Come verificare il significato Tra sovrapposte campioni

procedure statistiche semplici sono disponibili per determinare se ci sono differenze significative tra i gruppi di campioni . Le differenze possono essere determinati tra campioni con sovrapposti punti dati , e anche campioni insiemi discreti di dati . La procedura più comunemente usato per determinare se vi sono differenze significative si chiama t - test di Student , o , semplicemente, il t -test . Questo test può essere applicato a campioni che abbiano punti dati sovrapposti . Ci sono diversi passaggi formali per fare il test , il primo dei quali sta sviluppando quella che viene chiamata ipotesi nulla . Poi ci sono i calcoli che si possono fare manualmente o online.Things che ti serviranno
Un numero uguale di valori del campione da ciascun campione ( se si stanno facendo i calcoli manualmente )
2 campioni che hanno cinque o più punti dati
Calculator
Table contenente t -score , i gradi di libertà e P valori

Mostra Altre istruzioni
Calcolo del significato manualmente
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Fai la tua nullo ipotesi. L'ipotesi nulla applicabile in questo caso sarebbe che non vi è alcuna differenza tra le medie (medie ) dei due campioni . Se si rifiuta l'ipotesi nulla , sulla base di risultati di test , poi c'è una probabilità di differenze significative tra i campioni .
2 Tutti i calcoli può essere fatto su una semplice calcolatrice . Calcolatrici scientifiche possono avere funzioni statistiche pure.

Calcolare la media (media ) di ciascun set di campioni , che è la somma di tutti i valori all'interno di ciascun insieme , diviso per il numero di valori . Ad esempio , se avete i numeri 1 , 2 , 3 , 4 e 5 , che si sommano a 15 . Quando si divide questo numero per 5 , la media è 3 .
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Calcola la varianza ( s ^ 2 ) e l'errore standard ( SE ) ​​per le due serie di campioni . Varianza è calcolata primo calcolo della differenza tra ciascuno dei valori di ogni serie di mezzi e quindi quadratura del valore . Quindi , se si dispone di un set di tre numeri come 10 , 15 e 20 , la media è 15 e le rispettive differenze sono -5 , 0 e +5 . Ciascuno di questi valori è quadrato , poi sommati e divisi per il numero di valori meno 1 ( n - 1 = 2 ) . Quindi , in questo esempio , la varianza è 50/2 = 25 . Il valore di errore standard , se ci sono tre valori per ciascuno dei due campioni , sarebbe SE = sq rt [ ( s ^ 2/3 ) + ( s ^ 2/3 ) ] , dove la varianza per ciascuno dei campioni è incluso nella formula .
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Calcolare il t -score . Prima di determinare le differenze tra i due mezzi . Dividere questo valore per l'errore standard che avete calcolato in precedenza .
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Determinare se esiste una differenza significativa tra i due campioni . Ciò viene fatto utilizzando una tabella con T-score elencati. In primo luogo , trovare la riga che ha il numero di gradi di libertà , che è il numero di campioni hai meno uno . Se si dispone di sei numeri per un set di prova, i gradi di libertà saranno 5 .

Vai alla colonna della tabella che ha un valore di probabilità di 0,05 e trovare la t -score che viene dato . Se la vostra t -score è maggiore di tale valore , allora si " riesce a respingere " l'ipotesi nulla , significa che ci sono differenze significative nella vostri campioni sovrapposti. Tuttavia, se il T-score è uguale o inferiore a tale valore , allora si dovrebbe respingere tale ipotesi e concludere che non vi è evidenza di differenze significative .
Determinare la differenza utilizzando le risorse online

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trovare un sito che ha un "Calcolatore di t -test . " Questi siti consentono di inserire i vostri dati , selezionare la varietà appropriata della t -test ed eseguire i calcoli . Un altro vantaggio di calcolatori online è che possono eseguire diversi tipi di test che si adattano dati .
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Inserire i dati per ciascuno dei due campioni . A seconda del sito on-line che si utilizza, è possibile immettere dati grezzi o statistiche descrittive che avete già completato , come le medie, deviazioni standard e il numero di punti dati per ogni campione .
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Selezionare l' adeguato tipo di prova per i vostri dati . Se i dati ha un numero uguale di punti dati , selezionare un t - test accoppiato , ma se si ha un diverso numero di punti di dati , utilizzare una t -test non associato . Infine, se sapete che i vostri dati non segue una distribuzione normale , selezionare un test non parametrico . Se non siete sicuri circa la vostra distribuzione dei dati , il percorso sicuro è quello di selezionare un test non parametrico .
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Premere l'icona che consente al programma di calcolare i risultati . La pagina dei risultati dovrebbe mostrare il valore P o livello di significatività . Se il valore è inferiore a 0,05 , ci sarebbe una differenza significativa tra i due insiemi di campioni . Tuttavia, se il valore di P è maggiore di 0,05 , si concludere che i campioni si sovrappongono così tanto che non vi è alcuna differenza significativa .