Zvládnutí statistických technik nám může pomoci lépe porozumět světu kolem nás a naučit se správně zacházet s daty se může ukázat jako užitečné v různých profesích. T-testy mohou pomoci určit, zda je rozdíl mezi očekávanou sadou hodnot a danou sadou hodnot významný či nikoli. I když tento postup může zpočátku vypadat obtížně, jeho použití s trochou praxe může být jednoduché. Tento proces je nezbytný pro interpretaci statistik a dat, protože nám říká, zda jsou data užitečná.
Uveďte hypotézu. Určete, zda data zaručují jednostranný nebo dvoustranný test. U jednostranných testů bude nulová hypotéza ve formě μ> x, pokud chcete testovat příliš malý průměr vzorku, nebo μ
Určete úroveň významnosti vhodnou pro vaši studii. To bude hodnota, se kterou porovnáte svůj konečný výsledek. Obecně platí, že hodnoty významnosti jsou α = .05 nebo α = .01, v závislosti na vašich preferencích a přesnosti vašich výsledků.
Vypočítejte vzorová data. Použijte vzorec (x - μ) / SE, kde standardní chyba (SE) je směrodatná odchylka druhé odmocniny populace (SE = s / √n). Po určení t-statistiky vypočítejte stupně volnosti pomocí vzorce n-1. Zadejte t-statistiku, stupně volnosti a hladinu významnosti do funkce t-testu na grafickém kalkulátoru a určete P-hodnotu. Pokud pracujete s dvoustranným T-testem, zdvojnásobte hodnotu P.
Interpretujte výsledky. Porovnejte hodnotu P s dříve uvedenou úrovní významnosti α. Pokud je menší než α, odmítněte nulovou hypotézu. Pokud je výsledek větší než α, nezavrhněte nulovou hypotézu. Pokud odmítnete nulovou hypotézu, znamená to, že vaše alternativní hypotéza je správná a že data jsou významná. Pokud se vám nepodaří odmítnout nulovou hypotézu, znamená to, že neexistuje žádný významný rozdíl mezi daty vzorku a danými daty.