Calculadora de Prueba T para Muestras Independientes (o Desapareadas)

Esta calculadora de prueba T para muestras independientes (o desapareadas o no pareadas) calcula la prueba T para un conjunto dado de muestras desapareadas.

Con esta calculadora, un usuario puede ingresar hasta 100 muestras desapareadas.

A diferencia de la prueba t pareada, la prueba t no emparejada no coincide. Los experimentos científicos o la investigación de prueba y error a menudo se hace comparando dos o más conjuntos de datos. Los datos emparejados son datos que constan del mismo tema, como antes o después; por ejemplo, la misma persona antes de la prueba y la prueba posterior. O los datos emparejados son datos que consisten en asignaturas emparejadas de alguna manera, como gemelos idénticos o estudiantes que tienen la misma capacidad de lectura, calificaciones, puntajes de exámenes, etc. Los datos independientes o independientes son datos que constan de individuos separados que son no emparejado de ninguna manera en particular. En otras palabras, los datos no apareados carecen de un emparejamiento natural.

Los datos que no están emparejados deben analizarse utilizando la prueba t para datos no apareados. Si los datos están emparejados, se debe usar la prueba t para datos emparejados.

La prueba de datos emparejados es más popular porque permite un mayor control. El sujeto es la misma persona o personas que se corresponden muy de cerca con diversas métricas. Debido a esto, elimina una gran cantidad de variabilidad que podría existir entre sujetos totalmente no emparejados. Sin embargo, hay momentos en los que se debe utilizar la prueba t no aparejada, porque la vida puede ser muy aleatoria y colocar sujetos no emparejados uno contra el otro. Por lo tanto, las pruebas no pareadas también son vitales para hacer a veces.

La prueba no emparejada se usa cuando la variable es de naturaleza numérica (por ejemplo, la altura de una persona o el peso de una persona) y el investigador no hace ninguna combinación natural o intencional (como emparejar estudiantes con puntuaciones de lecturas o de matemáticas similares).

La fórmula para calcular la prueba T de muestras desapareadas es, x₁ - x₂/√(s²(1/n₁ + 1/n₂).

x₁ es la media del primer conjunto (o grupo) de muestras no pareadas.

x₂ es la media del segundo conjunto (o grupo) de muestras no pareadas.

s² es la desviación estándar combinada de las muestras no pareadas. La desviación estándar combinada representa la desviación estándar combinada para ambos conjuntos de muestras desapareadas.

n₁ es el tamaño de muestra para el primer conjunto (o grupo) de muestras desapareadas.

n₂ es el tamaño de muestra para el segundo conjunto (o grupo) de muestras desapareadas.

Para ilustrar esto, repasamos un ejemplo de un escenario de la prueba T para muestras independientes.

Revisaremos estrictamente los números aquí y cómo hacer cálculos para resolver la prueba T para el conjunto de datos. Será simple.

Digamos que tenemos datos del dinero gastado en la transacción en un sitio web para una camisa.

Los datos se muestran en la tabla a continuación.

Con muestras no pareadas, puede haber diferentes tamaños de muestra entre los datos. Como puede ver, el primer grupo tiene un tamaño de muestra de 2, mientras que el segundo grupo tiene un tamaño de muestra de 3. Con muestras pareadas, el número de puntos de datos debe ser igual.

Entonces, para calcular la prueba T a partir de estos datos, hay una serie de pasos que debemos hacer.

Lo primero que debemos hacer es encontrar la media para cada conjunto de datos.

Para x₁, el valor es 30.

Para x₂, el valor es 60.

Luego tenemos que calcar la desviación estándar combinada. Esto se calcula tomando cada valor de cada grupo y restando la media del grupo, luego cuadrando cada una de estas diferencias. Hacemos esto para el primer grupo y luego el segundo grupo, y luego sumamos estos valores. Después de dividir este número por el tamaño de muestra de cada uno de los grupos sumados menos 2. Esto nos da un valor de 1333,33.

Luego tomamos la diferencia de los dos medios para cada conjunto de datos y luego dividimos este valor por la raíz cuadrada de la desviación estándar combinada multiplicada por 1 sobre el tamaño de muestra del primer conjunto de datos más 1 sobre el tamaño de muestra del segundo dato conjunto.

Esto nos da una prueba T de -0,90.

El valor de la prueba T es muy importante porque podemos tomar este valor y buscar el valor de p en una tabla o usar una calculadora de valor p para encontrar el valor de p. El valor p es la probabilidad de que la hipótesis nula (o afirmada) sea verdadera. Si el valor p es menor que el nivel de significancia, entonces podemos rechazar la hipótesis nula. Si el valor p es igual o mayor que la hipótesis nula, entonces no podemos rechazar la hipótesis nula.

Si necesita encontrar el valor p basado en la prueba T obtenida de esta calculadora, puede usar nuestro calculadora de valor de p. Esta calculadora de valor de p calcula el valor p basado en la prueba T, el tamaño de muestra, el tipo de prueba de hipótesis (cola izquierda, cola derecha o cola doble) y el nivel de significación.

Este es el valor de la prueba T obtenida aquí.

Para usar esta calculadora, debe ingresar valores desapareados en los campos. Se ignorará cualquier campo que no tenga un valor en los campos x o y. Se pueden ingresar hasta 100 muestras desapareadas en esta calculadora.

Para usar nuestra calculadora de prueba t pareada, si desea calcular la prueba T para muestras relacionadas, consulte nuestro calculadora de prueba t para muestras relacionadas.

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