Sommario
Quando applicare il T test?
Il test t può essere usato per determinare se un singolo gruppo differisce da un valore conosciuto (test t a un campione), se due gruppi differiscono l’uno dall’altro (test t a due campioni indipendenti), o se c’è una differenza significativa nelle misure appaiate (test t a campioni dipendenti, o appaiati).
Come si fa il T Student?
Abbiamo ottenuto un valore t = 0,01439 controlliamo nella tabella dei Valori critici per il test t di Student per 120 + 100 – 2 = 218 gradi di libertà….
Campione A | Campione B | |
---|---|---|
media | 388,4 | 388,1 |
ds | 150,949 | 157,478 |
es | 13,780 | 15,748 |
Quando la varianza è omogenea?
Poichè il valore calcolato è inferiore al valore tabulato, accettiamo l’ipotesi nulla: le varianze sono omogenee. Il p-value è maggiore di 0.05, quindi anche secondo questo test le varianze sono omogenee.
Come capire se una differenza e significativa?
Per decidere devi analizzare i tuoi dati con un test statistico. Se il test ti «consiglia» di rifiutare l’ipotesi zero, allora la differenza osservata viene dichiarata statisticamente significativa. Se invece il test ti «consiglia» di accettare l’ipotesi zero, allora la differenza è statisticamente non significativa.
Quando due campioni sono indipendenti?
Possiamo testare una ipotesi riguardante due campioni indipendenti (nel qual caso i campioni non si influenzano reciprocamente) oppure due campioni dipendenti, laddove i campioni sono interrelati.
Quando usare t di Student e quando Z?
Al contrario, la varianza della popolazione dovrebbe essere nota o presunta essere nota in caso di un test z. Il test Z è usato quando la dimensione del campione è grande, cioè n> 30, e il test t è appropriato quando la dimensione del campione è piccola, nel senso che n <30.
Quando usare varianza?
La varianza viene usata nella teoria delle decisioni come misura della rischiosità di una distribuzione. Se due distribuzioni hanno la stessa media e varianza diversa, la distribuzione con varianza maggiore è la più rischiosa (lo scarto è maggiore).