Cuando recopila datos o realiza un experimento, generalmente quiere demostrar que hay una conexión entre un cambio en un parámetro y un cambio en otro. Por ejemplo, las cenas de espagueti pueden llevar a más viajes a las tintorerías. Las herramientas estadísticas lo ayudan a determinar si los datos que recopila son significativos. Específicamente, la prueba T puede ayudarlo a decidir si existe una diferencia significativa entre dos conjuntos de datos. Por ejemplo, un grupo de datos puede ser viajes a la tintorería para personas que no comen espagueti, y el otro puede ser visitas a la tintorería para personas que comen espagueti. Dos diferentes T-tests funcionan en diferentes circunstancias, primero para datos completamente independientes, segundo para grupos de datos que están conectados de alguna manera.
Independent Samples
Crea una sección en tu hoja de trabajo para estadísticas de resumen para sus muestras independientes Calcule la suma, el n-valor (o tamaño de la muestra) y la media de los puntajes para cada una de las muestras independientes. Etiquete cada cálculo con "suma", "n" y "media", respectivamente.
Calcule los grados de libertad para cada una de las muestras independientes. Los grados de libertad generalmente están representados por "n-1" o su tamaño de muestra menos uno. Escriba el cálculo de los grados de libertad en la sección de estadísticas de resumen.
Calcule la varianza y la desviación estándar para cada una de las muestras. Escriba estos cálculos en la sección de estadísticas de resumen para cada muestra.
Agregue los grados de libertad de ambas muestras y colóquelas junto a una línea con la etiqueta "Grados de libertad total" o "df-total".
Multiplique los grados de libertad de cada muestra por la varianza de cada muestra. Agregue los dos números y divida el total por "Grados de libertad total". Escriba este número calculado en una línea con la etiqueta "Varianza combinada".
Divida la "Varianza combinada" por la "n" de una de las muestras. Repita este cálculo para la otra muestra. Agregue los dos números resultantes. Tome la raíz cuadrada de este número y coloque este cálculo en una línea etiquetada como "Error estándar de la diferencia".
Reste la media más pequeña de la muestra de la muestra más grande. Divida esta diferencia por el "Error estándar de la diferencia" y escriba este cálculo como su "t-obtenido" o "valor t".
Muestras dependientes
Reste la segunda puntuación de el primer puntaje para cada par en su conjunto de datos. Coloque cada una de estas puntuaciones de "diferencia" en una columna etiquetada como "Diferencia". Agregue las columnas "Diferencia" para calcular un total y etiquete el resultado como "D".
Cuadre cada puntaje de "Diferencia" y coloque cada resultado cuadrado en una columna etiquetada como "D-cuadrado". Agregue las columnas "D-squared" para calcular un total.
Multiplique el número de puntajes combinados ("n") por el total de la columna "D-squared". Reste el cuadrado de la "D" total de este resultado. Divida esta diferencia por "n menos uno". Calcule la raíz cuadrada de este número y etiquete el número resultante como "divisor".
Divida la "D" total por el "divisor" para encontrar el estadístico t-value para la prueba t de muestras dependientes.
Sugerencia
Compare la estadística de valor t obtenida con el "valor t crítico" que se encuentra en su tabla de tabla t de distribución para determinar si debe rechazar la hipótesis nula o aceptar la hipótesis alternativa .
