Ovladavanje statističkim tehnikama može nam pomoći da bolje razumijemo svijet oko nas, a učenje ispravnog rukovanja podacima može se pokazati korisnim u raznim karijerama. T-testovi mogu pomoći utvrditi je li razlika između očekivanog skupa vrijednosti i zadanog skupa vrijednosti značajna ili ne. Iako ovaj postupak u početku može izgledati teško, može se koristiti s malo vježbe. Ovaj je postupak presudan za tumačenje statistike i podataka jer nam govori jesu li podaci korisni ili ne.
Iznesite hipotezu. Utvrdite da li podaci opravdavaju jednostrani ili dvostrani test. Za testove s jednim repom, nulta hipoteza bit će u obliku μ> x ako želite testirati premalu srednju vrijednost uzorka, ili μ
Odredite razinu značajnosti prikladnu za vaše istraživanje. To će biti vrijednost s kojom uspoređujete svoj konačni rezultat. Općenito, vrijednosti značajnosti su na α = .05 ili α = .01, ovisno o vašoj želji i koliko točni želite da vaši rezultati budu.
Izračunajte uzorke podataka. Upotrijebite formulu (x - μ) / SE, gdje je standardna pogreška (SE) standardna devijacija kvadratnog korijena populacije (SE = s / √n). Nakon određivanja t-statistike, izračunajte stupnjeve slobode kroz formulu n-1. Unesite t-statistiku, stupnjeve slobode i razinu značajnosti u funkciju t-testa na grafički kalkulator da biste odredili P-vrijednost. Ako radite s dvostranim T-testom, udvostručite vrijednost P.
Protumačite rezultate. Usporedite P-vrijednost s prethodno navedenom razinom α značajnosti. Ako je manje od α, odbacite nultu hipotezu. Ako je rezultat veći od α, ne odbacite nultu hipotezu. Ako odbijete nultu hipotezu, to znači da je vaša alternativna hipoteza točna i da su podaci značajni. Ako ne uspijete odbiti nultu hipotezu, to podrazumijeva da nema značajne razlike između podataka uzorka i danih podataka.