Le domaine des statistiques est de trouver la signification des données. Les expériences médicales sont un bon exemple de ce que le t-test est censé indiquer. De nombreuses expériences comparent un groupe témoin avec un groupe de traitement. L'examen des données indiquant si le groupe de traitement différent de n'importe quel groupe de contrôle en réponse au paramètre d'intérêt. Le t-test évalue l'importance de cette différence par la moyenne des ensembles de données et la variance des ensembles. Après avoir calculé la valeur t, vous pouvez utiliser la valeur obtenue avec les degrés de liberté pour les données et un facteur de risque que vous définissez (typique 0,05) pour rechercher la signification de la différence entre les moyens dans une table standard de signification.
Instructions
1 Calculer la moyenne de chaque ensemble de données. Pour trouver la moyenne d'un ensemble de nombres, la somme de toutes les valeurs et diviser par le nombre total de valeurs. Par exemple, vous avez un ensemble de données qui se compose des éléments suivants: 5.3, 6.8, 9.1, 7.4, 3.8, et 8.1. Somme toutes les valeurs ensemble pour obtenir 40,5. Comptez le nombre d'entrées, en arrivant à six. Diviser la somme par le nombre d'entrées pour obtenir la valeur moyenne de 6,75.
2 Trouver la variance de chaque ensemble par la formule, la variance = (écart type) ^ 2 = ((somme (données x. - Moyenne) ^ 2 / (n-1)) ^ 1/2 où x représente les valeurs individuelles de les ensembles de données et n représente le nombre de points de données. pour l'exemple ci-dessus, l'écart-type simplifie (20,075 / 5) ^ 1/2. l'écart-type de l'ensemble de l'échantillon est 2,0037. la variance de l'ensemble des données est 4.015.
3 Évaluer la valeur t en insérant les valeurs déterminées des deux ensembles de données de moyenne, la variance et le nombre de valeurs. La formule pour le test t est t = (moyenne 1 - moyenne 2) / ((var1 / n1) + (var2 / n2)) ^ 1/2.