Parret t-test-beregner
Kør en parret (afhængig) t-test på før-og-efter-målinger for at se, om deres gennemsnitlige forskel er statistisk signifikant.
Tail
p-value = 0,0002 · df = 7
- 1
Mean difference (d̄)
(sum of 8 differences) ÷ 8 = 4,625Each difference dᵢ = before − after. - 2
Std dev of differences (s_d)
√(Σ(dᵢ − d̄)² ÷ (8 − 1)) = 1,8468 - 3
Standard error (SE)
s_d ÷ √n = 1,8468 ÷ √8 = 0,6529 - 4
t statistic
d̄ ÷ SE = 4,625 ÷ 0,6529 = 7,083
Hvordan fungerer denne lommeregner?
En parret t-test sammenligner to relaterede målinger (som før vs. efter) ved at analysere deres forskelle. Den beregner t = d̄ / (s_d / √n) med df = n − 1, hvor d̄ er den gennemsnitlige forskel. Den resulterende p-værdi fortæller dig, om den gennemsnitlige ændring er statistisk signifikant frem for tilfældig støj.
Formel
How this is calculated
Indtast to lige lange lister: "før"-værdierne (xᵢ) og "efter"-værdierne (yᵢ). Hvert par tilhører det samme forsøgsperson eller den samme matchede enhed, hvilket er det, der gør testen "parret". Beregneren danner de parrede forskelle dᵢ = xᵢ − yᵢ for de n par, beregner derefter den gennemsnitlige forskel d̄ = Σdᵢ / n og stikprøvestandardafvigelsen af forskellene s_d = √(Σ(dᵢ − d̄)² / (n − 1)).
Teststatistikken er t = d̄ / (s_d / √n), som følger en Student-t-fordeling med df = n − 1 frihedsgrader under nulhypotesen om at den sande gennemsnitlige forskel er nul. P-værdien fås fra Student-t-CDF'en: en tosidet test rapporterer 2·P(T > |t|), mens ensidede tests rapporterer den relevante enkelt-hale-sandsynlighed. Halevælgeren skifter mellem at teste for enhver forskel (≠), en stigning eller et fald.
Antagelser: forskellene er omtrent normalfordelte, og parrene er uafhængige af hinanden. Værdier er enhedsløse for beregneren, så hold begge lister i samme måleenheder. Specialtilfælde: de to lister skal have samme længde og mindst 2 par, og hvis hver forskel er identisk (s_d = 0), er statistikken udefineret, og intet resultat vises.
Ofte stillede spørgsmål
Brug en parret t-test, når hver observation i den ene gruppe naturligt er knyttet til en bestemt observation i den anden, for eksempel den samme person målt før og efter en behandling. Parringen fjerner variabilitet mellem forsøgspersoner og gør testen mere kraftfuld end en uafhængig-stikprøve t-test.
Det er sandsynligheden for at observere en gennemsnitlig forskel mindst lige så ekstrem som din, hvis den sande gennemsnitlige forskel var nul. En lille p-værdi (typisk under 0,05) tyder på, at før-og-efter-ændringen er usandsynlig at skyldes tilfældighed alene.
Hver værdi i "før"-listen trækkes fra sin partner i "efter"-listen for at danne en enkelt forskel pr. par. Ulige længder betyder, at nogle målinger ikke har en partner, så den parrede forskel kan ikke defineres.
Også kendt som
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Parret t-test-beregner [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/da/calculator/paired-t-test-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Parret t-test-beregner." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/da/calculator/paired-t-test-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Parret t-test-beregner," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/da/calculator/paired-t-test-calculator
@misc{wecalculate_paired_t_test_calculator, title = {Parret t-test-beregner}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/da/calculator/paired-t-test-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Hjalp denne lommeregner dig?