T-Test

T-test jest rodzajem pomiaru inwazyjnego używanym do określenia, czy istnieje ogromne rozróżnienie pomiędzy metodami dla dwóch zgromadzeń, które mogą być połączone w określonych punktach. Stosuje się go zazwyczaj wtedy, gdy indeksy informacyjne, podobne do indeksów informacyjnych zapisywanych w wyniku wielokrotnego rzucania monetą, dążą do zwykłego przekazu i mogą mieć niejasne zmiany. Test t jest wykorzystywany jako urządzenie do testowania teoretycznego, które pozwala na przetestowanie domniemania odnoszącego się do danej populacji.

Test t polega na pomiarze t, szacunku dla przywłaszczenia t oraz stopniach możliwości decydowania o prawdopodobieństwie wystąpienia kontrastu między dwoma układami informacji. Aby przeprowadzić badanie z co najmniej trzema czynnikami, należy wykorzystać badanie różnic.

Wyjaśnienie T-Testu

Zasadniczo, test t pozwala nam przeanalizować normalne oszacowania obu kolekcji informacyjnych i zdecydować, czy pochodzą one z podobnej populacji. W powyższych modelach, gdybyśmy w jakiś sposób zdołali wziąć za przykład dublerów z klasy An i inny przykład dublerów z klasy B, nie spodziewalibyśmy się, że powinni oni mieć tę samą średnią i standardowe odchylenie. Zasadniczo, testy pobrane z fałszywego leczenia powinny mieć niecodzienną średnią i standardowe odchylenie.

Numerycznie, t-test bierze przykład z każdego z dwóch zestawów i buduje problem artykulacji poprzez przyjęcie nieprawidłowej teorii, że te dwie metody są równoważne. Mając na uwadze odpowiednie równania, pewne cechy są określane i rozważane w stosunku do cech standardowych, a oczekiwana nieważna spekulacja jest w podobny sposób uznawana lub odrzucana.

W przypadku, gdy nieważna spekulacja pasuje do projektu ustawy, który ma być odrzucony, pokazuje ona, że odczyty informacji są solidne i nie są przypadkowe. Test t jest tylko jednym z wielu testów stosowanych z tego powodu. Analitycy powinni ponadto korzystać z testów innych niż test t, aby przyjrzeć się większej liczbie czynników i testów o większych rozmiarach przykładowych. Dla przykładu ogromnego rozmiaru, analitycy używają testu z. Inne alternatywy testowania obejmują test chi-kwadratowy i test f-test.

Istnieją trzy rodzaje testów t i są one klasyfikowane jako zależne i autonomiczne t-testy.

Niejasne wyniki testów

Pomyślcie o tym, że producent leków musi przetestować niedawno opracowany lek. Utrzymuje standardową metodę podawania leku strzał jednego zgromadzenia pacjentów i dając fałszywe leczenie innego zgromadzenia, zwany zgromadzeniem kontroli. Fałszywe leczenie podane do zbierania kontroli jest substancją nie spodziewaną wartość zaradczą i wypełnia jako punkt odniesienia do ilościowego określenia, jak inny zbierania, który jest podany prawdziwy lek, reaguje.

Po wstępnym podaniu leków, osoby z fałszywego leczenia karmione gromadzeniem kontroli wykazały wzrost w normalnej przyszłości o trzy lata, podczas gdy osoby z gromadzenia, które są zatwierdzone nowego leku zgłosić przyrost w normalnej przyszłości czterech lat. Moment percepcji może pokazać, że lek jest, w rzeczywistości, wypełnienie jak wyniki są lepsze dla gromadzenia wykorzystujących lek. Niemniej jednak, jest również możliwe, że percepcja może być spowodowana przypadkowym zdarzeniem, szczególnie zdumiewającą częścią karmy. T-test jest cenny, aby zakończyć, jeśli wyniki są naprawdę dobre i odpowiednie dla całego społeczeństwa.

W szkole, 100 uczniów z klasy A uzyskało normalny wynik w wysokości 85% przy odchyleniu standardowym 3%. Kolejnych 100 uczniów z klasy B uzyskało normalny wynik 87% przy odchyleniu standardowym 4%. Podczas gdy norma w klasie B jest wyższa od normy w klasie An, może nie być właściwe odbicie do końca, że ogólne wykonanie biegaczy w klasie B jest wyższe od wykonania biegaczy w klasie A. Wynika to z tego, że oprócz średniej, odchylenie standardowe w klasie B jest również wyższe od klasy A.

Założenia t-testu

Podstawowe podejrzenie w odniesieniu do badań t-testów dotyczy wielkości szacunku. Założenie dla testu t polega na tym, że wielkość szacunku zastosowanego do zebranych informacji ma spójną lub zwykłą skalę, na przykład wyniki testu na poziomie inteligencji.

Kolejnym wysuwanym podejrzeniem jest podstawowy nieregularny przykład, że informacje są zbierane od czynnika, który przypadkowo wybrał część populacji bezwzględnej.

Trzecie założenie, że informacja, gdy jest wykreślona, powoduje zwykłe przywłaszczenie, gong uformowany zgięcie przekazu.

Czwarte założenie, które jest rozsądnie wielką wielkością przykładu, jest wykorzystywane. Większa wielkość przykładu implikuje, że zawłaszczenie wyników powinno iść w kierunku zwykłego gongu tworzącego zgięcie.

Ostatnie założenie, które jest homogenicznością wahań. Jednorodna lub równoważna zmiana istnieje, gdy odchylenia standardowe badań są około równoważne.

Ustalanie T-Testów

Przeprowadzenie t-testu wymaga trzech kluczowych informacji. Obejmują one kontrast pomiędzy średnimi cechami z każdego zbioru danych (zwanymi rozróżnieniem średnim), odchyleniem standardowym każdego zgromadzenia oraz liczbą oszacowań informacji z każdego zgromadzenia.

Wynik t-testu tworzy wartość t-esteem. Ta określona wartość t-esteem jest następnie porównywana z wartością otrzymaną z podstawowej tabeli wartości (zwanej Tabelą T-krykulacyjną). Ta korelacja decyduje o tym, jak prawdopodobny jest kontrast między metodami przez pewien zbieg okoliczności lub czy kolekcje informacyjne rzeczywiście mają wrodzone kontrasty. Test t odnosi się do tego, czy rozróżnienie pomiędzy zbiorami przemawia za prawdziwym kontrastem w badaniu, czy też za mało prawdopodobnym, że jest on dobry na nic mierzalny kontrast.