Dominar las técnicas estadísticas puede ayudarnos a comprender mejor el mundo que nos rodea, y aprender a manejar los datos correctamente puede resultar útil en una variedad de carreras. Las pruebas T pueden ayudar a determinar si la diferencia entre un conjunto de valores esperado y un conjunto de valores dado es significativa. Si bien este procedimiento puede parecer difícil al principio, puede resultar sencillo de usar con un poco de práctica. Este proceso es vital para interpretar estadísticas y datos, ya que nos dice si los datos son útiles o no.
Expresa la hipótesis. Determine si los datos justifican una prueba de una o dos colas. Para las pruebas de una cola, la hipótesis nula tendrá la forma μ> x si desea probar una media muestral que es demasiado pequeña, o μ
Determine un nivel de significancia apropiado para su estudio. Este será el valor con el que compare su resultado final. Generalmente, los valores de significancia están en α = .05 o α = .01, según su preferencia y cuán precisos desea que sean sus resultados.
Calcule los datos de la muestra. Utilice la fórmula (x - μ) / SE, donde el error estándar (SE) es la desviación estándar de la raíz cuadrada de la población (SE = s / √n). Después de determinar el estadístico t, calcule los grados de libertad mediante la fórmula n-1. Ingrese el estadístico t, los grados de libertad y el nivel de significancia en la función de prueba t en una calculadora gráfica para determinar el valor P. Si está trabajando con una prueba T de dos colas, duplique el valor P.
Interprete los resultados. Compare el valor P con el nivel de significancia α indicado anteriormente. Si es menor que α, rechace la hipótesis nula. Si el resultado es mayor que α, no rechace la hipótesis nula. Si rechaza la hipótesis nula, esto implica que su hipótesis alternativa es correcta y que los datos son significativos. Si no rechaza la hipótesis nula, esto implica que no hay una diferencia significativa entre los datos de la muestra y los datos dados.