Как пользоваться
- Выберите «Одна выборка», «Две независимые выборки» или «Парные выборки».
- Вставьте данные или переключитесь на ввод «Среднее, СКО и n» для каждой группы.
- Выберите альтернативную гипотезу и доверительную вероятность; результаты обновляются сразу.
Описание параметров
- Уэлч и Стьюдент
- Критерий Уэлча используется по умолчанию, так как не требует равенства дисперсий — это нынешняя рекомендация. Снимите отметку «Критерий Уэлча», чтобы применить критерий Стьюдента с равными дисперсиями.
- Размер эффекта
- d Коэна = разность средних ÷ объединённое СКО; для парных выборок — разность средних ÷ СКО разностей.
Разобранный пример
Данные по умолчанию — две группы значений дополнительных часов сна из встроенного набора данных sleep в R (по 10 значений в каждой). При выбранном режиме «Две независимые выборки»:
| Результат | Уэлч (по умолчанию) | Стьюдент (флажок снят) |
|---|---|---|
| Средние групп | 0,75 и 2,33 | 0,75 и 2,33 |
| Разность средних (1 − 2) | −1,58 | −1,58 |
| t | −1,861 | −1,861 |
| Степени свободы | 17,776 | 18 |
| p-значение (двустороннее) | 0,0794 | 0,0792 |
| 95% доверительный интервал | −3,365 … 0,205 | −3,364 … 0,204 |
| d Коэна | −0,832 | −0,832 |
Стандартная ошибка Уэлча равна √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), а число степеней свободы вычисляется по формуле Уэлча — Саттертуэйта. Критерий Стьюдента использует объединённую дисперсию и n₁ + n₂ − 2 степеней свободы. d Коэна одинаков в обоих случаях, потому что всегда использует объединённое SD.
Те же числа становятся гораздо более значимыми, если считать их измерениями одних и тех же десяти человек дважды. Выберите «Парные выборки», и критерий будет применён к десяти разностям: t = −4,062 при 9 степенях свободы и p = 0,0028. Парное сравнение устраняет различия между людьми, поэтому оно может обнаружить разницу, которую независимый критерий не видит. Для парных данных в обоих полях должно быть одинаковое число значений в одном и том же порядке.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли доверять результатам?
Они сверены со встроенным набором данных sleep из R — t, степени свободы, p-значение и доверительный интервал совпадают с t.test().
Что делать, если данные не нормальны?
На больших выборках t-критерий довольно устойчив. Для малых, явно асимметричных выборок рассмотрите непараметрические критерии, например Манна — Уитни или Уилкоксона.
Загружаются ли мои данные на сервер?
Нет. Вычисления выполняются в вашем браузере.
Конфиденциальность
Этот инструмент работает полностью в браузере. Ваши файлы и текст обрабатываются на вашем устройстве и никогда не загружаются на наши серверы.