μ = x. Kétirányú teszteknél az alternatív hipotézis továbbra is μ = x, de a nullhipotézis μ ≠ x-re változik.
Határozza meg a tanulmányának megfelelő szignifikanciaszintet. Ez lesz az az érték, amellyel összehasonlítja a végső eredményt. Általában a szignifikancia értéke α = .05 vagy α = .01, az Ön preferenciájától és az eredmények pontos pontosságától függően.
Számítsa ki a mintaadatokat. Használja az (x - μ) / SE képletet, ahol a standard hiba (SE) a populáció négyzetgyökének szórása (SE = s / √n). A t-statisztika meghatározása után számítsuk ki a szabadság fokát az n-1 képlet segítségével. Írja be a t-statisztikát, a szabadság fokát és a szignifikancia szintjét a t-teszt funkcióba egy grafikonszámológépen a P-érték meghatározásához. Ha kétoldalú T-teszttel dolgozik, akkor kétszeresére tegye a P-értéket.
Értelmezze az eredményeket. Hasonlítsa össze a P-értéket a korábban megadott α szignifikancia szinttel. Ha ez kisebb, mint α, akkor utasítsa el a nullhipotézist. Ha az eredmény nagyobb, mint α, ne utasítsa el a nullhipotézist. Ha elutasítja a nullhipotézist, ez azt jelenti, hogy az alternatív hipotézis helyes, és az adatok jelentősek. Ha nem utasítja el a nullhipotézist, ez azt jelenti, hogy nincs szignifikáns különbség a mintaadatok és az adott adatok között.