Calculadora de Prueba t Pareada

Esta calculadora de prueba t pareada calcula la estadística de prueba para un conjunto dado de muestras de datos pareadas.

Con esta calculadora, un usuario puede ingresar hasta 100 muestras de datos apareados.

La prueba t pareada se usa cuando la variable es de naturaleza numérica (por ejemplo, la altura de una persona o el peso de una persona) y los individuos de la muestra están emparejados de alguna manera (como un esposo y una esposa ) o las mismas personas se utilizan dos veces (por ejemplo, antes del procedimiento y después del procedimiento). Las pruebas emparejadas se utilizan cuando se desea minimizar la posibilidad de que los grupos de tratamiento y control sean demasiado diferentes.

La fórmula para calcular la estadística de prueba de muestras de datos apareados es, d - μd/(sd/√n)

d X es el promedio de las diferencias pareadas.

μd es la media poblacional de todas las diferencias pareadas. Cuando se prueban datos apareados, la hipótesis nula es que μ d es igual a 0, y la hipótesis alternativa es que μd < 0, > 0, or ≠ 0.

sd es la desviación estándar de las diferencias pareadas.

El tamaño de la muestra es el número de muestras de datos apareadas.

Para ilustrar esto, repasemos ahora un ejemplo de un escenario de prueba t apareado, que se puede ver en la vida real.

Digamos que estamos llevando a cabo una nueva clase de preparación. Esta clase de preparación es para preparar a los estudiantes de ingeniería para el examen de la junta nacional un ingeniero profesional.

Esta es una clase de preparación completamente nueva que aún no está establecida en términos de su método de enseñanza. La persona que dirige esta clase de preparación quiere determinar cuál es el mejor enfoque para capacitar a los estudiantes para que puedan obtener la puntuación más alta posible en el examen.

El instructor de preparación quiere determinar si el Libro de texto A o el Libro de texto B son mejores para capacitar a los estudiantes para el examen.

Por lo tanto, el instructor de preparación subdivide a los 20 alumnos en 2 grupos, formando 10 pares. Los pares se emparejan según su calificaciones, capacidad de lectura, hábitos de estudio, etc. para que sea relativamente parejo entre cada grupo.

El primer grupo se entrenará para el examen usando el Libro de texto A.

El segundo grupo se entrenará para el examen usando el Libro de texto B.

Después de que ocurre la capacitación y los estudiantes han tomado el examen de la junta, se notifica al centro de preparación de todas las calificaciones que los estudiantes reciben en base a un acuerdo previo con los estudiantes de que darían permiso para las calificaciones.

Digamos que la siguiente tabla a continuación son las calificaciones de los estudiantes.

Entonces, como puede ver, los datos están en pares.

Al comparar materias similares (capacidad de lectura, calificaciones, etc.), queremos ver qué libro de texto es mejor para capacitar a los estudiantes para que obtengan puntajes más altos en el examen de la junta.

Así que tenemos nuestras muestras de datos emparejados de cada grupo (el grupo que estudia con el Libro de texto A frente al grupo que estudia con el Libro de texto B). Sin embargo, no son los puntajes reales lo que nos interesa. La diferencia entre los puntajes es en realidad lo que es importante, porque estamos haciendo una comparación para ver qué grupo lo hace mejor. Por lo tanto, obtenemos la diferencia pareada para cada muestra de datos pareada. Este resultado puede ser negativo o positivo.

Por lo tanto, estos valores de diferencia apareados ahora reemplazan a los puntajes reales en sí mismos, y estos serán los nuevos datos con los que trabajaremos en el futuro.

Si los métodos son exactamente iguales, deberíamos obtener una diferencia de pares de 0. Si el libro de texto A es mejor, deberíamos obtener un valor de diferencia pareada positivo. Si el libro de texto B es mejor, deberíamos obtener un valor de diferencia pareada negativo.

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

Como hicimos anteriormente, tuvimos que tomar el primer valor de la muestra de datos apareada y restarle el segundo valor. Esto nos da la diferencia pareada. Esto se muestra en la tabla anterior.

Próximo, calculamos el promedio, d.

Para calcular la media, tomamos todas las diferencias emparejadas, las sumamos y las dividimos por el número de muestras de datos apareadas, que en este caso es 10. Esto nos da, + 20/10 = +2. Entonces nuestra media es +2.

A continuación, obtenemos la desviación estándar, s d , de las diferencias pareadas. Esto nos da una desviación estándar de 4,64.

Próximo, calculamos el error estándar, sd/√n= (4,64)/√10= 1,47.

Dado que μ d se supone que es 0, entonces simplemente tomamos la media, d, y la dividimos por el error estándar. Esto nos da, +2/1,47= 1,36.

Entonces el valor de la estadística de prueba es 1,36.

El valor de la estadística de prueba es muy importante porque luego podemos tomar este valor de la estadística de prueba y buscar el valor p en una tabla o usar una calculadora de valor p para encontrar el valor p. El valor p es la probabilidad de que la hipótesis nula (o afirmada) sea cierta. 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.

If you need to find the p-value based on the test statistic obtained from this calculator, o puede usar nuesta calculador de valor de p. Esta calculadora de valor p calcula el valor p basado en el estadística de prueba, el tamaño de la muestra, el tipo de prueba de hipótesis (cola izquierda, cola derecha o dos colas) y el nivel de significancia.

Este es el valor la estadística de prueba obtenido aquí.

Para usar esta calculadora, debe ingresar un valor en los campos x e y para completar un campo de datos apareados. Se ignorará cualquier campo que no tenga un valor en los campos x e y. Se pueden ingresar hasta 100 muestras de datos apareados en esta calculadora.

Para calcular la estadística de prueba para datos de muestra no apareados, vea nuestra calculadora de prueba t no pareada

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