การเรียนรู้เทคนิคทางสถิติจะช่วยให้เราเข้าใจโลกรอบตัวได้ดีขึ้น และการเรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลอย่างถูกต้องสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์ในหลากหลายอาชีพ การทดสอบ T-Tests สามารถช่วยในการกำหนดว่าความแตกต่างระหว่างชุดค่าที่คาดหวังกับชุดค่าที่กำหนดมีความสำคัญหรือไม่ แม้ว่าขั้นตอนนี้อาจดูยากในตอนแรก แต่ก็สามารถนำไปใช้ได้ง่ายด้วยการฝึกฝนเพียงเล็กน้อย กระบวนการนี้มีความสำคัญต่อการตีความสถิติและข้อมูล เนื่องจากจะบอกเราว่าข้อมูลมีประโยชน์หรือไม่
ระบุสมมติฐาน ตรวจสอบว่าข้อมูลรับประกันการทดสอบแบบด้านเดียวหรือสองด้าน สำหรับการทดสอบด้านเดียว สมมติฐานว่างจะอยู่ในรูปแบบของ μ > x หากคุณต้องการทดสอบค่าเฉลี่ยตัวอย่างที่เล็กเกินไป หรือ μ < x หากคุณต้องการทดสอบค่าเฉลี่ยตัวอย่างที่ใหญ่เกินไป สมมติฐานทางเลือกอยู่ในรูปของ μ = x สำหรับการทดสอบแบบสองด้าน สมมติฐานทางเลือกยังคงเป็น μ = x แต่สมมติฐานว่างจะเปลี่ยนเป็น μ ≠ x
กำหนดระดับความสำคัญที่เหมาะสมสำหรับการศึกษาของคุณ นี่จะเป็นค่าที่คุณเปรียบเทียบผลลัพธ์สุดท้ายของคุณ โดยทั่วไป ค่านัยสำคัญจะอยู่ที่ α = .05 หรือ α = .01 ขึ้นอยู่กับความชอบของคุณและความแม่นยำที่คุณต้องการให้ผลลัพธ์เป็นอย่างไร
คำนวณข้อมูลตัวอย่าง ใช้สูตร (x - μ)/SE โดยที่ข้อผิดพลาดมาตรฐาน (SE) คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของรากที่สองของประชากร (SE = s/√n) หลังจากกำหนดสถิติ t แล้ว ให้คำนวณองศาอิสระโดยใช้สูตร n-1 ป้อนค่าสถิติ t องศาอิสระ และระดับนัยสำคัญลงในฟังก์ชัน t-test บนเครื่องคำนวณกราฟเพื่อกำหนดค่า P หากคุณกำลังทำงานกับ T-Test แบบสองด้าน ให้เพิ่มค่า P เป็นสองเท่า
ตีความผลลัพธ์ เปรียบเทียบค่า P กับระดับนัยสำคัญ α ที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ หากน้อยกว่า α ให้ปฏิเสธสมมติฐานว่าง ถ้าผลลัพธ์มากกว่า α จะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่าง หากคุณปฏิเสธสมมติฐานว่าง แสดงว่าสมมติฐานทางเลือกของคุณถูกต้อง และข้อมูลนั้นมีความสำคัญ หากคุณล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่าง แสดงว่าไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างข้อมูลตัวอย่างและข้อมูลที่กำหนด