Statistinių metodų įvaldymas gali padėti geriau suprasti mus supantį pasaulį, o išmokti teisingai tvarkyti duomenis gali būti naudinga įvairiose karjerose. „T-Test“ gali padėti nustatyti, ar skirtumas tarp laukiamų verčių ir nurodytų verčių rinkinių yra reikšmingas. Nors iš pradžių ši procedūra gali atrodyti sunki, ją gali būti paprasta naudoti šiek tiek praktikuojant. Šis procesas yra gyvybiškai svarbus aiškinant statistiką ir duomenis, nes jis mums nurodo, ar duomenys yra naudingi, ar ne.
Nurodykite hipotezę. Nustatykite, ar duomenys turi vienos ar dviejų uodegų bandymą. Atliekant vienos uodegos bandymus, nulinė hipotezė bus μ> x forma, jei norite patikrinti per mažą imties vidurkį, arba μ
Nustatykite reikšmingumo lygį, tinkamą jūsų tyrimui. Tai bus ta vertė, su kuria palyginsite savo galutinį rezultatą. Paprastai reikšmingumo reikšmės yra α = .05 arba α = .01, atsižvelgiant į jūsų pageidavimus ir tai, kiek tikslūs norite, kad jūsų rezultatai būtų.
Apskaičiuokite imties duomenis. Naudokite formulę (x - μ) / SE, kur standartinė paklaida (SE) yra populiacijos kvadratinės šaknies standartinis nuokrypis (SE = s / √n). Nustačius t-statistiką, apskaičiuokite laisvės laipsnius pagal formulę n-1. Įveskite t-statistiką, laisvės laipsnius ir reikšmingumo lygį į t-testo funkciją grafikos skaičiuoklėje, kad nustatytumėte P reikšmę. Jei dirbate su dviejų uodegų T-testu, padvigubinkite P vertę.
Interpretuokite rezultatus. Palyginkite P reikšmę su anksčiau nurodytu α reikšmingumo lygiu. Jei jis yra mažesnis nei α, atmeskite nulinę hipotezę. Jei rezultatas yra didesnis nei α, neatmeskite nulinės hipotezės. Jei atmesite nulinę hipotezę, tai reiškia, kad jūsų alternatyvi hipotezė yra teisinga ir kad duomenys yra reikšmingi. Jei nepavyksta atmesti nulinės hipotezės, tai reiškia, kad nėra reikšmingo skirtumo tarp imties duomenų ir pateiktų duomenų.