Quando você coleta dados ou realiza uma experiência, geralmente quer demonstrar que há uma conexão entre uma alteração em um parâmetro e uma alteração em outro. Por exemplo, os jantares de espaguete podem levar a mais viagens às lavanderias. As ferramentas estatísticas ajudam você a descobrir se os dados coletados são significativos. Especificamente, o teste T pode ajudá-lo a decidir se há uma diferença significativa entre dois conjuntos de dados. Por exemplo, um grupo de dados pode ser usado na limpeza a seco para pessoas que não comem esparguete, e o outro pode ser uma visita de limpeza a seco para pessoas que comem espaguete. Dois testes T diferentes funcionam em circunstâncias diferentes, primeiro para dados completamente independentes, segundo para grupos de dados conectados de alguma forma.

Amostras independentes

Crie uma seção na planilha para obter estatísticas resumidas para suas amostras independentes. Calcule a soma, o valor n (ou tamanho da amostra) e a média das pontuações para cada uma das amostras independentes. Rotule cada cálculo com "soma", "n" e "média", respectivamente.

Calcule os graus de liberdade para cada uma das amostras independentes. Os graus de liberdade são geralmente representados por "n-1" ou o tamanho da sua amostra menos um. Escreva o cálculo dos graus de liberdade na seção de estatísticas de resumo.

Calcule a variação e o desvio padrão para cada uma das amostras. Escreva esses cálculos na seção de estatísticas de resumo para cada amostra.

Adicione os graus de liberdade de ambas as amostras e coloque-as ao lado de uma linha com o rótulo "Graus de Total da Liberdade" ou "df-total". br>

Multiplique os graus de liberdade de cada amostra pela variância de cada amostra. Adicione os dois números e divida o total pelos "Graus de Total da Liberdade". Escreva esse número calculado em uma linha com o rótulo "Variação agrupada".

Divida a "Variação agrupada" pelo "n" de uma das amostras. Repita este cálculo para a outra amostra. Adicione os dois números resultantes. Pegue a raiz quadrada desse número e coloque esse cálculo em uma linha chamada "Erro padrão da diferença".

Subtraia a média menor da amostra da média maior da amostra. Divida essa diferença pelo "Erro padrão da diferença" e anote esse cálculo como seu "t-obtido" ou "valor-t".

Amostras dependentes de

Subtraia a segunda pontuação de a primeira pontuação para cada par no seu conjunto de dados. Coloque cada uma dessas pontuações de "diferença" em uma coluna chamada "Diferença". Adicione as colunas "Diferença" para calcular um total e rotule o resultado como "D."

Esquadre cada uma das pontuações de "Diferença" e coloque cada quadrado em uma coluna chamada "D-quadrado". Adicione as colunas "D-quadrado" para calcular um total.

Multiplique o número de pontuações pareadas ("n") pelo total da coluna "D-quadrado". Subtraia o quadrado do total "D" deste resultado. Divida essa diferença por "n menos um". Calcule a raiz quadrada desse número e identifique o número resultante como "divisor".

Divida o total "D" pelo "divisor" para encontrar a estatística do valor t para o teste t de amostras dependentes.

Dica

Compare a estatística de valor-t obtida com o "valor t crítico" encontrado em seu gráfico de distribuição t-table para determinar se você deve rejeitar a hipótese nula ou aceitar a hipótese alternativa