統計的手法を習得することは、私たちの周りの世界をよりよく理解するのに役立ち、データを正しく処理することを学ぶことは、さまざまなキャリアで役立つことがわかります。 T検定は、期待される値のセットと特定の値のセットとの差が有意であるかどうかを判断するのに役立ちます。 この手順は最初は難しいように見えるかもしれませんが、少し練習すれば簡単に使用できます。 このプロセスは、データが有用かどうかを示すため、統計とデータを解釈するために不可欠です。
仮説を述べる。 データが片側検定または両側検定のどちらを保証するかを決定します。 片側検定の場合、ヌル仮説は、サンプル平均が小さすぎる場合はμ> xの形式になり、サンプル平均が大きすぎる場合はμ
研究に適した有意水準を決定します。 これは、最終結果を比較する値になります。 一般に、有意差の値は、好みと結果の精度に応じて、α= .05またはα= .01になります。
サンプルデータを計算します。 式（x-μ）/ SEを使用します。ここで、標準誤差（SE）は、母集団の平方根の標準偏差です（SE = s /√n）。 t統計量を決定した後、式n-1を使用して自由度を計算します。 グラフ電卓のt検定関数に、t統計量、自由度、および有意水準を入力して、P値を決定します。 両側T検定を使用している場合は、P値を2倍にします。
結果を解釈します。 P値を前述のα有意水準と比較します。 α未満の場合は、帰無仮説を棄却します。 結果がαより大きい場合は、帰無仮説を棄却しないでください。 帰無仮説を棄却する場合、これは対立仮説が正しく、データが有意であることを意味します。 帰無仮説を棄却できない場合、これは、サンプルデータと指定されたデータの間に有意差がないことを意味します。