İçerik
İstatistiksel tekniklere hakim olmak, çevremizdeki dünyayı daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir ve verileri doğru şekilde kullanmayı öğrenmenin çeşitli kariyerlerde yararlı olabileceği kanıtlanabilir. T-Testleri, beklenen bir değerler kümesi ile belirli bir değerler kümesi arasındaki farkın önemli olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir. Bu prosedür ilk başta zor görünse de, biraz pratikle kullanımı basit olabilir. Bu süreç, verilerin yararlı olup olmadığını bize bildirdiğinden, istatistikleri ve verileri yorumlamak için çok önemlidir.
prosedür
Hipotezi açıklayın. Verilerin tek kuyruklu veya iki kuyruklu bir test gerektirip gerektirmediğini belirleyin. Tek kuyruklu testler için, çok küçük bir örnek ortalamasını test etmek istiyorsanız boş hipotezi μ> x, çok büyük bir örnek ortağını test etmek istiyorsanız μ <x şeklinde olacaktır. Alternatif hipotez μ = x şeklindedir. İki kuyruklu testler için alternatif hipotez hala μ = x'tir, ancak boş hipotez μ ≠ x olarak değişir.
Çalışmanız için uygun bir önem düzeyi belirleyin. Bu, son sonucunu karşılaştırdığın değer olacak. Genel olarak, önem değerleri tercihinize ve sonuçlarınızın ne kadar doğru olmasını istediğinize bağlı olarak α = .05 veya α = .01'dir.
Örnek verileri hesaplayın. Standart hatanın (SE) popülasyonun karekökünün standart sapması olduğu (x - μ) / SE formülünü kullanın (SE = s / √n). T-istatistiklerini belirledikten sonra, n-1 formülü ile serbestlik derecelerini hesaplayın. P-değerini belirlemek için bir grafik hesap makinesindeki t-test fonksiyonuna t-istatistiğini, serbestlik derecelerini ve önem seviyesini girin. İki kuyruklu bir T Testi ile çalışıyorsanız, P değerini iki katına çıkarın.
Sonuçları yorumlayın. P değerini, daha önce belirtilen α anlamlılık düzeyi ile karşılaştırın. Α'dan küçükse, boş hipotezi reddet. Sonuç α'dan büyükse, boş hipotezi reddetmek için başarısız olun. Boş hipotezi reddederseniz, alternatif hipotezinizin doğru olduğu ve verilerin önemli olduğu anlamına gelir. Boş hipotezi reddedemezseniz, bu, örnek veriler ve verilen veriler arasında anlamlı bir fark olmadığı anlamına gelir.