Stăpânirea tehnicilor statistice ne poate ajuta să înțelegem mai bine lumea din jurul nostru, iar învățarea de a gestiona corect datele se poate dovedi utilă într-o varietate de cariere. Testele T pot ajuta la determinarea dacă diferența dintre un set de valori așteptat și un set dat de valori este sau nu semnificativă. Deși această procedură poate părea dificilă la început, poate fi ușor de utilizat cu un pic de practică. Acest proces este vital pentru interpretarea statisticilor și a datelor, deoarece ne spune dacă datele sunt sau nu utile.
Expuneți ipoteza. Determinați dacă datele justifică un test cu o coadă sau cu două cozi. Pentru testele cu o singură coadă, ipoteza nulă va fi sub forma μ> x dacă doriți să testați o probă medie prea mică sau μ
Stabiliți un nivel de semnificație adecvat studiului dvs. Aceasta va fi valoarea cu care comparați rezultatul final. În general, valorile de semnificație sunt α = .05 sau α = .01, în funcție de preferințe și de cât de precise doriți să fie rezultatele dvs.
Calculați datele eșantionului. Utilizați formula (x - μ) / SE, unde eroarea standard (SE) este abaterea standard a rădăcinii pătrate a populației (SE = s / √n). După determinarea statisticii t, calculați gradele de libertate prin formula n-1. Introduceți statistica t, gradele de libertate și nivelul de semnificație în funcția de testare t pe un calculator grafic pentru a determina valoarea P. Dacă lucrați cu un T-Test cu două cozi, dublați valoarea P.
Interpretează rezultatele. Comparați valoarea P cu nivelul de semnificație α menționat anterior. Dacă este mai mic decât α, respingeți ipoteza nulă. Dacă rezultatul este mai mare decât α, nu respingeți ipoteza nulă. Dacă respingeți ipoteza nulă, aceasta implică faptul că ipoteza dvs. alternativă este corectă și că datele sunt semnificative. Dacă nu respingeți ipoteza nulă, acest lucru implică faptul că nu există nicio diferență semnificativă între datele eșantionului și datele date.