Two-sample t-test calculator

यह कैलकुलेटर आपको दो-नमूना टी-टेस्ट की गणना से संबंधित सभी विवरण और चरण प्राप्त करने की अनुमति देगा।टी-टेस्ट संचालित करने की प्रक्रिया अपेक्षाकृत सरल है, लेकिन इसके लिए अक्सर कई बार गणना की आवश्यकता होती है, जो आपको इस कैलकुलेटर द्वारा विस्तार से दिखाया जाएगा।

इस कैलकुलेटर का उपयोग करने में पहला कदम स्प्रेडशीट का उपयोग करना है जिसमें आपको डेटा टाइप या पेस्ट करने की आवश्यकता है।आप मूल रूप से एक्सेल में अपना डेटा रख सकते हैं और फिर इसे पेस्ट करें, कोई समस्या नहीं।डेटा टाइप या पेस्ट करने के बाद, आपको केवल दिखाए गए सभी चरणों को प्राप्त करने के लिए "गणना" पर क्लिक करना होगा।

टी-टेस्ट संचालित करने की प्रक्रिया में बहुत सारी सूक्ष्मताएं शामिल हैं।कुछ वितरण धारणाएं हैं जिन्हें पूरा करने की आवश्यकता है, इसका आकलन करने की आवश्यकता है या नहीं अफ़सत का नाम ।एक बार जब धारणा की आवश्यकताओं को मंजूरी दे दी जाती है, तो हम परीक्षण सांख्यिकीय गणना के साथ आगे बढ़ सकते हैं।

Independent t-test calculator with samples

आमतौर पर दो अलग-अलग रूप होते हैं जो एक स्वतंत्र टी-टेस्ट की गणना कर सकते हैं।आपके पास या तो दो नमूने हो सकते हैं, या आपके पास पहले से संक्षेप में डेटा हो सकता है।उत्तरार्द्ध के लिए, इसका उपयोग करें संक्षेपित डेटा के साथ स्वतंत्र टी-टेस्ट कैलकुलेटर ।

For the case of two samples, you will first need to conduct वर्णनात्मक सांख्यिकी गणना in order to get a summary of the provided independent samples.

Steps for running a independent t-test

• Letsunt 1: प्रदान किए गए नमूनों की पहचान करें।उन नमूनों को कम से कम सामान्य होने की आवश्यकता है
• Their दो दो: आमतौर पर यह औपचारिक सांख्यिकीय परीक्षण करने के लिए क्या आवश्यक है, इसके दायरे से बाहर है, जिस स्थिति में आप चाहते हैं एक हिस्टोग्राम बनाएं नमूनों में से, यह देखने के लिए कि क्या वे कम से कम लगभग घंटी के आकार का दिखते हैं
• Theirण 3: यदि आपको नमूनों की सामान्यता के लिए औपचारिक रूप से परीक्षण करने की आवश्यकता है, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं सामान्यता परीक्षण कैलकुलेटर
• च ४: ४: एक बार जब आप मान्यताओं (यदि आवश्यक हो) को साफ कर देते हैं, तो आप वास्तविक टी-टेस्ट चलाने के साथ आगे बढ़ सकते हैं
• चरण 5: One previous step that is needed too is that about assessing whether the population standard deviations can be assumed to be equal or not

Why do we need to test for the equality of population variances? This is because there is the need to find the standard error for the test, and it turns out that the optimal choice for the standard error depends on whether the population standard deviations are equal or not.

यह एक बल्कि तकनीकी विषय है, लेकिन आम आदमी के संदर्भ में, यदि जनसंख्या भिन्नताएं समान हैं, तो सबसे अच्छा विकल्प मूल रूप से एक अच्छा मानक त्रुटि अनुमान प्राप्त करने के लिए उपलब्ध नमूना संस्करणों को पूल करना है।

लेकिन अगर वे समान नहीं हैं, तो चीजें थोड़ी अधिक जटिल हो जाती हैं, और कुछ तकनीकी सुधारों की आवश्यकता होती है, जो कि आप इस तथ्य में परिलक्षित होते हैं कि उपयोग किया गया सूत्र अलग है, और स्वतंत्रता की डिग्री भी अलग हैं।

What is the t-value in a 2 sample test?

स्वतंत्र नमूनों के लिए उपयोग किया जाने वाला सूत्र टी-टेस्ट इस बात पर निर्भर करेगा कि जनसंख्या भिन्नताओं को समान माना जाता है या नहीं।यदि उन्हें असमान माना जाता है, तो उपयोग किया जाने वाला सूत्र है

\[t = \frac{\bar X_1 - \bar X_2}{\sqrt{ \frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2} }}\]

लेकिन, यदि जनसंख्या भिन्नताएं समान हैं, तो आपको निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करने की आवश्यकता है:

\[t = \frac{\bar X_1 - \bar X_2}{\sqrt{ \frac{(n_1-1)s_1^2 + (n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2}(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}) } }\]

