Как рассчитать т критерий стьюдента в excel
Перейти к содержимому

Как рассчитать т критерий стьюдента в excel

  • автор:

T.DIST function

Excel for Microsoft 365 Excel for Microsoft 365 for Mac Excel for the web Excel 2021 Excel 2021 for Mac Excel 2019 Excel 2019 for Mac Excel 2016 Excel 2016 for Mac Excel 2013 Excel Web App Excel 2010 Excel for Mac 2011 Excel Starter 2010 More. Less

Returns the Student’s left-tailed t-distribution. The t-distribution is used in the hypothesis testing of small sample data sets. Use this function in place of a table of critical values for the t-distribution.

Syntax

The T.DIST function syntax has the following arguments:

  • X Required. The numeric value at which to evaluate the distribution
  • Deg_freedom Required. An integer indicating the number of degrees of freedom.
  • Cumulative Required. A logical value that determines the form of the function. If cumulative is TRUE, T.DIST returns the cumulative distribution function; if FALSE, it returns the probability density function.

Remarks

  • If any argument is nonnumeric, T.DIST returns the #VALUE! error value.
  • If deg_freedom < 1, T.DIST returns an error value. Deg_freedom needs to be at least 1.

Example

Copy the example data in the following table, and paste it in cell A1 of a new Excel worksheet. For formulas to show results, select them, press F2, and then press Enter. If you need to, you can adjust the column widths to see all the data.

Description

Student’s left-tailed t-distribution for 60, returned as the cumulative distribution function, using 1 degree of freedom.

Student’s left-tailed t-distribution for 8, returned as the probability density function, using 3 degrees of freedom.

Как провести двухвыборочный t-тест в Excel

Как провести двухвыборочный t-тест в Excel

Двухвыборочный t-критерий используется для проверки того, равны ли средние значения двух совокупностей.

В этом руководстве объясняется, как провести t-критерий с двумя образцами в Excel.

Как провести двухвыборочный t-тест в Excel

Предположим, исследователи хотят знать, имеют ли два разных вида растений в определенной стране одинаковую среднюю высоту. Поскольку обход и измерение каждого растения заняло бы слишком много времени, они решили собрать образец из 20 растений каждого вида.

На следующем изображении показана высота (в дюймах) каждого растения в каждом образце:

Два примера данных t-теста в Excel

Мы можем провести двухвыборочный t-тест, чтобы определить, имеют ли два вида одинаковую среднюю высоту, используя следующие шаги:

Шаг 1: Определите, равны ли дисперсии генеральной совокупности .

Когда мы проводим двухвыборочный t-критерий, мы должны сначала решить, будем ли мы предполагать, что две совокупности имеют равные или неравные дисперсии. Как правило, мы можем предположить, что совокупности имеют равные дисперсии, если отношение большей выборочной дисперсии к меньшей выборочной дисперсии составляет менее 4:1.

Мы можем найти дисперсию для каждого образца, используя функцию Excel =VAR.S(диапазон ячеек) , как показано на следующем рисунке:

Пример нахождения выборочной дисперсии в Excel

Отношение большей дисперсии выборки к меньшей дисперсии выборки составляет 12,9053 / 8,1342 = 1,586 , что меньше 4. Это означает, что мы можем предположить, что дисперсии генеральной совокупности равны.

Шаг 2: Откройте пакет инструментов анализа .

На вкладке «Данные» на верхней ленте нажмите «Анализ данных».

Пакет инструментов анализа данных в Excel

Если вы не видите этот вариант для выбора, вам необходимо сначала загрузить пакет инструментов анализа , который является совершенно бесплатным.

Шаг 3: Выберите подходящий тест для использования.

Выберите вариант с надписью t-Test: Two-Sample Assassining Equal Variances и нажмите OK.

Два образца t-критерия с пакетом инструментов анализа в Excel

Шаг 4: Введите необходимую информацию .

Введите диапазон значений для переменной 1 (наша первая выборка), переменной 2 (наша вторая выборка), гипотетической средней разницы (в этом случае мы поместили «0», потому что мы хотим знать, равна ли истинная средняя разница генеральной совокупности 0), и выходной диапазон, в котором мы хотели бы видеть результаты t-теста. Затем нажмите ОК.

Двухвыборочный t-критерий с равными дисперсиями в Excel

Шаг 5: интерпретируйте результаты .

После того, как вы нажмете OK на предыдущем шаге, отобразятся результаты t-теста.

Как интерпретировать результаты двухвыборочного t-теста в Excel

Вот как интерпретировать результаты:

Среднее значение: это среднее значение для каждого образца. Образец 1 имеет среднюю высоту 15,15 , а образец 2 имеет среднюю высоту 15,8 .

Дисперсия: это дисперсия для каждого образца. Выборка 1 имеет дисперсию 8,13 , а выборка 2 — 12,90 .

Наблюдения: это количество наблюдений в каждой выборке. Обе выборки содержат по 20 наблюдений (например, по 20 отдельных растений в каждой выборке).

Объединенная дисперсия: Число , которое рассчитывается путем «объединения» дисперсий каждой выборки вместе по формуле +n 2 -2), что оказывается равным 10,51974.Это число позже используется при вычислении тестовой статистики t .

Гипотетическая средняя разница: число, которое мы «предполагаем», представляет собой разницу между двумя средними значениями совокупности. В данном случае мы выбрали 0 , потому что хотим проверить, равна ли разница между двумя популяциями в среднем 0, например, разницы нет.

df: Степени свободы для t-критерия, рассчитанные как n 1 + n 2 -2 = 20 + 20 – 2 = 38 .

t Stat: тестовая статистика t , рассчитанная как t = [ x 1 – x 2 ] / √ [ s 2 p (1/n 1 + 1/n 2 )]

В этом случае t = [15,15-15,8] / √ [10,51974(1/20+1/20)] = -0,63374 .

t Критический двухсторонний: это критическое значение теста, найденное путем определения значения в таблице распределения t , которое соответствует двустороннему тесту с альфа = 0,05 и df = 38. Получается 2,024394.Поскольку наша тестовая статистика t меньше этого значения, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. У нас нет достаточных доказательств, чтобы сказать, что два средних значения населения различны.

