שליטה בטכניקות סטטיסטיות יכולה לעזור לנו להבין טוב יותר את העולם סביבנו, ולמידה של טיפול נכון בנתונים יכולה להיות שימושית במגוון קריירות. מבחני T יכולים לעזור לקבוע אם ההבדל בין קבוצת ערכים צפויה למערכת ערכים מסוימת הוא משמעותי. אמנם הליך זה עשוי להיראות קשה בהתחלה, אך הוא יכול להיות פשוט לשימוש עם מעט תרגול. תהליך זה חיוני לפרשנות סטטיסטיקה ונתונים, מכיוון שהוא אומר לנו אם הנתונים מועילים או לא.
ציין את ההשערה. קבע אם הנתונים מצדיקים בדיקה חד-זוויתית או דו-זוויתית. במבחנים חד-זנביים, השערת האפס תהיה בצורת μ> x אם ברצונך לבדוק מדגם ממוצע קטן מדי, או μ
קבע רמת משמעות המתאימה למחקר שלך. זה יהיה הערך שתשווה אליו את התוצאה הסופית שלך. באופן כללי, ערכי המשמעות הם α = .05 או α = .01, תלוי בהעדפה שלך ובאיזו מידה שאתה רוצה שהתוצאות שלך יהיו.
חשב את נתוני המדגם. השתמש בנוסחה (x - μ) / SE, כאשר שגיאת התקן (SE) היא סטיית התקן של שורש הריבוע של האוכלוסייה (SE = s / √n). לאחר קביעת הסטטיסטיקה t, חישבו דרגות חופש באמצעות הנוסחה n-1. הזן את ט-סטטיסטיקה, דרגות החופש ורמת המשמעות לפונקציית מבחן t במחשבון גרפים כדי לקבוע את ערך ה- P. אם אתה עובד עם מבחן T בעל שני זנבות, הכפל את ערך ה- P.
לפרש את התוצאות. השווה את ערך ה- P לרמת המובהקות α שצוינה קודם. אם הוא פחות מ- α, דחה את השערת האפס. אם התוצאה גדולה מ- α, אל תדחה את השערת האפס. אם אתה דוחה את השערת האפס, זה מרמז שההשערה האלטרנטיבית שלך נכונה ושהנתונים משמעותיים. אם אינך מצליח לדחות את השערת האפס, פירוש הדבר שאין הבדל משמעותי בין נתוני המדגם לבין הנתונים הנתונים.