Quali sono procedure T -Test

? Ricercatori usano le statistiche per eseguire test di ipotesi . Questo è dove un ricercatore ha più set di dati , e sta cercando di utilizzare tali dati per rispondere a una domanda . I ricercatori usano procedure, come una T - test per vedere se le differenze tra i due gruppi , tali miglioramenti di salute tra gruppi sperimentali e di controllo nelle prove di droga , sono statisticamente differenti ; per o confutare un'ipotesi . Media

Uno dei primi concetti studenti di imparare statistiche - spesso fin dalla scuola elementare - è la media di un insieme di numeri . Questa è la media dei numeri , in cui lo studente somma i valori di un insieme di numeri "n" quindi divide la somma dallo stesso numero "n . " Lo scopo di un T -test , è quello di determinare se un insieme di mezzi differiscono gli uni dagli altri con certezza statistica .
Distribuzione normale

Uno dei concetti di statistica , in cui i test statistici , come una T -test , si basano , è detta distribuzione normale . Questo è più comunemente conosciuta come la curva a campana , lungo la quale i numeri del campione devono logicamente distribuire stessi , durante il campionamento di dati del mondo reale . Mentre campioni casuali che non sono normalmente distribuiti può essere utile per imparare a eseguire test statistici , T -test , che valuta i dati del mondo reale devono normalmente i dati distribuiti per ottenere risultati validi . I ricercatori possono ispezionare visivamente la distribuzione dei dati prima di eseguire un T -test , al fine di garantire i risultati saranno validi .
Variabili

Per eseguire una T -test , un ricercatore ha bisogno di due insiemi di dati da confrontare. Un gruppo sarà chiamato " variabile indipendente " e l'altro sarà chiamato il " variabile dipendente ". Tale nomenclatura si applica anche quando la " variabile " in questione è un insieme di dati . Il T -test , produce un punteggio dividendo la differenza di mezzi tra le variabili indipendenti e dipendenti dalla differenza di varianza - la variabilità tra i singoli numeri all'interno dei numeri in ogni set di dati - . Tra i gruppi indipendenti e dipendenti

Nota Testing

Il numero grezzo di una T -test produce non è utile in sé e per sé . Dopo aver calcolato un punteggio da un T -test , noto anche come il T - valore , per il ricercatore, confrontare il risultato di un grafico statistico standard che fornisce i T - valori minimi , al fine di prendere in considerazione la differenza di mezzo tra i due gruppi per essere statisticamente differente . Questo punteggio minimo dipenderà dal livello alfa - un numero che rappresenta la probabilità che i risultati sono il frutto di un puro caso - . Che il ricercatore selezionato per il suo studio e il numero di campioni di dati in ogni gruppo