तमाम

क्यूपलस क्यूथलस क्यूथरस क्योरस

कभी -कभी, अंगूठे के विभिन्न नियमों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि नमूना विचरण का उच्चतम लेना, सबसे कम नमूना विचरण से विभाजित करें और यह मान लें कि जनसंख्या भिन्नताएं समान हैं यदि यह अनुपात 3 से कम है, या उस तरह का कोई अन्य नियम है।यह पूरी तरह से बुरा विचार नहीं है, लेकिन अगर आपको वास्तव में जानना होगा, तो औपचारिक परीक्षण चलाना सबसे अच्छा है।

टी-टेस्ट फॉर्मूला की गणना के लिए क्या कदम हैं

• Letsunt 1: आकलन करें कि जनसंख्या भिन्नताएं समान हैं या नहीं।यदि आवश्यक हो तो भिन्नता की समानता के लिए एक एफ-परीक्षण चलाएं
• उनके दो दो: इस kayrauraur tayrasaura है कि जनसंख जनसंख जनसंख भिन भिन गई गई है है है है है है है टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है है गई है है है गई गई गई गई है गई गई है गई है है है है गई गई
• उनके ण 3: Vasauta जनसंखthama भिन t भिन भिन के लिए लिए लिए
• च ४: ४: ४: Vasauthasauna t भिन e भिन के के के लिए लिए
• च ५: ५: ५: स्वतंत्रता और पूंछ के प्रकार की डिग्री की संख्या के आधार पर, आप संबंधित पी-मूल्य की गणना करते हैं, और यदि पी-मूल्य महत्व स्तर से कम है, तो अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है

स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या जब समान जनसंख्या भिन्नताएं मान ली जाती हैं तो \(df = n_1 + n_2\)है, जहां \(n_1\)और \(n_2\)संबंधित नमूना आकार हैं।अब असमान भिन्नताओं के लिए, स्वतंत्रता की डिग्री की गणना बहुत अधिक जटिल है।

कthauna यह ray च के के टी टी-टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस

Vaya!।

तंग सिरम उपयोगी?समय!आप बहुत समय बचाएंगे क्योंकि एक स्वतंत्र नमूने टी-टेस्ट को पूरी गणना की आवश्यकता होती है।

२ सना-

मान लीजिए कि एक शिक्षक का मानना ​​है कि दो अलग -अलग स्कूलों के लिए आठवें ग्रेडर की औसत ऊंचाई।प्रत्येक स्कूल के लिए n = 10 बच्चों का एक नमूना है, जिसके लिए उनके नमूना ऊंचाइयों (इंच में) उपलब्ध हैं:

Letc 1: 60, 62, 59, 63, 65, 64, 68, 67, 61, 60

सth स 1: 60, 61, 61, 61, 60, 59, 59, 60, 60, 59

कthauna यह kayrने के के प प लिए लिए हैं जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख है है है दो कि दो दो दो दो दो स दो दो दो कि कि कि है है है है है मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब मतलब दो जनसंख

सता: निमthas kana ranahabairी प taramana की गई है है है है

सना हुआ 1	Vaba २
60	60
62	61
59	61
63	61
65	60
64	59
68	59
67	60
61	60
60	59

दो-सthaur नमूने-टेस-टेस emaut kana kayr के के के के नमूनों के के नमूनों नमूनों के के के के के के के के के के के नमूनों के नमूनों के नमूनों नमूनों के के के के के

	सना हुआ 1	Vaba २
	60	60
	62	61
	59	61
	63	61
	65	60
	64	59
	68	59
	67	60
	61	60
	60	59
औसत	62.9	60
सेंट देव।	3.0714	0.8165
एन	10	10

संक-षेप-स स emasthaum की की kastauraumaki आंकड़े आंकड़े आंकड़े आंकड़े आंकड़े आंकड़े आंकड़े आंकड़े kaynatamadaama:

निमthauraurी प प की की की गई गई गई

नमूना मतलब 1 \((\bar X_1)\) =	\(62.9\)
नमूना मानक विचलन 1 \((s_1)\) =	\(3.0714\)
नमूना आकार \((n_1)\) =	\(10\)
नमूना मतलब 2 \((\bar X_2)\) =	\(60\)
नमूना मानक विचलन 1 \((s_2)\) =	\(0.8165\)
नमूना आकार \((n_2)\) =	\(10\)
Significance Level \((\alpha)\) =	\(0.05\)

(१) अशकth -kir वैकलturaury

S निम e शूनthय kir वैकलrur पrur पrur पrur पtrauman rabaurauth r क की आवश आवश आवश आवश

\[ \begin{array}{ccl} H_0: \mu_1 & = & \mu_2 \\\\ \\\\ H_a: \mu_1 & \ne & \mu_2 \end{array}\]

यह एक दो-पूंछ kanauraumauth से मेल मेल मेल दो दो दो दो जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख टी एक एक टी टी टी टी एक टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस- टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस टेस जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख जनसंख दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो दो

भिन्नता की समानता के लिए परीक्षण