Come calcolare Indipendente T Test

Un t-test indipendente è un test statistico utilizzato per determinare la differenza tra la media , o medio , valori dei due si escludono a vicenda , set di dati normalmente distribuiti e selezionati in modo casuale . Il test restituisce un t - valore , o t - statistica , che devono poi essere confrontato con un insieme di valori critici in una tabella organizzata da diversi livelli di confidenza . Il rapporto tra il valore t calcolato e il valore critico determina se due insiemi di dati sono significativamente diversi l'uno dall'altro . Negli studi di ricerca , programmi statistici quali SPSS e SAS sono utilizzati per eseguire la t - test indipendente , in quanto forniscono ulteriori risultati statistici descrittivi oltre alla t - statistica e il corrispondente p-value . Tuttavia, il calcolo t-test indipendente è abbastanza semplice e può essere eseguita a mano se questi programmi sono unavailable.Things che ti serviranno
Calculator
Independent t - table test significatività
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ottenere due insiemi di dati indipendenti per una variabile specifica che sono misurati sulla stessa scala . Ad esempio , le altezze di un gruppo di uomini e donne in pollici possono essere testati per determinare se vi è una differenza significativa in una popolazione di studio .
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Calcolare la media di ogni rispettivo insieme di dati . La media è calcolata come somma dei valori diviso il conteggio dei valori .

Media di x variabili = ( x1 + x2 + x3 ... ) /n , dove n è il numero di variabili x

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Calcolare la varianza di ciascun set di dati . La varianza è una misura della dispersione dei valori in un insieme di dati e viene calcolata sottraendo la media del set di dati da ogni singolo valore , squadratura ogni differenza risultante , calcolare la somma dei valori al quadrato e dividendo la somma risultante dalla il conteggio , o il numero di variabili nel set di dati . Ulteriore aiuto per il calcolo della varianza è fornito dai Datedial e Changingminds siti web .
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Trova l' errore standard tra i due insiemi di dati utilizzando le varianze calcolare. L'errore standard viene calcolato dividendo ogni varianza per il numero di valori in ogni rispettivo set di dati , sommando i due valori risultanti e prendendo la radice quadrata .

Errore standard = sqrt ( [ varianza di x /conte di x ] + [ varianza di y /conte di y ] )
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Calcolare il valore t . Questo viene fatto sottraendo la media calcolata di ogni gruppo e dividendo questo valore l'errore standard del set di dati

t = ( media di x - media di y ) . /Errore standard

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Determinare i gradi di libertà per la prova . I gradi di libertà è uguale a due volte il numero di valori in ogni serie meno due dati .

Gradi di libertà = 2n -2
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Determinare il livello di confidenza , o alfa , per il test . Per la maggior parte studi di ricerca , viene utilizzato un livello di confidenza del 95 per cento . Questo significa che solo il 5 per cento dei risultanti dati potrebbe forse essere dovuto al caso da solo . Il valore alfa per un livello di confidenza del 95 per cento è di 0,05 .
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Utilizza i gradi di libertà e di alfa del test per determinare il p -value . Questo viene fatto cercando su una tabella delle statistiche si trovano in molte statistiche libri di testo e online . La tabella è organizzata in modo un valore critico si trova nella tabella corrispondente al valore alfa e gradi di libertà . Se la statistica t calcolato è superiore al corrispondente valore critico , le due serie di dati sono considerati significativamente diversi .