Рельефы Статистика

T-тест для двух средств - неизвестные стандартные отклонения населения

инструкции : Используйте этот калькулятор T-Test для двух независимых средств калькулятора для проведения T-тестирования для двух средств населения (\(\mu_1\) и \(\mu_2\)), с неизвестными стандартными отклонениями населения.Этот тест применяется, когда у вас есть две независимые образцы, а также стандартные отклонения населения \(\sigma_1\) и \(\sigma_2\) и не известны.Пожалуйста, выберите нулевые и альтернативные гипотезы, введите уровень значимости, образец образца стандартных отклонений, размеры образцов и результаты T-теста на два независимых образца будут отображаться для вас:

T-тест для двух независимых образцов

Подробнее о T-тест для двух средств Таким образом, вы можете лучше интерпретировать вывод, представленный выше: T-тест для двух средств с неизвестными вариациями населения и двумя независимыми образцами является гипотез, который пытается подать заявку на средства населения (\(\mu_1\) и \(\mu_2\)).

Более конкретно, T-тест использует примерную информацию для оценки того, насколько она правдоподобна для населения означает \(\mu_1\) и \(\mu_2\), чтобы быть равными.Тест имеет две не перекрывающиеся гипотезы, ноль и альтернативную гипотезу.

Нулевая гипотеза - это заявление о средствах населения, в частности, предположению о отсутствии эффекта, а альтернативная гипотеза является дополнительной гипотезами к нулевой гипотезе.

Свойства двух образца T-теста

Основными свойствами двух образца T-тестирования для двух средств населения являются:

В зависимости от наших знаний о ситуации "без эффекта", T-тест может быть двусторонним, левым хвостом или правым хвостом

Основным принципом тестирования гипотезы является то, что нулевая гипотеза отклоняется, если полученная статистика тестирования достаточно маловероятна под предположением, что нулевая гипотеза правда

P-значение является вероятность получения образцов результатов как экстремальных или более экстремальных, чем полученные пример результатов, в соответствии с предположением, что нулевая гипотеза верна

В тестах гипотезы есть два типа ошибок.Ошибка типа I возникает, когда мы отклоним настоящую нулевую гипотезу, а ошибка II типа II возникает, когда мы не можем отклонить ложную нулевую гипотезу

Как вы рассчитываете T-статистику для теста T для двух независимых образцов?

Формула для T-статистики для двух средств популяции (с двумя независимыми образцами), с неизвестными разногласиями населения показывает нам, как рассчитать T-тестирование со средним и стандартным отклонением, и это зависит от того, предполагается ли отклонения населения равными или нетОтказЕсли варианты населения предполагаются неравными, то формула:

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

С другой стороны, если варианты населения предполагаются равными, то формула:

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

Обычно способ узнать, следует ли предположить ли варианты населения равным или неравным, заключается в использовании F-теста на равенство отклонений.

С вышеуказанным T-статистикой мы можем вычислить соответствующее значение p, что позволяет нам оценить, есть ли статистически значимая разница между двумя средствами.

Почему это называется T-тестом для независимых образцов?

Это связано с тем, что образцы не связаны друг с другом, таким образом, что результаты из одного образца не связаны с другой образец.Если образцы связаны (например, вы сравниваете ответы мужей и жен или идентичных близнецов), вы должны использовать T-TEST для парных образцов вместо Отказ

Что, если известны стандартные отклонения населения?

Основная цель этого калькулятора предназначена для сравнения двух популяров средств, когда Sigma неизвестен для обеих групп населения.В случае, если известны стандартные отклонения населения, то вы должны использовать вместо этого Z-тест на ДВСРРДСВА Отказ