T- test consentono di determinare se le differenze nelle medie di due campioni differenti sono statisticamente significativi , indicando le differenze effettive tra i due campioni, o se le differenze accaduto solo a causa di un errore . Una volta che avete le vostre t- valori , è necessario sapere come interpretarli . Interpretazione richiede una tabella standard di importanza , disponibile nella parte posteriore della maggior parte textbooks.Things statistiche che vi serve

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un “rischio livello ” per i dati . Questo livello , noto anche come livello alfa , si riferisce alla possibilità che le differenze tra i campioni appariranno come statisticamente significativa , dopo aver condotto un t -test , anche se non sono statisticamente significativi . In genere , il livello alfa è impostato a 0.05 .

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Calcolare quanti gradi di libertà che hai nei dati. Gradi di libertà sono composte dal numero totale di elementi in entrambi i campioni , meno due. Ad esempio , se entrambi i campioni contenevano 36 elementi , i gradi di libertà sarebbero 36 36-2 = 70 .

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fare riferimento alla tabella di significato e di utilizzare il valore alpha e il valore per gradi di importanza per trovare la t -valore elencato nella tabella . Se la t -valore è maggiore del valore t elencato nella tabella , allora si può concludere che le differenze tra i vostri due campioni sono statisticamente significativi . Se la t -valore è inferiore al valore di t – elencato nella tabella , quindi le differenze tra i campioni non sono statisticamente significativi per il valore alfa che avete scelto .