Pārī sakārtota t-testa kalkulators
Veic pārī sakārtotu (atkarīgu) t-testu pirms-un-pēc mērījumiem, lai redzētu, vai to vidējā atšķirība ir statistiski nozīmīga.
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
Kā darbojas šis kalkulators?
Pārī sakārtots t-tests salīdzina divus saistītus mērījumus (piemēram, pirms un pēc), analizējot to atšķirības. Tas aprēķina t = d̄ / (s_d / √n) ar df = n − 1, kur d̄ ir vidējā atšķirība. Iegūtā p-vērtība pasaka, vai vidējā izmaiņa ir statistiski nozīmīga, nevis nejaušs troksnis.
Formula
How this is calculated
Ievadi divus vienāda garuma sarakstus: "pirms" vērtības (xᵢ) un "pēc" vērtības (yᵢ). Katrs pāris pieder vienam un tam pašam subjektam vai sapārotai vienībai, kas padara testu "pārī sakārtotu". Kalkulators veido pārī sakārtotās atšķirības dᵢ = xᵢ − yᵢ priekš n pāriem, tad aprēķina vidējo atšķirību d̄ = Σdᵢ / n un atšķirību izlases standartnovirzi s_d = √(Σ(dᵢ − d̄)² / (n − 1)).
Testa statistika ir t = d̄ / (s_d / √n), kas seko Stjūdenta-t sadalījumam ar df = n − 1 brīvības pakāpēm saskaņā ar nulles hipotēzi, ka patiesā vidējā atšķirība ir nulle. P-vērtība tiek iegūta no Stjūdenta-t CDF: divpusējais tests ziņo 2·P(T > |t|), savukārt vienpusējie testi ziņo attiecīgo vienas astes varbūtību. Astes selektors pārslēdzas starp jebkuras atšķirības (≠), pieauguma vai samazinājuma testēšanu.
Pieņēmumi: atšķirības ir aptuveni normāli sadalītas, un pāri ir neatkarīgi cits no cita. Vērtības kalkulatoram ir bezdimensiju, tāpēc tur abus sarakstus vienādās mērvienībās. Robežgadījumi: abiem sarakstiem jābūt vienāda garuma un vismaz 2 pāriem, un, ja katra atšķirība ir identiska (s_d = 0), statistika ir nedefinēta un rezultāts netiek parādīts.
Biežāk uzdotie jautājumi
Izmanto pārī sakārtotu t-testu, kad katrs novērojums vienā grupā ir dabiski saistīts ar konkrētu novērojumu otrā, piemēram, viens cilvēks mērīts pirms un pēc ārstēšanas. Pārošana noņem starpsubjektu mainīgumu, padarot testu jaudīgāku par neatkarīgu paraugu t-testu.
Tā ir varbūtība novērot vidējo atšķirību vismaz tikpat ekstrēmu kā tava, ja patiesā vidējā atšķirība būtu nulle. Maza p-vērtība (parasti zem 0,05) liecina, ka pirms-un-pēc izmaiņa maz ticams, ka būtu radusies tikai nejaušības dēļ.
Katra vērtība "pirms" sarakstā tiek atņemta no tās partnera "pēc" sarakstā, lai veidotu vienu atšķirību uz pāri. Nevienāds garums nozīmē, ka dažiem mērījumiem nav partnera, tāpēc pārī sakārtoto atšķirību nevar definēt.
Pazīstams arī kā
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Pārī sakārtota t-testa kalkulators [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/lv/calculator/paired-t-test-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Pārī sakārtota t-testa kalkulators." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/lv/calculator/paired-t-test-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Pārī sakārtota t-testa kalkulators," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/lv/calculator/paired-t-test-calculator
@misc{wecalculate_paired_t_test_calculator, title = {Pārī sakārtota t-testa kalkulators}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/lv/calculator/paired-t-test-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Vai šis kalkulators jums palīdzēja?