Die Beherrschung statistischer Techniken kann uns helfen, die Welt um uns herum besser zu verstehen, und der richtige Umgang mit Daten kann sich in einer Vielzahl von Berufen als nützlich erweisen. T-Tests können dabei helfen, festzustellen, ob der Unterschied zwischen einem erwarteten Satz von Werten und einem bestimmten Satz von Werten signifikant ist. Obwohl dieses Verfahren auf den ersten Blick schwierig erscheinen mag, kann es mit ein wenig Übung einfach zu handhaben sein. Dieser Prozess ist entscheidend für die Interpretation von Statistiken und Daten, da er uns sagt, ob die Daten nützlich sind oder nicht.
Formulieren Sie die Hypothese. Bestimmen Sie, ob die Daten einen einseitigen oder zweiseitigen Test rechtfertigen. Bei einseitigen Tests hat die Nullhypothese die Form μ > x, wenn Sie auf einen zu kleinen Stichprobenmittelwert testen möchten, oder μ < x, wenn Sie auf einen zu großen Stichprobenmittelwert testen möchten. Die Alternativhypothese hat die Form μ = x. Bei zweiseitigen Tests lautet die Alternativhypothese immer noch μ = x, aber die Nullhypothese ändert sich zu μ ≠ x.
Bestimmen Sie ein für Ihre Studie geeignetes Signifikanzniveau. Dies ist der Wert, mit dem Sie Ihr Endergebnis vergleichen. Im Allgemeinen liegen die Signifikanzwerte bei α = .05 oder α = .01, abhängig von Ihrer Präferenz und der gewünschten Genauigkeit Ihrer Ergebnisse.
Berechnen Sie die Beispieldaten. Verwenden Sie die Formel (x - μ)/SE, wobei der Standardfehler (SE) die Standardabweichung der Quadratwurzel der Grundgesamtheit ist (SE = s/√n). Berechnen Sie nach der Bestimmung der t-Statistik die Freiheitsgrade durch die Formel n-1. Geben Sie die t-Statistik, die Freiheitsgrade und das Signifikanzniveau in die t-Testfunktion eines Grafikrechners ein, um den P-Wert zu bestimmen. Wenn Sie mit einem zweiseitigen T-Test arbeiten, verdoppeln Sie den P-Wert.
Interpretieren Sie die Ergebnisse. Vergleichen Sie den P-Wert mit dem oben genannten Signifikanzniveau α. Wenn es kleiner als α ist, verwerfen Sie die Nullhypothese. Wenn das Ergebnis größer als α ist, verwerfen Sie die Nullhypothese nicht. Wenn Sie die Nullhypothese ablehnen, bedeutet dies, dass Ihre Alternativhypothese richtig ist und dass die Daten signifikant sind. Wenn Sie die Nullhypothese nicht ablehnen, bedeutet dies, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den Beispieldaten und den gegebenen Daten gibt.