Как рассчитать p-значение по t-критерию: руководство с примерами

Как рассчитать p-значение по t-критерию: руководство с примерами

Интересное сегодня

Применение машинного обучения для прогнозирования риска депр...

Введение Депрессия является значимой глобальной проблемой, занимающей второе место среди причин инва...

Как развить самоконтроль: стратегии и советы

ВведениеЧто общего у следующих ситуаций?Вы не покупаете высокопроизводительный ноутбук, чтобы сэконо...

Восприятие затрат и преимуществ содержания собак-компаньонов...

Введение Исследование направлено на изучение восприятия владельцев собак относительно преимуществ и ...

Тревожный и избегающий тип привязанности: различия и влияние...

Тревожный и избегающий тип привязанности Теория привязанности, разработанная психологами Джоном Боул...

Как вовлеченность влияет на принятие решений шахтерами в усл...

Статистика показывает, что небезопасное поведение шахтеров является основной причиной аварий в уголь...

Исследование влияния предпринимательского образования на пре...

Введение Предпринимательство рассматривается как панацея от экономических спадов и проблем занятости...

Оригинал исследования на сайте автора

Калькулятор p-значения по t-критерию

Для одновыборочного или парного t-критерия степени свободы (df) = N – 1. Для независимых выборок df = (N₁ – 1) + (N₂ – 1), где N – объем выборки.

Калькулятор t-критерия

Введите следующие параметры:

  • t-значение
  • Степени свободы
  • Уровень значимости (0.01, 0.05 или 0.10)
  • Тип теста (односторонний или двусторонний)

Результаты расчета

  • p-значение
  • Вывод
  • Уровень значимости

Генератор результатов в формате APA

Введите данные для автоматического формирования результатов в стиле Американской психологической ассоциации:

  • Уровень 1 независимой переменной: среднее значение и стандартное отклонение
  • Уровень 2 независимой переменной: среднее значение и стандартное отклонение
  • Зависимая переменная

Дополнительная информация

p-значения и статистическая значимость

Доверительные интервалы помогают оценить точность оценки параметров.

Что показывает t-критерий?

t-критерий определяет, есть ли значимая разница между средними значениями двух групп. Он рассчитывает t-значение и p-значение, показывая вероятность того, что наблюдаемая разница возникла случайно. Низкое p-значение (обычно <0.05) свидетельствует о статистической значимости различий.

Когда использовать t-критерий, а когда ANOVA?

Используйте t-критерий для сравнения средних двух групп. Выбирайте ANOVA (дисперсионный анализ) при сравнении трех и более групп. t-критерий проще, но ограничен двумя группами. ANOVA более универсален и позволяет анализировать взаимодействие переменных, снижая риск ошибок I рода при множественных сравнениях.

В чем разница между t-критерием и z-критерием?

Оба критерия сравнивают выборочные средние с параметрами популяции. t-критерий применяется для малых выборок (обычно n < 30) при неизвестном стандартном отклонении популяции. z-критерий подходит для больших выборок или известного стандартного отклонения. t-критерий использует t-распределение с более тяжелыми хвостами, учитывая неопределенность в малых выборках.

Когда использовать t-критерий, а когда хи-квадрат?

t-критерий сравнивает средние непрерывных данных между двумя группами. Критерий хи-квадрат анализирует связь категориальных переменных. t-критерий работает с числовыми данными (например, рост или оценки), а хи-квадрат – с категориальными (например, пол или предпочтения). Хи-квадрат также проверяет соответствие наблюдаемых и ожидаемых частот.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода