Exemple de test t de student

Pour les essais de signification, les degr茅s de libert茅 pour ce test sont 2n 鈭 2 o霉 n est le nombre de participants dans chaque groupe. Utilisez le test t jumel茅 lorsque les observations de mesure se font par paires, par exemple en comparant les forces du bras droit avec la force du bras gauche sur un ensemble de personnes. Par le th茅or猫me de limite centrale, des 茅chantillons de moyens mod茅r茅ment grands sont souvent bien approxim茅s par une distribution normale m锚me si les donn茅es ne sont pas distribu茅es normalement. La prochaine fois que vous avez un rhume, vous achetez un over-the-Counter pharmaceutique et le froid dure une semaine. L`hypoth猫se nulle pour le test t pour les 茅chantillons ind茅pendants est 渭1 = 渭2. Il a si peu d`utilisations en biologie que je n`ai pas le couvrir dans les 茅ditions pr茅c茅dentes de ce manuel, mais je me suis r茅cemment trouv茅 脿 l`utiliser (McDonald et Dunn 2013), alors voici. Vous avez les yeux band茅s 10 volontaires, pliez leur genou 脿 un angle de 120 掳 pendant quelques secondes, puis retournez le genou 脿 un angle de 90 掳. Quantile t 茅tudiant avec n-1 degr茅s de libert茅. Si vous 锚tes int茅ress茅 脿 savoir si le poids moyen d`un 茅chantillon d`ordinateurs portables est 茅gal 脿 cinq livres, la vraie question est pos茅e est de savoir si le processus qui a produit ces ordinateurs portables a une moyenne de cinq. Cette approche est parfois utilis茅e dans les 茅tudes observationnelles pour r茅duire ou 茅liminer les effets des facteurs confondants. Dans ce cas, nous avons deux 茅chantillons ind茅pendants et utiliserait la forme non appari茅e du test t. Ainsi, TS devient plus grand que les moyens de s`茅loigner plus loin, les 茅carts sont plus petits, ou les tailles d`茅chantillon augmentent. Par exemple, une valeur p de.

Pour utiliser le tableau fourni, trouvez la valeur critique que corrr茅pond au nombre de degr茅s de libert茅 que vous avez (degr茅s de libert茅 = nombre de points de donn茅es dans les deux groupes combin茅s, moins 2). Si cette valeur est z茅ro (ou n`est pas entr茅e), l`intervalle de confiance pour la moyenne de l`茅chantillon est donn茅 (Altman, 1991; Armitage et Berry, 1994). La v茅ritable r茅partition de la statistique d`essai d茅pend en fait (l茅g猫rement) des deux 茅carts de population inconnus (voir le probl猫me de Behrens 鈥 Fisher). Les donn茅es de l`exemple figure ci-dessous sont approximativement distribu茅es normalement. Les violations de ces hypoth猫ses sont examin茅es ci-dessous. Vous pouvez 茅galement faire le test t de Welch en utilisant cette page Web, en cliquant sur le bouton intitul茅 芦t-test non jumel茅 de Welch禄. Nous devons supposer que la population suit une distribution normale (les petits 茅chantillons ont plus de dispersion et suivent ce qu`on appelle une distribution de t). Ce test est utilis茅 uniquement lorsqu`on peut supposer que les deux distributions ont la m锚me variance. Le d茅nominateur de t est l`erreur standard de la diff茅rence entre deux moyens. Les faibles valeurs de p sont bonnes; Ils indiquent que vos donn茅es ne se sont pas produit par hasard. Les tests t appari茅s constituent une forme de blocage et ont une puissance sup茅rieure 脿 celle des tests non appari茅s lorsque les unit茅s appari茅es sont similaires en ce qui concerne les 芦facteurs de bruit禄 qui sont ind茅pendants de l`appartenance aux deux groupes compar茅s.

Les paires deviennent des unit茅s d`essai individuelles, et l`茅chantillon doit 锚tre doubl茅 pour atteindre le m锚me nombre de degr茅s de libert茅. Cependant, la possibilit茅 que l`hypoth猫se nulle est vraie et que nous avons simplement obtenu un r茅sultat tr猫s rare ne peut jamais 锚tre exclu compl猫tement. Pour comprendre comment une valeur de probabilit茅 pr茅cise peut 锚tre attach茅e 脿 cette confiance, vous devez 茅tudier les math茅matiques derri猫re la distribution t dans un cours formel de statistiques. Notez que dans ce cas s2螖 n`est pas une variance group茅e. S`il vous pla卯t voir mon essai sur ce sujet. Les tableaux de probabilit茅s ont 茅t茅 pr茅par茅s en fonction de la distribution t initialement 茅labor茅e par W. La sortie comprend des statistiques descriptives, plus la valeur t et la valeur P. Dans ce cas, ces valeurs extr锚mes sont absolument essentielles 脿 la question que nous posons et ne doivent pas 锚tre supprim茅es. Ce test, 茅galement connu sous le nom de test t de Welch, n`est utilis茅 que lorsque les deux 茅carts de population ne sont pas suppos茅s 茅gaux (les deux tailles d`茅chantillon peuvent 锚tre 茅gales ou non) et doivent donc 锚tre estim茅es s茅par茅ment.

Ceux-ci pourraient 锚tre, par exemple, les poids des vis qui ont 茅t茅 choisies hors d`un seau. L`hypoth猫se nulle est que les hauteurs moyennes dans les deux sections sont les m锚mes.

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