Obvladovanje statističnih tehnik nam lahko pomaga bolje razumeti svet okoli nas, učenje pravilnega ravnanja s podatki pa se lahko izkaže za koristno v različnih poklicih. T-testi lahko pomagajo ugotoviti, ali je razlika med pričakovanim naborom vrednosti in danim naborom vrednosti pomembna ali ne. Čeprav je ta postopek sprva videti težko, je lahko z malo vaje preprost za uporabo. Ta postopek je ključnega pomena za razlago statistike in podatkov, saj nam pove, ali so podatki koristni ali ne.
Navedite hipotezo. Ugotovite, ali podatki upravičujejo enostranski ali dvostranski test. Za enostranske teste bo ničelna hipoteza v obliki μ> x, če želite preskusiti premajhno povprečno vrednost vzorca, ali μ
Določite stopnjo pomembnosti, primerno za vašo študijo. To bo vrednost, s katero primerjate svoj končni rezultat. Na splošno so vrednosti pomembnosti pri α = .05 ali α = .01, odvisno od vaših želja in natančnosti, kako želite, da so vaši rezultati.
Izračunajte vzorčne podatke. Uporabite formulo (x - μ) / SE, kjer je standardna napaka (SE) standardni odklon kvadratnega korena populacije (SE = s / √n). Po določitvi t-statistike izračunamo stopnje svobode po formuli n-1. V funkcijo t-testa na grafičnem kalkulatorju vnesite t-statistiko, stopnje svobode in stopnjo pomembnosti, da določite vrednost P. Če delate z dvostranskim T-testom, podvojite vrednost P.
Interpretirajte rezultate. Primerjajte vrednost P s prej navedeno stopnjo pomembnosti α. Če je manj kot α, zavrnite ničelno hipotezo. Če je rezultat večji od α, ničelne hipoteze ne zavrnite. Če zavrnete nično hipotezo, to pomeni, da je vaša nadomestna hipoteza pravilna in da so podatki pomembni. Če ne zavrnete nične hipoteze, to pomeni, da med vzorčnimi podatki in danimi podatki ni bistvene razlike.