Wat is een T-Test?

Een t-test is een soort van inferentiële meting die wordt gebruikt om te bepalen of er een groot onderscheid is tussen de methoden voor twee bijeenkomsten, die eventueel in specifieke hoogtepunten met elkaar verbonden zijn. Het wordt over het algemeen gebruikt wanneer de informatieve indexen, vergelijkbaar met de informatieve index die wordt geregistreerd als het resultaat van het meerdere keren omdraaien van een munt, een gewone overdracht zouden nastreven en obscure veranderingen kunnen hebben. Een t-test wordt gebruikt als een theoretisch testapparaat, dat het mogelijk maakt om een vermoeden te testen dat relevant is voor een bepaalde bevolkingsgroep.

Bij een t-test wordt gekeken naar de t-meting, de t-waardering en de mate van gelegenheid om te bepalen hoe groot de kans is dat er een contrast is tussen de twee informatiesystemen. Om een test met ten minste drie factoren te leiden, moet men gebruik maken van een onderzoek naar het verschil.

Verduidelijking van de T-Test

In principe stelt een t-test ons in staat om de normale schattingen van de twee informatieverzamelingen te analyseren en te beslissen of ze afkomstig zijn van een vergelijkbare populatie. Als we in bovenstaande modellen op de een of andere manier een voorbeeld van understudies uit klasse A en een ander voorbeeld van understudies uit klasse B zouden kunnen nemen, zouden we niet verwachten dat ze precies hetzelfde gemiddelde en dezelfde standaardafwijking zouden moeten hebben. In wezen zouden de tests van de nepbehandelingen, de controles en de tests van de medicamenteuze behandelingen, een enigszins buitengewone gemiddelde en standaardafwijking moeten hebben.

Numeriek gezien neemt de t-test een voorbeeld uit elk van de twee sets en bouwt de probleemstelling op door een ongeldige theorie te accepteren dat de twee methoden gelijkwaardig zijn. Met het oog op de relevante vergelijkingen worden bepaalde kwaliteiten bepaald en tegen de standaardkwaliteiten afgewogen, en wordt de verwachte ongeldige speculatie op vergelijkbare wijze erkend of verworpen.

In het geval dat de ongeldige speculatie past in het te verwerpen wetsvoorstel, toont het aan dat de informatielezingen solide zijn en niet door een of ander toeval zijn. De t-test is slechts één van de vele testen die om deze reden worden gebruikt. Analisten zouden bovendien andere tests dan de t-test moeten gebruiken om te kijken naar meer factoren en tests met grotere voorbeeldformaten. Voor grote voorbeelden maken analisten gebruik van een z-test. Andere testalternatieven zijn de chi-kwadraat test en de f-test.

Er zijn drie soorten t-tests, en ze worden geclassificeerd als betrouwbare en autonome t-tests.

Vage Testresultaten

Denk eraan dat een medicijnmaker een recent ontwikkeld geneesmiddel moet testen. Het houdt de standaard methode van het geven van de medicatie een schot een bijeenkomst van patiënten en het geven van een nep-behandeling aan een andere bijeenkomst, genaamd de controlebijeenkomst. De nepbehandeling die aan de controlebijeenkomst wordt gegeven is een stof van geen enkele verwachte corrigerende waarde en vult als maatstaf om te kwantificeren hoe de andere bijeenkomst, die de echte medicatie krijgt, reageert.

Na de medicatie voorlopige, de individuen van de nep-behandeling gevoed controle bijeenkomst onthulde een uitbreiding in de normale toekomst van drie jaar, terwijl de individuen van de bijeenkomst die worden onderschreven de nieuwe medicatie verslag een toename in de normale toekomst van vier jaar. Momentwaarneming kan aantonen dat de medicatie in werkelijkheid invult, omdat de resultaten beter zijn voor de bijeenkomst die gebruik maakt van de medicatie. Desalniettemin is het ook denkbaar dat de perceptie door een toevallige gebeurtenis wordt veroorzaakt, met name door een verbazingwekkend stukje karma. Een t-test is waardevol om af te ronden als de uitkomsten echt goed en passend zijn voor de hele bevolking.

In een school scoorden 100 understudies in klas A een normaal van 85% met een standaardafwijking van 3%. Nog eens 100 understudies met een plaats in klas B scoorden een normaal van 87% met een standaardafwijking van 4%. Hoewel de normaal van klasse B superieur is aan die van klasse An, is het misschien niet juist om tot het einde toe te stuiteren dat de algemene uitvoering van de understudies in klasse B superieur is aan die van de understudies in klasse A. Dit komt omdat naast het gemiddelde ook de standaardafwijking van klasse B hoger is dan die van klasse A. Het toont aan dat hun buitengewone percentages, aan lagere en hogere kanten, aanzienlijk meer gespreid waren dan die van klasse A. Een t-test kan uitrekenen welke klasse het beter deed.

T-Test Veronderstellingen

De primaire verdenking met betrekking tot de t-tests betreft de omvang van de schatting. De veronderstelling voor een t-test is dat de schattingsomvang die wordt toegepast op de verzamelde informatie een consistente of ordinale schaal nastreeft, bijvoorbeeld de scores voor een intelligentieonderzoek.

De daaropvolgende verdenking die wordt gemaakt is die van een fundamenteel onregelmatig voorbeeld, dat de informatie wordt verzameld van een agent, lukraak gekozen voor een deel van de absolute bevolking.

De derde veronderstelling is dat de informatie, wanneer deze wordt uitgezet, een gewone toe-eigening teweegbrengt, klingelen gevormde overdrachtsbocht.

De vierde veronderstelling die een zinnig grote voorbeeldgrootte is, wordt gebruikt. Grotere voorbeeldgrootte impliceert dat de toe-eigening van de resultaten naar een gewoon klokkenspel moet gaan dat de bocht vormt.

De laatste veronderstelling is de homogeniteit van de fluctuatie. Homogene, of equivalente, verandering bestaat wanneer de standaardafwijkingen van de tests rond het equivalent liggen.

Onzekere T-Tests

Voor het uitvoeren van een t-test zijn drie belangrijke gegevens nodig. Zij omvatten het contrast tussen de gemiddelde kwaliteiten van elke nulset (het zogenaamde gemiddelde onderscheid), de standaardafwijking van elke verzameling, en het aantal informatieschattingen van elke verzameling.

Het resultaat van de t-test creëert t-achting. Deze bepaalde t-waardering wordt dan vergeleken met een waardetabel (de zogenaamde T-circulatietabel). Deze correlatie bepaalt hoe waarschijnlijk het contrast tussen de methoden is ontstaan door een of ander toeval of dat de informatieverzamelingen werkelijk aangeboren contrasten hebben. De t-test gaat in op de vraag of het onderscheid tussen de bijeenkomsten spreekt van een echt contrast in het onderzoek of op de kans dat het waarschijnlijk goed is voor niets meetbare contrasten.