Обратите внимание, что подход с использованием p-значения и критического значения приведет к одному и тому же выводу.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие типы t-тестов в Excel:

Расчет критерия Стьюдента в Excell

Для того, чтобы рассчитать t-критерий Стьюдента (для зависимых и для независимых выборок) в Excell необходимо сделать следующие шаги:

1.Вносим значения для двух переменных в таблицу (Например Переменная 1 и Переменная 2)

2. Ставим курсор в пустую ячейку

3. На панеле инструментов нажимаем кнопку fx (вставить формулу)

4. В открывшемся окне «Мастер функций» в поле «Категории» выбираем Полный алфавитный перечень

5. Затем в поле «Выберите функцию» находим функцию TTECT, которая возвращает вероятность, соответствующую критерию Стьюдента.

5.1. Нажимаем Ок

6. В открывшемся окне «Аргументы функции» в поле Массив1 вносим номера ячеек, содержащие значения Переменной 1, в поле Массив2 вносим номера ячеек, содержащие значения Переменной2.

7. В поле «Хвосты» пишем 2 (критерий будет рассчитываться используя двустороннее распределение, как и в SPSS); либо 1 (критерий будет рассчитываться используя одностороннее распределение).

Важно!
8. В поле «Тип» пишем 1 (рассчитывается, если выборки зависимые); либо 2 или 3 (если выборки независимые).

9. Нажимаем Ок

10. Смотрим получившийся результат

Как провести t-тест для парных выборок в Excel

Как провести t-тест для парных выборок в Excel

Стьюдентный критерий для парных выборок используется для сравнения средних значений двух выборок, когда каждое наблюдение в одной выборке может быть сопоставлено с наблюдением в другой выборке.

В этом руководстве объясняется, как провести t-критерий парных выборок в Excel.

Как провести t-тест для парных выборок в Excel

Предположим, мы хотим знать, значительно ли влияет определенная учебная программа на успеваемость студента на конкретном экзамене. Чтобы проверить это, у нас есть 20 учеников в классе, которые проходят предварительный тест. Затем каждый из студентов участвует в учебной программе в течение двух недель. Затем учащиеся пересдают тест аналогичной сложности.

Чтобы сравнить разницу между средними баллами по первому и второму тесту, мы используем t-критерий для парных выборок, потому что для каждого учащегося его балл за первый тест можно сопоставить с баллом за второй тест.

На следующем изображении показана оценка до теста и оценка после теста для каждого учащегося:

Пример парных выборок t-теста в Excel

Выполните следующие шаги, чтобы провести t-критерий для парных выборок, чтобы определить, существует ли значительная разница в средних результатах теста между предварительным тестом и посттестом.

Шаг 1: Откройте пакет инструментов анализа данных.

На вкладке «Данные» на верхней ленте нажмите «Анализ данных».

Пример пакета инструментов анализа данных в Excel

Если вы не видите этот вариант для выбора, вам необходимо сначала загрузить пакет инструментов анализа , который является совершенно бесплатным.

Шаг 2: Выберите подходящий тест для использования.

Выберите вариант с надписью t-Test: Paired Two Sample for Means и нажмите OK.

Стьюдентный критерий для парных выборок в Excel

Шаг 3: Введите необходимую информацию.

Введите диапазон значений для Переменной 1 (оценки до теста), Переменной 2 (оценки после теста), гипотетической средней разницы (в этом случае мы поместили «0», потому что мы хотим знать, является ли истинная средняя разница между оценки до теста и оценки после теста равны 0), а выходной диапазон, в котором мы хотели бы видеть результаты теста, отображаются. Затем нажмите ОК.

Парные образцы t тестируют входные данные в Excel

Шаг 4: Интерпретируйте результаты.

После того, как вы нажмете OK на предыдущем шаге, отобразятся результаты t-теста.

Парные образцы t результаты испытаний в Excel

Вот как интерпретировать результаты:

Среднее значение: это среднее значение для каждого образца. Средний балл до теста — 85,4 , а средний балл после теста — 87,2 .

Дисперсия: это дисперсия для каждого образца. Дисперсия оценок до теста составляет 51,51 , а дисперсия оценок после теста — 36,06 .

Наблюдения: это количество наблюдений в каждой выборке. Обе выборки имеют по 20 наблюдений.

Корреляция Пирсона: корреляция между результатами до и после теста. Получается 0,918 .

Гипотетическая средняя разница: число, которое мы «предполагаем», представляет собой разницу между двумя средними значениями. В данном случае мы выбрали 0 , потому что хотим проверить, есть ли вообще какая-либо разница между результатами до и после теста.

df: Степени свободы для t-критерия. Это рассчитывается как n-1, где n — количество пар. В этом случае df = 20 – 1 = 19 .

t Stat: тестовая статистика t , которая оказывается равной -2,78 .

t Критический двухсторонний: это критическое значение теста, найденное путем определения значения в таблице распределения t , которое соответствует двустороннему тесту с альфа = 0,05 и df = 19. Получается 2,093024.Поскольку абсолютное значение нашей тестовой статистики t больше этого значения, мы отвергаем нулевую гипотезу. У нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что существует статистически значимая разница между средним баллом до и после теста.

Обратите внимание, что подход с использованием p-значения и критического значения приведет к одному и тому же выводу.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие t-тесты в Excel:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *