Como interpretar uma T -Test Uma Amostra

A T- teste de uma amostra é uma análise estatística usada quando você quiser fazer uma comparação entre uma amostra escolhida e da população em geral para que um valor médio é conhecido. Por exemplo, você pode querer descobrir se um grupo de amigos na sua universidade bebe a mesma quantidade de café por dia, como estudantes universitários média , para os quais o valor é dito ser de quatro xícaras . Para testar isso, você pode provar 20 de seus amigos e perguntar sobre o seu consumo de café. Comparando as respostas para um número conhecido – quatro xícaras de café – exigiria uma T- teste de uma amostra. Instruções

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Subtrair a média conhecida da população em geral a partir da média que você encontrou para a sua amostra . Se você descobriu que seus 20 amigos universitários bebem uma média de duas xícaras de café por dia, você iria subtrair quatro, ou o montante para a média da população , de dois , igualando -2 xícaras por dia .

2

Divida esse número pelo ” erro padrão ” da diferença. Para encontrar o erro padrão , divida a variância para cada grupo pelo número de pessoas no grupo . Adicione estes dois números, em seguida, tomar a sua raiz quadrada . Se a variância para sua amostra de café foi de 0,2 ea variância para sua população foi de 0,8 , considerando uma população de 400 estudantes universitários , o seu erro padrão seria 0,11 .

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Calcule o T- valorizar dividindo a diferença entre as médias dos dois grupos de pelo erro padrão . Note-se que o T- valor será positivo se a sua média da população é maior do que a sua amostra um. No estudo de café, você iria dividir -2, a diferença entre as médias dos dois grupos , por 0,11, o erro padrão. Este valor é igual a -18,2 .

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Definir um nível de “alpha” , também conhecido como um nível ” de risco” , para a sua análise. A maioria das análises usar um nível de 0,05 alpha, o que significa que são 95 por cento de certeza que há uma diferença real entre os dois grupos , e não apenas uma diferença encontrada por acaso.

5

Calcule os ” graus de liberdade ” ( DF ) . Para um T- teste , esta é a soma das pessoas nos dois grupos menos 2 . Para o estudo do café , você teria um total de 420, ou 400 na população e 20 em sua amostra , menos 2, o que equivale a um DF de 418.

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Decida se o seu T- valor é significativo. Você vai precisar usar uma tabela padrão de significância para t- valores de olhar para cima se o seu valor é grande o suficiente para ser estatisticamente significativa. Você pode encontrar essas tabelas on-line ou na maioria dos livros de estatística . Se o valor calculado é grande o suficiente para ser significativo , você vai encontrar um valor menor do que o alfa de 0,05 na tabela de significância. Se você olhar para cima o número de seu estudo de café usando seu DF e T- valor calculado e encontrar um valor de 0,025 , você tem um T- valor significativo.