Калькулятор парного t-теста
Проведите парный (зависимый) t-тест на измерениях до и после, чтобы определить, является ли их средняя разность статистически значимой.
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
Как работает этот калькулятор?
Парный t-тест сравнивает два связанных измерения (например, до и после), анализируя их разности. Он вычисляет t = d̄ / (s_d / √n) с df = n − 1, где d̄ — средняя разность. Полученное p-значение показывает, является ли среднее изменение статистически значимым, а не случайным шумом.
Формула
How this is calculated
Введите два списка одинаковой длины: значения «до» (xᵢ) и значения «после» (yᵢ). Каждая пара принадлежит одному и тому же испытуемому или совпавшему объекту — именно это делает тест «парным». Калькулятор вычисляет парные разности dᵢ = xᵢ − yᵢ для n пар, затем среднюю разность d̄ = Σdᵢ / n и выборочное стандартное отклонение разностей s_d = √(Σ(dᵢ − d̄)² / (n − 1)).
Тестовая статистика t = d̄ / (s_d / √n) следует распределению Стьюдента с df = n − 1 степенями свободы при нулевой гипотезе о том, что истинная средняя разность равна нулю. P-значение получается из ФРВ распределения Стьюдента: двусторонний тест возвращает 2·P(T > |t|), а односторонние тесты — соответствующую однохвостовую вероятность. Селектор хвоста переключает между тестированием на любое различие (≠), увеличение или уменьшение.
Допущения: разности приблизительно нормально распределены, а пары независимы друг от друга. Значения безразмерны для калькулятора, поэтому держите оба списка в одних единицах измерения. Граничные случаи: два списка должны быть одинаковой длины и содержать не менее 2 пар; если все разности одинаковы (s_d = 0), статистика не определена и результат не показывается.
Часто задаваемые вопросы
Используйте парный t-тест, когда каждое наблюдение в одной группе естественно связано с конкретным наблюдением в другой, например, один и тот же человек измеряется до и после лечения. Спаривание устраняет межсубъектную вариабельность, делая тест более мощным, чем t-тест для независимых выборок.
Это вероятность наблюдать среднюю разность, настолько же или более экстремальную, как ваша, если истинная средняя разность равна нулю. Малое p-значение (обычно ниже 0.05) говорит о том, что изменение «до и после» вряд ли обусловлено только случайностью.
Каждое значение в списке «до» вычитается из его партнёра в списке «после» для формирования одной разности на пару. Неодинаковые длины означают, что некоторые измерения не имеют партнёра, поэтому парная разность не может быть определена.
Также известен как
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Калькулятор парного t-теста [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/ru/calculator/paired-t-test-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Калькулятор парного t-теста." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/ru/calculator/paired-t-test-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Калькулятор парного t-теста," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/ru/calculator/paired-t-test-calculator
@misc{wecalculate_paired_t_test_calculator, title = {Калькулятор парного t-теста}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/ru/calculator/paired-t-test-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Этот калькулятор вам помог?