Un punteggio T è una forma di statistica test standardizzata, che consente di prendere un punteggio individuale e trasformarlo in una forma standardizzata per facilitare il confronto. Il test T è simile al test Z, ma generalmente i test T sono più utili con una dimensione del campione inferiore (in genere inferiore a 30) e quando la deviazione standard è sconosciuta, mentre i test Z funzionano con una dimensione del campione grande quando sono note variazioni.
Annota i valori per un calcolo del punteggio T. Ad esempio, supponi di credere che i tuoi compagni di classe trascorrano più tempo sui social media rispetto al resto della scuola. Devi dimostrare, statisticamente, che i tuoi compagni di classe trascorrono molto tempo sui social media. Annota la media del campione, la media della popolazione, la deviazione standard del campione e la dimensione del campione.
Applica i valori alla formula del punteggio T, che è:
t \u003d (media del campione - media della popolazione) ÷ (deviazione standard del campione ÷ √ dimensione del campione).
Ad esempio, supponi che i tuoi compagni di classe trascorrano in media tre ore al giorno sui social media . Seleziona un campione di 10 compagni di classe e il tempo medio sui social media è di quattro ore al giorno, con una deviazione standard del campione di 30 minuti (0,5 ore).
(Supponendo che la tua convinzione sia vera, puoi allenarti la probabilità che il tempo medio trascorso sui social media non sia superiore a quattro ore al giorno.) In questo caso:
t \u003d (4 - 3) ÷ (0,5 ÷ √10), che è -1 ÷ 0.158114, che è -6.325.
Sottrai 1 dalla dimensione del campione per ottenere i gradi di libertà (df), che è 9.
Usa una calcolatrice scientifica o una calcolatrice online per trovare la probabilità inserendo i valori df e t. In questo caso, la probabilità è 0,99 o 9,9 percento.
Suggerimenti
Usa la formula del punteggio T per risolvere le domande di probabilità. Di solito, dovresti usare il T-test solo se la tua distribuzione è normale; In altre parole, un grafico dei tuoi dati farebbe una curva a campana. In generale, maggiore è il punteggio T, maggiore è la differenza tra i gruppi testati. Ciò è influenzato da molti fattori, tra cui il numero di elementi nel campione, la media del campione, la media della popolazione da cui si estrae il campione e la deviazione standard del campione.
