Um escore T é uma forma de estatística de teste padronizada, que permite obter uma pontuação individual e transformá-la em um formulário padronizado para facilitar a comparação. O teste T é semelhante ao teste Z, mas geralmente os testes T são mais úteis com um tamanho de amostra menor (geralmente abaixo de 30) e quando o desvio padrão é desconhecido, enquanto os testes Z funcionam com um tamanho de amostra grande quando o variações são conhecidas.

1. Registre os valores
   
   

   Anote os valores para um cálculo da pontuação T. Por exemplo, digamos que você acredite que seus colegas de classe passam mais tempo nas mídias sociais do que o resto da escola. Você precisa mostrar estatisticamente que seus colegas passam muito tempo nas mídias sociais. Anote a média da amostra, a média da população, o desvio padrão da amostra e o tamanho da amostra.
   

2. Aplicar os valores
   
   

   Aplique valores à fórmula da pontuação T, que é:
   

   t \u003d (média da amostra - média da população) ÷ (desvio padrão da amostra size √ tamanho da amostra).
   

   Por exemplo, digamos que você acredita que seus colegas de classe passam uma média de três horas por dia nas mídias sociais . Você seleciona uma amostra de 10 colegas de classe e o tempo médio nas mídias sociais é de quatro horas por dia, com um desvio padrão de 30 minutos (0,5 horas).
   

   (Supondo que sua crença seja verdadeira, você pode exercitar-se a probabilidade de que o tempo médio gasto nas mídias sociais não seja superior a quatro horas por dia.) Nesse caso:
   

   t \u003d (4-3) ÷ (0,5 ÷ √10), que é -1 15 0,158114, que é -6,325.
   

3. Calcule graus de liberdade
   
   

   Subtraia 1 do tamanho da amostra para obter os graus de liberdade (df), que é 9.
   

4. Calcular a probabilidade
   
   

   Use uma calculadora científica ou uma calculadora on-line para encontrar a probabilidade inserindo os valores df e t. Nesse caso, a probabilidade é de 0,99 ou 9,9%.
   
   
   

   Dicas
   

5. Use a fórmula do T-score para resolver questões de probabilidade. Normalmente, você só deve usar o teste T se sua distribuição for normal; Em outras palavras, que um gráfico de seus dados faria uma curva em forma de sino. Geralmente, quanto maior o T-score, maior a diferença entre os grupos testados. Isso é influenciado por muitos fatores, incluindo o número de itens em sua amostra, os meios de sua amostra, a média da população da qual você extrai sua amostra e o desvio padrão de sua amostra.