Calcolatrice di Test T per Dati Indipendenti

Questa calcolatrice del test T per dati indipendenti (campioni independenti) calcola il test T di Student per un dato insieme di campioni non accoppiati.

Con questa calcolatrice, un utente può entrare fino a 100 campioni non accoppiati.

A differenza del test t accoppiato, il test t non accoppiato non corrisponde. Gli esperimenti scientifici o la ricerca per tentativi ed errori vengono spesso eseguiti confrontando due o più serie di dati. I dati accoppiati sono dati costituiti dallo stesso argomento, come prima o dopo; ad esempio, il stessa persona prima del test e del post test. Oppure i dati abbinati sono dati che consistono in materie abbinate in qualche modo, come gemelli identici o studenti che hanno la stessa capacità di lettura, voti, punteggi dei test, ecc. I dati indipendenti o indipendenti sono dati che consistono in individui separati che non sono accoppiati in un modo particolare. In altre parole, ai dati non accoppiati manca una corrispondenza naturale.

I dati che non sono accoppiati devono essere analizzati utilizzando il test t per i dati non accoppiati. Se i dati sono accoppiati, il test t dovrebbe essere utilizzato per i dati accoppiati.

Il test dei dati accoppiati è più popolare perché consente un maggiore controllo. Il soggetto è la stessa persona o le stesse persone che corrispondono molto da vicino a varie metriche. Per questo motivo, elimina una grande quantità di variabilità che potrebbe esistere tra soggetti totalmente spaiati. Tuttavia, ci sono momenti in cui dovrebbe essere usato il test t spaiato, perché la vita può essere molto casuale e mettere i soggetti spaiati l'uno contro l'altro. Pertanto, a volte anche i test non accoppiati sono fondamentali.

Il test non accoppiato viene utilizzato quando la variabile è natura numerica (ad esempio, l'altezza di una persona o il peso di una persona) e il ricercatore non fa alcuna combinazione naturale o intenzionale (come abbinare studenti con letture simili o punteggi di matematica).

La formula per calcolare il test T dei campioni non accoppiati è, x₁ - x₂/√(s²(1/n₁ + 1/n₂).

x₁ è la media del primo set (o gruppo) di campioni non accoppiati.

x₂ è la media del secondo set (o gruppo) di campioni non accoppiati.

s² è la deviazione standard combinata dei campioni non accoppiati. La deviazione standard aggregata rappresenta la deviazione standard aggregata per entrambi i set di campioni non accoppiati.

n₁ è la dimensione del campione per il primo set (o gruppo) di campioni non accoppiati.

n₂ è la dimensione del campione per il secondo set (o gruppo) di campioni non accoppiati.

Per illustrare ciò, esaminiamo un esempio di uno scenario di test T per campioni indipendenti.

Rivedremo rigorosamente i numeri qui e come eseguire i calcoli per risolvere il test T per il set di dati. Sarà semplice.

Supponiamo di avere i dati sui soldi spesi per la transazione su un sito web per una maglietta.

I dati sono mostrati nella tabella sottostante.

Con campioni non accoppiati, possono esserci diverse dimensioni del campione tra i dati. Come puoi vedere, il primo gruppo ha una dimensione del campione di 2, mentre il secondo gruppo ha una dimensione del campione di 3. Con i campioni accoppiati, il numero di punti dati deve essere uguale.

Quindi per calcolare il test T da questi dati, ci sono una serie di passaggi che dobbiamo fare.

La prima cosa che dobbiamo fare è trovare la media per ogni set di dati.

Per x₁, il valore è 30.

Per x₂, il valore è 60.

Quindi dobbiamo calcolare la deviazione standard combinata. Questo viene calcolato prendendo ciascun valore in ciascun gruppo e sottraendo la media del gruppo, quindi quadrando ciascuna di queste differenze. Lo facciamo per il primo gruppo e poi per il secondo, quindi aggiungiamo questi valori. Dopo aver diviso questo numero per la dimensione del campione di ciascuno dei gruppi aggregati meno 2. Questo ci dà un valore di 1333,33.

Quindi prendiamo la differenza delle due medie per ciascuna set di dati e quindi dividere questo valore per la radice quadrata di la deviazione standard combinata moltiplicata per 1 sulla dimensione del campione della prima serie di dati più 1 sulla dimensione del campione della seconda serie di dati.

Questo ci dà un test T di -0,90.

Il valore del test T è molto importante perché possiamo prendere questo valore e cercare il valore p in una tabella o utilizzare un calcolatore del valore p per trovare il valore p. Il valore p è la probabilità che l'ipotesi nulla (o dichiarata) sia vera. Se il valore p è inferiore al livello di significatività, possiamo rifiutare l'ipotesi nulla. Se il valore p è uguale o maggiore dell'ipotesi nulla, non possiamo rifiutare l'ipotesi nulla.

Se hai bisogno di trovare il valore p in base al test T ottenuto da questo calcolatore, puoi usare il nostro Calcolatrice del Valore p. Questa calcolatrice del valore p calcola il valore p in base al test t, alla dimensione del campione, al tipo di test di ipotesi (coda sinistra, coda destra o due code) e al livello di significatività.

Questo è il valore del test T ottenuto qui.

Per utilizzare questa calcolatrice, è necessario immettere valori non accoppiati nei campi. Qualsiasi campo che non ha un valore nei campi x o y verrà ignorato. In questo calcolatore possono essere inseriti fino a 100 campioni non accoppiati.

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