Como interpretar um teste t de duas amostras

T -testes permitem determinar se as diferenças nas médias de duas amostras diferentes são estatisticamente significativos , indicando diferenças reais entre as duas amostras , ou se as diferenças aconteceu apenas como resultado de erro. Depois de ter suas t- valores, você precisa saber como interpretá-los. Interpretação requer uma tabela padrão de significância , disponível na parte de trás da maioria das estatísticas textbooks.Things que você precisa : estatísticas livro

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Defina um “risco nível ” para os dados . Este nível , também conhecido como o nível alfa , refere-se à possibilidade de as diferenças entre as amostras aparece para ser estatisticamente significativa , após a realização de um teste-t , mesmo que eles não são estatisticamente significativas . Normalmente, o nível alfa é definido como 0,05.

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Calcule quantos graus de liberdade que você tem em seus dados. Graus de liberdade consiste no número total de elementos em ambas as amostras , menos dois. Por exemplo, se ambas as amostras continham 36 elementos , os graus de liberdade seria 36 36-2 = 70 .

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Consulte a tabela de significância e usar o valor de alfa e o valor para o grau de significância para encontrar o valor de t listado na tabela . Se a sua t – valor é maior do que o t-valor listado na tabela , então você pode concluir que as diferenças entre as suas duas amostras são estatisticamente significativas. Se a sua t – valor é menor que o t-valor listado na tabela , então as diferenças entre suas amostras não são estatisticamente significativos para o valor de alfa que você escolheu .