Zvládnutie štatistických metód nám môže pomôcť lepšie pochopiť svet okolo nás a naučiť sa správne narábať s údajmi sa môže osvedčiť v rôznych profesiách. T-testy môžu pomôcť určiť, či je rozdiel medzi očakávanou množinou hodnôt a danou množinou hodnôt značný alebo nie. Aj keď sa tento postup môže zdať na prvý pohľad zložitý, jeho použitie je s trochou praxe jednoduché. Tento proces je nevyhnutný pri interpretácii štatistík a údajov, pretože nám hovorí, či sú údaje užitočné alebo nie.
Uveďte hypotézu. Zistite, či údaje zaručujú jednostranný alebo obojstranný test. Pre jednostranné testy bude mať nulová hypotéza formu μ> x, ak chcete testovať príliš malý priemer vzorky, alebo μ
Stanovte hladinu významnosti vhodnú pre vašu štúdiu. To bude hodnota, s ktorou porovnáte svoj konečný výsledok. Všeobecne sú hodnoty významnosti α = .05 alebo α = .01, v závislosti od vašich preferencií a presnosti vašich výsledkov.
Vypočítajte vzorové údaje. Použite vzorec (x - μ) / SE, kde štandardná chyba (SE) je štandardná odchýlka druhej odmocniny populácie (SE = s / √n). Po určení t-štatistiky vypočítajte stupne voľnosti pomocou vzorca n-1. Zadajte t-štatistiku, stupne voľnosti a hladinu významnosti do funkcie t-testu v grafickej kalkulačke, aby ste určili P-hodnotu. Ak pracujete s dvojstranným T-testom, zdvojnásobte hodnotu P.
Interpretujte výsledky. Porovnajte hodnotu P s úrovňou významnosti α uvedenou skôr. Ak je menej ako α, odmietnite nulovú hypotézu. Ak je výsledok väčší ako α, odmietnite nulovú hypotézu. Ak odmietnete nulovú hypotézu, znamená to, že vaša alternatívna hypotéza je správna a že údaje sú významné. Ak odmietnete nulovú hypotézu, znamená to, že medzi vzorkovanými údajmi a danými údajmi nie je významný rozdiel.