A T – test a campione è un’analisi statistica utilizzata quando si vuole fare un confronto tra un campione scelto e la popolazione in generale per il quale un valore medio è noto. Ad esempio , si potrebbe voler capire se un gruppo di amici nella vostra università beve la stessa quantità di caffè al giorno come studenti medi universitari , per i quali il valore è detto di essere quattro tazze . Per verificare ciò, è possibile degustare 20 dei tuoi amici e chiedere loro consumo di caffè . Confrontando le loro risposte ad un numero noto – quattro tazze di caffè – richiederebbe un T – test a campione . Istruzioni

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Sottrarre la media nota della popolazione generale dalla media che hai trovato per il vostro campione . Se hai trovato che i tuoi 20 amici del college bevono una media di due tazze di caffè al giorno , si dovrebbe sottrarre quattro, o l’importo per la popolazione media , da due , pari a -2 tazze al giorno .

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Dividere questo numero per il ” errore standard ” della differenza . Per trovare l’errore standard , dividere la varianza per ogni gruppo per il numero di persone nel gruppo . Aggiungere questi due numeri , poi prendere la loro radice quadrata . Se la varianza per il campione caffè era 0,2 e la varianza per la propria popolazione era di 0,8 , ipotizzando una popolazione di 400 studenti universitari , il suo errore standard sarebbe 0,11 .

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Calcolare la T – valore dividendo la differenza tra le medie per i due gruppi per l’errore standard . Si noti che il T – valore sarà positivo se la media è superiore a quella del campione di uno. Nello studio del caffè , si potrebbe suddividere -2 , la differenza tra le medie dei due gruppi , da 0,11 , il suo errore standard . Questo valore equivale a -18,2 .

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Impostare un livello di ” alpha” , noto anche come livello di “rischio” , per l’analisi. La maggior parte delle analisi usano un livello di 0.05 alpha , il che significa che tu sei il 95 per cento che ci sia una reale differenza tra i due gruppi , non solo una differenza trovato per caso .

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Calcolare i “gradi di libertà ” ( DF ) . Per un T -test , questa è la somma delle persone nei due gruppi meno 2 . Per lo studio del caffè , si avrebbe un totale di 420 , o 400 nella popolazione e 20 nel campione , meno 2 , che equivale a un DF di 418 .

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Decidere se il T -valore è significativo . Avrete bisogno di utilizzare una tabella standard di importanza per T – valori per cercare se il valore è grande abbastanza per essere statisticamente significativo . È possibile trovare queste tabelle in linea o in maggior parte dei libri di statistica . Se il valore calcolato è abbastanza per essere significativo di grandi dimensioni , si trova un valore inferiore tua alfa di 0,05 nella tabella di significato. Se si guarda il numero per il vostro studio il caffè utilizzando il DF e calcolata T -valore e di trovare un valore di 0,025 , si ha un notevole T -valore .