O que é um teste T?

Um teste t é uma espécie de medida inferencial utilizada para decidir se existe uma enorme distinção entre os métodos para dois encontros, que podem estar ligados em destaques específicos. É geralmente utilizado quando os índices informativos, semelhantes ao índice informativo registado como resultado do atirar uma moeda ao ar várias vezes, prosseguem uma transmissão normal e podem ter alterações obscuras. Um teste t é utilizado como um dispositivo de teste teórico, que permite testar uma presunção pertinente a uma população.

Um teste t leva uma olhada na medida t, na estima t-apropriação e nos graus de oportunidade para decidir a probabilidade de contraste entre dois arranjos de informação. Para conduzir um teste com pelo menos três fatores, deve-se utilizar uma investigação da diferença.

Clarificando o teste T

Basicamente, um teste t permite-nos analisar as estimativas normais das duas colecções informativas e decidir se são provenientes de uma população semelhante. Nos modelos acima, se de alguma forma conseguíssemos tomar um exemplo de sub-estudos da classe A e outro exemplo de sub-estudos da classe B, não preveríamos que eles deveriam ter a mesma média e desvio padrão. Essencialmente, os testes retirados do falso tratamento sustentaram a coleta de controle e aqueles retirados da coleta de remédios endossados deveriam ter uma média e desvio padrão um tanto extraordinários.

Numericamente, o teste t toma um exemplo de cada um dos dois conjuntos e constrói a articulação da questão aceitando uma teoria inválida de que os dois métodos são equivalentes. Em vista das equações relevantes, certas qualidades são determinadas e pensadas contra as qualidades padrão, e a especulação inválida esperada é reconhecida ou descartada da mesma forma.

No caso de a especulação inválida se encaixar na lei a ser rejeitada, demonstra que as leituras de informação são sólidas e não são por alguma coincidência. O teste t é apenas um dos inúmeros testes utilizados por este motivo. Além disso, os analistas devem utilizar outros testes que não o teste t para olhar para mais fatores e testes com exemplos maiores. Para exemplos de tamanhos maiores, os analistas utilizam um teste z. Outras alternativas de testes incorporam o teste qui-quadrado e o teste f.

Existem três tipos de testes t, e eles são classificados como testes t confiáveis e autônomos.

Resultados de testes vagos

Pense que um fabricante de medicamentos precisa de testar um medicamento recentemente desenvolvido. Ele mantém o método padrão de dar ao medicamento uma injecção, uma reunião de pacientes e dar um tratamento falso a outra reunião, chamada de reunião de controlo. O tratamento falso dado à coleta de controle é uma substância sem valor de remédio esperado e se preenche como referência para quantificar como reage a outra coleta, que recebe o medicamento genuíno.

Após o tratamento preliminar da medicação, os indivíduos da reunião de controle alimentado falso revelou uma expansão no futuro normal de três anos, enquanto os indivíduos da reunião que são endossados a nova medicação relatam um incremento no futuro normal de quatro anos. A percepção momentânea pode mostrar que o medicamento está, na realidade, a preencher-se, uma vez que os resultados são melhores para a reunião que utiliza o medicamento. No entanto, é igualmente concebível que a percepção possa ser devido a um acontecimento fortuito, particularmente um pouco espantoso de carma. Um teste t é valioso para terminar se os resultados forem realmente corretos e apropriados para toda a população.

Numa escola, 100 subestudantes da classe A tiveram uma nota normal de 85% com um desvio padrão de 3%. Outros 100 sub-estudantes com uma vaga na classe B obtiveram uma pontuação normal de 87% com um desvio padrão de 4%. Embora a normal da classe B seja superior à da classe An, pode não ser correto saltar até o final que a execução geral dos subinstrutores da classe B seja superior à dos subinstrutores da classe A. Isto se baseia no fato de que, ao lado da média, o desvio padrão da classe B é igualmente superior ao da classe A. Isto demonstra que suas taxas extraordinárias, em lados mais baixos e mais altos, foram consideravelmente mais espalhadas do que as da classe A. Um teste t pode descobrir qual classe se saiu melhor.

Suposições T-Teste

A principal suspeita feita com respeito aos testes t diz respeito ao tamanho da estimativa. A suposição para um teste t é que o tamanho da estimativa aplicada à informação recolhida segue uma escala consistente ou ordinal, por exemplo, a pontuação para um teste de nível de inteligência.

A suspeita que se faz posteriormente é a de um exemplo básico irregular, de que a informação é recolhida a partir de um agente, escolhido aleatoriamente parte da população absoluta.

A terceira suposição que é a informação, quando plotada, traz uma apropriação comum, o carrilhão formado curvatura de transporte.

A quarta suposição, que é um exemplo de tamanho sensatamente enorme, é utilizada. Um tamanho maior de exemplo implica que a apropriação dos resultados deve mover-se em direção a um carrilhão comum que formou a curva.

A última suposição que é a homogeneidade da flutuação. Homogênea, ou equivalente, a mudança existe quando os desvios padrão dos testes estão em torno de equivalentes.

Como realizar os testes

Para a realização de um teste t, são necessárias três informações importantes. Eles incorporam o contraste entre as qualidades médias de cada conjunto de dados (chamadas de distinção da média), o desvio padrão de cada coleta, e o número de estimativas de informação de cada coleta.

O resultado do teste t cria uma t-estima. Esta determinação da estima t é então analisada contra um valor obtido a partir de uma tabela de valores básicos (chamada de Tabela de Circulação T). Esta correlação decide a probabilidade do contraste entre os métodos acontecer por alguma coincidência ou se as coleções informativas realmente têm contrastes congênitos. O teste t aborda se a distinção entre as coleções fala de um contraste genuíno na investigação ou sobre a probabilidade de que seja provavelmente bom para nada de contraste mensurável.