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Cómo probar la significación entre muestras solapadasprocedimientos estadísticos simples están disponibles para determinar si existen diferencias significativas entre los grupos de muestras . Las diferencias pueden ser determinados entre las muestras con puntos de datos se superponen , así como muestras de que los conjuntos discretos de datos . El procedimiento más utilizado para determinar si hay diferencias significativas se llama la prueba t de estudiante, o , simplemente , el t-test. Esta prueba puede ser aplicada a las muestras que tienen puntos de datos superpuestas . Hay varios pasos formales para hacer la prueba , la primera de las cuales es el desarrollo de lo que se llama una hipótesis nula . Luego están los cálculos que se pueden realizar ya sea de forma manual o online.Things que necesitaráUn número igual de valores de la muestra de cada muestra ( si usted está haciendo los cálculos manualmente ) página 2 muestras que tengan cinco o más puntos de datos Calculator Foto el cuadro que contiene t-resultados , grados de libertad y P valores de Mostrar Más instrucciones Cálculo de la Importancia manualmente Matemáticas 1 Haga su nula hipótesis . La hipótesis nula aplicable en este caso sería que no hay diferencia entre las medias (medias ) de las dos muestras . Si rechaza la hipótesis nula con base en sus resultados de las pruebas , entonces hay una probabilidad de que las diferencias significativas entre las muestras. Calcular el promedio (media ) de cada conjunto de muestras , que es la suma de todos los valores dentro de cada conjunto , dividido por el número de valores . Por ejemplo , si usted tiene los números 1 , 2, 3 , 4 y 5 , que se suman a 15 . Cuando se divide ese número por 5 , el promedio es de 3 . Cálculo de la varianza ( s ^ 2 ) y el error estándar ( SE ) para los dos conjuntos de muestras . La varianza se calcula primero el cálculo de la diferencia entre cada uno de los valores en cada conjunto de los medios y luego elevar al cuadrado el valor. Por lo tanto, si usted tiene un conjunto de tres números como 10 , 15 y 20 , la media es de 15 y las respectivas diferencias son -5, 0 y 5 . Cada uno de estos valores se eleva al cuadrado , a continuación, se suman y se dividen por el número de valores menos 1 ( n - 1 = 2 ) . Así , en este ejemplo , la varianza es 50/2 = 25 . El valor de error estándar , si hay tres valores para cada una de las dos muestras , sería SE = sq RT [ ( s ^ 2/3 ) + ( s ^ 2/3 )], donde la varianza para cada una de las muestras se incluye en la fórmula. Calcular el t -score. En primer lugar determinar las diferencias entre los dos medios . Divida este valor por el error estándar que ha calculado previamente . Determinar si existe una diferencia significativa entre las dos muestras. Esto se hace mediante el uso de una tabla que tiene t-resultados enumerados . En primer lugar, busque la fila que tiene el número de grados de libertad, que es el número de muestras que tiene uno menos . Si usted tiene seis números de un conjunto de muestras , los grados de libertad serán 5 . Ir a la columna en la tabla que tiene un valor de probabilidad de 0,05 y encontrar el t -score que se le da . Si su puntuación T es superior a ese valor, entonces sería " no puede rechazar " la hipótesis nula , lo que significa que no hay diferencias significativas en las muestras que se solapan. Sin embargo , si su puntuación T es igual o inferior a ese valor , entonces usted tendría que rechazar la hipótesis y la conclusión de que hay pruebas de diferencias significativas. Encuentra un sitio web que tiene una " calculadora de t-test. " Estos sitios le permiten ingresar sus datos, seleccionar la variedad adecuada de t -test y realizar los cálculos. Otra ventaja de las calculadoras en línea es que se pueden realizar diferentes tipos de pruebas que se ajusten a los datos. Introduzca los datos para cada una de las dos muestras. Dependiendo del sitio en línea que usted utiliza, puede introducir los datos en bruto o estadísticas descriptivas que ya ha terminado , como los medios , desviaciones estándar y el número de puntos de datos para cada muestra. Seleccione la tipo adecuado de prueba para sus datos. Si los datos tienen el mismo número de puntos de datos, seleccione una prueba t pareada , pero si tiene un número diferente de puntos de datos, utilizar una prueba t no pareada. Por último, si usted sabe que sus datos no siguen una distribución normal, seleccione una prueba no paramétrica. Si no está seguro acerca de su distribución de datos, el camino seguro es seleccionar una prueba no paramétrica . Pulse el icono que permite que el programa para el cálculo de los resultados. La página de resultados debe mostrar el valor P o nivel de significación. Si el valor es menor que 0,05 , no habría una diferencia significativa entre los dos conjuntos de muestras . Sin embargo , si el valor de p es mayor que 0.05 , se llega a la conclusión de que las muestras se solapan tanto que no existe una diferencia significativa. Anterior: Siguiente: Otros Educación Superior
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