Przejdź do treści
ToolMug

Kalkulator testu t

Czy różnica między średnimi dwóch grup jest istotna? Wklej dwie kolumny z Excela albo wpisz średnią, SD i liczebność każdej grupy, a otrzymasz t, p-wartość, przedział ufności różnicy i d Cohena — gotowe do raportu.

Działa w przeglądarce — nic, co wpiszesz, nie jest wysyłane

Liczby oddzielone spacjami, przecinkami lub nowymi wierszami; kolumny wklejone z Excela działają.

t
-1.8608
Stopnie swobody
17.776
p-wartość
0.0794
Różnica średnich (1 − 2)
-1.58
Błąd standardowy
0.8491
95% przedział ufności
-3.3655 … 0.2055
Cohen's d
-0.832

Różnica nie jest istotna statystycznie na poziomie α = 0.05.

Wyniki zgadzają się z funkcją t.test() w R. Współczynnik d Cohena używa połączonego odchylenia standardowego (dla prób zależnych: SD różnic).

Jak używać

  1. Wybierz Jedna próba, Dwie próby niezależne albo Próby zależne (sparowane).
  2. Wklej dane albo przełącz na wpisywanie wartości Średnia, SD i n dla każdej grupy.
  3. Wybierz hipotezę alternatywną i poziom ufności; wyniki aktualizują się od razu.

Opis opcji

Welch a Student
Test t Welcha jest domyślny, bo nie zakłada równych wariancji — to obecnie zalecany wybór. Odznacz opcję Test t Welcha, aby użyć testu Studenta z równymi wariancjami.
Wielkość efektu
d Cohena = różnica średnich ÷ połączone SD; dla prób zależnych — różnica średnich ÷ SD różnic.

Przykład obliczeń

Domyślne dane to dwie grupy dodatkowych godzin snu ze wbudowanego w R zbioru danych sleep (po 10 wartości). Przy wybranych Dwóch próbach niezależnych:

Wynik Welch (domyślnie) Student (pole odznaczone)
Średnie grup 0,75 i 2,33 0,75 i 2,33
Różnica średnich (1 − 2) −1,58 −1,58
t −1,861 −1,861
Stopnie swobody 17,776 18
p-wartość (dwustronna) 0,0794 0,0792
95% przedział ufności −3,365 … 0,205 −3,364 … 0,204
d Cohena −0,832 −0,832

Błąd standardowy Welcha to √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), ze wzorem Welcha–Satterthwaite’a dla stopni swobody. Student używa połączonej wariancji i n₁ + n₂ − 2 stopni swobody. d Cohena jest takie samo w obu przypadkach, ponieważ zawsze używa połączonego odchylenia standardowego.

Te same liczby stają się znacznie bardziej istotne, jeśli potraktujesz je jako tych samych dziesięć osób zmierzonych dwa razy. Wybierz Próby zależne (sparowane), a test zostanie wykonany na dziesięciu różnicach: t = −4,062 przy 9 stopniach swobody i p = 0,0028. Parowanie usuwa zmienność między osobami, dlatego może wykryć różnicę, której test dla prób niezależnych nie wykrywa. Dane sparowane wymagają tej samej liczby wartości w obu polach, w tej samej kolejności.

Najczęściej zadawane pytania

Czy mogę ufać wynikom?

Sprawdzono je na wbudowanym zbiorze danych sleep z R — t, stopnie swobody, p-wartość i przedział ufności zgadzają się z t.test().

Co, jeśli moje dane nie mają rozkładu normalnego?

Przy większych próbach test t jest dość odporny. Dla małych, wyraźnie skośnych prób rozważ testy nieparametryczne, np. Manna–Whitneya U lub Wilcoxona.

Czy moje dane są przesyłane na serwer?

Nie. Obliczenia odbywają się w twojej przeglądarce.

Prywatność

To narzędzie działa w całości w przeglądarce. Twoje pliki i tekst są przetwarzane na Twoim urządzeniu i nigdy nie trafiają na nasze serwery.

Podobne narzędzia