En T-poäng är en form av en standardiserad teststatistik som gör att du kan ta en individuell poäng och omvandla den till en standardiserad form för att göra jämförelsen enklare. T-testet liknar Z-testet, men i allmänhet är T-tester mest användbara med en mindre provstorlek (vanligen under 30) och när standardavvikelsen är okänd, medan Z-tester arbetar med en stor provstorlek när varianter är kända.
Spela in värdena
Skriv ner värdena för en T-poängberäkning. Till exempel, säg att du tror att dina klasskamrater spenderar mer tid på sociala medier än resten av skolan gör. Du måste statistiskt visa att dina klasskamrater spenderar mycket tid på sociala medier. Skriv ner provvärdet, populationens medelvärde, provstandardavvikelsen och provstorleken.
Använd värdena
Använd värden till T-poängformeln, som är:
t = (provmedelvärde - populationsmedelvärde) ÷ (provstandardavvikelse ÷ √provstorlek).
Till exempel, säg att du tror att dina klasskamrater spenderar i genomsnitt tre timmar per dag på sociala medier. Du väljer ett urval av 10 klasskamrater och den genomsnittliga tiden på sociala medier är fyra timmar per dag, med en provstandardavvikelse på 30 minuter (0,5 timmar).
(Om du tror att din tro är sant kan du träna sannolikheten för att den genomsnittliga tiden på sociala medier kommer att vara högst fyra timmar per dag.) I det här fallet:
t = (4 - 3) ÷ (0,5 ÷ √10), vilket är -1 ÷ 0.158114, vilket är -6.325.
Utarbeta grader av frihet
Dra 1 av din urvalstorlek för att få graderna av frihet (df), som är 9.
Använd en vetenskaplig räknare eller en onlinekalkylator för att hitta sannolikheten genom att mata in df och t-värdena. I detta fall är sannolikheten 0,99 eller 9,9 procent.
TL; DR (för länge, läste inte)
Använd T-score formel för att lösa sannolikhetsfrågor. Vanligtvis bör du bara använda T-testet om din distribution är normal; Med andra ord, att en graf av dina data skulle göra en klockformad kurva. Generellt är ju större T-poängen desto större är skillnaden mellan de testade grupperna. Detta påverkas av många faktorer, inklusive antalet objekt i ditt urval, medelvärdet för ditt prov, medeltalet av befolkningen där du drar ditt prov och standardavvikelsen för ditt prov.
