Т-тест – это своего рода преференциальное измерение, используемое для определения того, существует ли огромное различие между методами для двух сборок, которые могут быть соединены в конкретные моменты. Обычно оно используется, когда информационные индексы, подобно информационным индексам, записанным в результате многократного подбрасывания монеты, преследуют обычную цель и могут иметь неясные изменения. Т-тест используется в качестве теоретического испытательного прибора, позволяющего проверить предположение, относящееся к населению.

Т-тест позволяет взглянуть на t-меру, на оценки, связанные с присвоением t, а также на степень вероятности контрастности между двумя способами получения информации. Для того чтобы провести тест, включающий, по крайней мере, три фактора, необходимо провести исследование различий.

Уточнение Т-теста

В принципе, t-тест позволяет проанализировать нормальные оценки двух информационных коллекций и решить, произошли ли они от одного и того же населения. В приведенных выше моделях, если бы нам каким-то образом удалось взять пример дублеров из класса An и другой пример дублеров из класса B, то мы бы не предполагали, что они должны иметь одно и то же среднее и стандартное отклонение. По сути, тесты, взятые из поддельного лечения устойчивый контроль сбора и тех, кто взял из лекарств, одобренных сбора должны иметь несколько чрезвычайных среднего и стандартного отклонения.

В числовом выражении t-тест берет пример из каждого из двух наборов и выстраивает артикуляцию вопроса, принимая недействительную теорию о том, что эти два метода эквивалентны. С учетом соответствующих уравнений определенные качества определяются и обдумываются вопреки стандартным качествам, а ожидаемые недействительные спекуляции признаются или отклоняются подобным образом.

В случае, если недействительные спекуляции вписываются в законопроект, подлежащий отклонению, это свидетельствует о том, что показания информации являются достоверными и не являются случайными. Т-тест является лишь одним из многочисленных тестов, используемых по этой причине. Кроме того, аналитики должны использовать другие тесты, кроме t-теста, чтобы посмотреть на большее количество факторов и тесты с большими размерами примеров. Например, при работе с большими примерами аналитики используют z-тест. Другие варианты тестирования включают тест хи-квадрат и f-тест.

Существует три вида t-тестов, и они классифицируются как надежные и автономные t-тесты.

Смутные результаты теста

Подумайте, что производителю лекарств нужно протестировать недавно разработанное лекарство. Он сохраняет стандартный метод, при котором один пациент делает укол, а другой – фальшивое лечение, называемое контрольным сбором. Фальшивое лечение, предоставленное контрольной группе, является веществом, которое не имеет никакой ожидаемой ценности для исправления, и заполняется в качестве эталона для количественной оценки того, как реагирует другая группа, которой дано настоящее лекарство.

После предварительного приема лекарств, пациенты с фальшивого лечения на контрольном собрании выявили увеличение в нормальном будущем на три года, в то время как пациенты из собрания, которые одобрили новое лекарство, сообщают об увеличении в нормальном будущем на четыре года. Моментальное восприятие может показать, что лекарство в действительности заполняется, так как результаты лучше для собравшихся, использующих это лекарство. Тем не менее, также возможно, что восприятие может быть связано с случайным событием, особенно с поразительной кармой. Т-тест ценен для завершения, если результаты действительно правильные и подходящие для всего населения.

В школе 100 дублеров в классе А получили оценку 85% при стандартном отклонении 3%. Еще 100 дублеров, имеющих место в классе В, получили оценку “нормально” (87%) со стандартным отклонением 4%. Несмотря на то, что норма в классе В выше, чем в классе А, может быть неправильным подпрыгивать до конца, что общее выполнение дублеров в классе В выше, чем у дублеров в классе А. Это объясняется тем, что наряду со средним значением стандартного отклонения в классе В оно также выше, чем в классе А. Это свидетельствует о том, что их необычайно высокие показатели, как в низшей, так и в высшей ступенях, были значительно более распределены, чем в классе А. Тест t может определить, в каком классе они оказались лучше.

Т-тестовые предположения

Первичные подозрения, высказанные в отношении t-тестов, касаются размера оценки. Предположение для t-теста заключается в том, что размер оценки, применяемый к собранной информации, соответствует последовательной или порядковой шкале, например, баллам для теста уровня интеллекта.

Последующее подозрение состоит в том, что из основного нерегулярного примера, что информация собрана от агента, бессистемно выбрала часть абсолютного населения.

Третье предположение, т.е. информация, когда она начерчена, приводит к обычному присвоению, куранты образуют конвейерный изгиб.

Четвертое предположение, которое является разумно огромным размером примера, используется. Большой размер примера подразумевает, что присвоение результатов должно перейти к обычному куранту, образованному изгибом.

Последнее предположение – однородность колебаний. Однородное или эквивалентное изменение существует, когда стандартные отклонения теста примерно эквивалентны.

Развлекательные тесты

Для участия в т-тесте требуется три ключевых информационных оценки. Они включают в себя контраст между средними качествами каждого набора данных (так называемое среднее различие), стандартное отклонение каждого сбора и количество оценок информации каждого сбора.

Результат т-теста создает т-оценку. Эта определенная t-оценка затем рассматривается в сравнении со стоимостью, полученной из базовой таблицы стоимости (называемой T-таблицей циркуляции). Это соотношение решает, насколько вероятен контраст между методами по какому-то совпадению или действительно ли информационные сборники имеют врожденные контрасты. Т-тест рассматривает вопрос о том, говорит ли различие между собраниями о подлинном контрасте в расследовании или о несущественной вероятности того, что он, скорее всего, не имеет ничего общего с измеримым контрастом.