Nei test statistico, si inizia con una ipotesi nulla e ipotesi alternativa . L’ipotesi nulla assume una media nota , quota o deviazione standard per una data popolazione . Al contrario , l’ipotesi alternativa suggerisce che il parametro di interesse differisce sia dal valore assunto in entrambe le direzioni o in una direzione, o maggiore o minore del valore assunto . Nel caso di una direzione , si deve sostenere che i dati si trova sia all’estrema sinistra o all’estrema destra della coda della curva di probabilità t – distribuzione , al di là del valore di “t – critico” , per rifiutare le hypothesis.Things nulli Si ‘ ll bisogno

tavolo T – distribuzione

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il valore di alfa . Alpha rappresenta la percentuale di errore si è disposti a fare in termini di rifiuto di una ipotesi nulla che in realtà è vero . La maggior parte degli statistici impostati alfa a 0,1 , 0,05 , 0,025 e 0,01 . L’ alfa più piccolo è , più è probabile che sarà tranquillamente rifiutare l’ipotesi nulla , ma tanto più difficile sarà quello di respingerla .

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Calcolare i gradi di libertà , o df . La formula per df è sempre la dimensione del campione, n , meno uno . Ad esempio , se si dispone di uno studio condotto su 14 pazienti , allora la vostra df, per una t -test sarebbe 14 – . 1 = 13

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Calcolare il valore t -critical secondo il vostro livello alfa e df . Quando i due si intersecano sul tavolo distribuzione t è il valore della t -critical desiderato per un test ad una coda .

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Interpreta il vostro valore t -critical come sia positivo , se la tua ipotesi alternativa è maggiore rispetto al valore assunto , o negativo , se la tua ipotesi alternativa è inferiore al valore assunto .