När du samlar in data eller utför ett experiment vill du vanligtvis visa att det finns en koppling mellan en ändring i en parameter och en ändring i en annan. Spagetti-middagar kan till exempel leda till fler resor till kemtvättarna. Statistiska verktyg hjälper dig att ta reda på om uppgifterna du samlar är meningsfulla. Specifikt kan T-testen hjälpa dig att bestämma om det finns en signifikant skillnad mellan två uppsättningar data. Till exempel kan en grupp data vara utflykter till kemtvätten för personer som inte äter spagetti, och den andra kan vara kemtvättbesök för personer som äter spagetti. Två olika T-tester fungerar under olika omständigheter, först för helt oberoende data, andra för datagrupper som är anslutna på något sätt.

Oberoende prov

Skapa en sektion på ditt arbetsblad för sammanfattande statistik för dina oberoende prover. Beräkna summan, n-värdet (eller provstorleken) och medelvärdet av poängen för var och en av de oberoende proverna. Märk varje beräkning med respektive "summa", "n" och "mean".

Beräkna frihetsgraderna för var och en av de oberoende proverna. Frihetsgrader representeras vanligtvis av "n-1" eller din provstorlek minus en. Skriv beräkningsgraden för frihetsgraden i avsnittet Sammanfattande statistik.

Beräkna variansen och standardavvikelsen för var och en av proverna. Skriv dessa beräkningar i sammanfattningsstatistikkavsnittet för varje prov.

Lägg till graden av frihet för båda proven och placera den bredvid en rad med etiketten "Grader av frihet totalt" eller "df-totalt".

Multiplicera graden av frihet för varje prov med variansen för varje prov. Lägg till de två siffrorna och dela samman med "Freedom Total." Skriv detta beräknade nummer på en rad med etiketten "Pooled Variance."

Dela "Pooled Variance" med "n" för ett av proven. Upprepa denna beräkning för det andra provet. Lägg till de två resulterande numren. Ta kvadratroten av det här numret och placera denna beräkning på en rad märkt "Standardfel av skillnaden".

Subtrahera det mindre urvalsmetoden från det större urvalsmetoden. Dela upp denna skillnad med "Standardfelet i skillnaden" och skriv denna beräkning ner som ditt "t-erhållna" eller "t-värde".

Avhängande prov

Dra det andra poänget från den första poängen för varje par i din dataset. Placera var och en av dessa "skillnader" i en kolumn märkt "Skillnad". Lägg till kolumnerna "Difference" för att räkna ut en summa och markera resultatet som "D."

Kvadrata varje "Difference" -resultat och placera varje kvadratiskt resultat i en kolumn med etiketten "D-kvadrat". Lägg till kolumnerna "D-kvadrat" för att beräkna totalt.

Multiplicera antalet parade poäng ("n") med kolumnen "D-kvadrat". Subtrahera kvadraten av den totala "D" från detta resultat. Dela denna skillnad med "n minus en". Beräkna kvadratroten av det här numret och märk det resulterande numret som "divisor".

Dela den totala "D" med "divisor" för att hitta statistik för t-värdet för t-testet med beroende prov.

Tips

Jämför den erhållna t-värdesstatistiken med det "kritiska t-värdet" som finns i ditt distributionstabellschema för att avgöra om du ska avvisa nollhypotesen eller acceptera den alternativa hypotesen .