Enakovreden pristop k razlagi rezultatov testa bi bil domneva, da je ničelna hipoteza resnična, lahko izračunamo, kako velika verjetnost dobiti t- merilo, ki je enako ali večje od realne vrednosti, ki smo jo izračunali iz razpoložljivih vzorčnih podatkov. Če se izkaže, da je ta verjetnost manjša od predhodno sprejete ravni pomembnosti (na primer P< 0.05), мы вправе отклонить проверяемую нулевую гипотезу. Именно такой подход сегодня используется чаще всего: исследователи приводят в своих работах P-значение, которое легко рассчитывается при помощи статистических программ. Рассмотрим, как это можно сделать в системе R.
Recimo, da imamo podatke o dnevnem energijskem vnosu s hrano (kJ/dan) za 11 žensk (primer iz knjige Altman D. G. (1981) Praktična statistika za medicinske raziskave, Chapman & Hall, London):
Povprečje teh 11 opazovanj je:
Vprašanje: Ali se povprečje tega vzorca razlikuje od uveljavljene norme 7725 kJ/dan? Razlika med našo vrednostjo vzorca in tem standardom je precejšnja: 7725 - 6753,6 = 971,4. Kako velika pa je statistično ta razlika? En sam vzorec bo pomagal odgovoriti na to vprašanje. t-test. Kot druge možnosti t-test se v R izvede t test z enim vzorcem s funkcijo t.test():
Vprašanje: Ali se ta povprečja statistično razlikujejo? Preverimo hipotezo, da ni razlike z uporabo t-test:
Toda kako lahko v takih primerih statistično ocenimo prisotnost učinka posega? Na splošno lahko Studentov t-test predstavimo kot
Razdelitvena tabela študentov
Verjetnostne integralne tabele se uporabljajo za velike vzorce iz neskončno velike populacije. Toda že pri (n)< 100 получается Несоответствие между
tabelarični podatki in mejna verjetnost; pri (n)< 30 погрешность становится значительной. Несоответствие вызывается главным образом характером распределения единиц генеральной совокупности. При большом объеме выборки особенность распределения в гене-
splošna populacija ni pomembna, saj se porazdelitev odstopanj vzorčnega indikatorja od splošne značilnosti pri velikem vzorcu vedno izkaže za normalno.
nom. V majhnih vzorcih (n)< 30 характер распределения генеральной совокупности сказывается на распределении ошибок выборки. Поэтому для расчета ошибки выборки при небольшом объеме наблюдения (уже менее 100 единиц) отбор должен проводиться из со-
populacija z normalno porazdelitvijo. Teorijo majhnih vzorcev je razvil angleški statistik W. Gosset (ki je pisal pod psevdonimom Student) v začetku 20. stoletja. IN
Leta 1908 je izdelal posebno porazdelitev, ki omogoča, tudi pri majhnih vzorcih, korelacijo (t) in verjetnosti zaupanja F(t). Za (n) > 100 dajejo Studentove distribucijske tabele enake rezultate kot Laplaceove verjetnostne integralne tabele za 30< (n ) 19, то гипотеза о равенстве средних принимается и различия в методиках обучения несущественны .
Excel za Office 365 Excel za Office 365 za Mac Excel 2019 Excel 2016 Excel 2019 za Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2016 za Mac Excel za Mac 2011 Excel Online Excel za iPad Excel za iPhone Excel za tablične računalnike Android Excel za telefone Android Excel Mobile Excel Starter 2010 Manj
Vrne verjetnost, ki ustreza Studentovemu t-testu. Funkcija STUDENT TEST vam omogoča, da določite verjetnost, da sta dva vzorca vzeta iz populacij, ki imata isto povprečje.
SintaksaSTUDENT.TEST(matrika1,matrika2,repi,tip)
Spodaj so opisani argumenti funkcije STUDENT.TEST.
Array1 Zahtevano. Prvi niz podatkov.
Array2 Zahtevano. Drugi niz podatkov.
Repi Obvezno. Število distribucijskih repov. Če je rep = 1, STUDENT.TEST vrne enostransko porazdelitev. Če je rep = 2, STUDENT.TEST vrne dvostransko porazdelitev.
Vrsta je zahtevana. Vrsta izvedenega t-testa.
Če imata argumenta »matrika1« in »matrika2« različno število podatkovnih točk in je »vrsta« = 1 (v paru), potem funkcija STUDENT.TEST vrne vrednost napake #N/V.
Repi in argumenti tipa so okrnjeni na celoštevilske vrednosti.
Če argument "tails" ali "type" ni število, potem funkcija STUDENT.TEST vrne vrednost napake #VALUE!.
Če ima argument tails katero koli vrednost, ki ni 1 ali 2, potem funkcija STUDENT.TEST vrne vrednost napake #NUM!
Funkcija STUDENT.TEST uporablja podatke iz argumentov »matrika1« in »matrika2« za izračun nenegativne t-statistike. Če je rep = 1, STUDENT.TEST vrne verjetnost višje t-statistične vrednosti na podlagi predpostavke, da sta array1 in array2 vzorca, ki pripadata populaciji z isto srednjo vrednostjo. Vrednost, ki jo vrne STUDENT.TEST, ko je rep = 2, je dvakratna vrednost, ki jo vrne, ko je rep = 1, in ustreza verjetnosti višje absolutne vrednosti t-statistike, ob predpostavki, da sta "matrika1" in "matrika2" vzorca, ki pripadata populacija z enakim povprečjem.
Kopirajte vzorčne podatke iz naslednje tabele in jih prilepite v celico A1 novega Excelovega delovnega lista. Če želite prikazati rezultate formul, jih izberite in pritisnite F2, nato pritisnite Enter. Po potrebi spremenite širino stolpcev, da vidite vse podatke.
