Kalkylator för parat t-test
Kör ett parat (beroende) t-test på före-och-efter-mätningar för att se om deras medelvärdesskillnad är statistiskt 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
Hur fungerar denna kalkylator?
Ett parat t-test jämför två relaterade mätningar (som före kontra efter) genom att analysera deras skillnader. Det beräknar t = d̄ / (s_d / √n) med df = n − 1, där d̄ är medelvärdesskillnaden. Det resulterande p-värdet berättar om den genomsnittliga förändringen är statistiskt signifikant snarare än slumpmässigt brus.
Formel
How this is calculated
Ange två lika långa listor: "före"-värdena (xᵢ) och "efter"-värdena (yᵢ). Varje par tillhör samma försöksperson eller matchad enhet, vilket är det som gör testet "parat." Kalkylatorn bildar de parade skillnaderna dᵢ = xᵢ − yᵢ för de n paren, beräknar sedan medelvärdesskillnaden d̄ = Σdᵢ / n och stickprovets standardavvikelse för skillnaderna s_d = √(Σ(dᵢ − d̄)² / (n − 1)).
Teststatistikan är t = d̄ / (s_d / √n), vilken följer en Student-t-fördelning med df = n − 1 frihetsgrader under nollhypotesen att den sanna medelvärdesskillnaden är noll. P-värdet erhålls från Student-t CDF:en: ett dubbelkantigt test rapporterar 2·P(T > |t|), medan enkelsidiga test rapporterar relevant svanssannolikhet. Svansväljaren växlar mellan att testa för valfri skillnad (≠), en ökning eller en minskning.
Antaganden: skillnaderna är ungefärligt normalfördelade och paren är oberoende av varandra. Värden är enhetslösa för kalkylatorn, så håll båda listorna i samma mätenheter. Gränsfall: de två listorna måste ha samma längd och minst 2 par, och om varje skillnad är identisk (s_d = 0) är statistikan odefinierad och inget resultat visas.
Vanliga frågor
Använd ett parat t-test när varje observation i en grupp är naturligt kopplad till en specifik observation i den andra, till exempel samma person mätt före och efter en behandling. Parningen eliminerar variabiliteten mellan försökspersoner, vilket gör testet kraftfullare än ett t-test med oberoende stickprov.
Det är sannolikheten att observera en medelvärdesskillnad minst lika extrem som din om den sanna medelvärdesskillnaden vore noll. Ett litet p-värde (vanligtvis under 0,05) tyder på att förändringen före och efter sannolikt inte beror på slumpen.
Varje värde i "före"-listan subtraheras från sin partner i "efter"-listan för att bilda en enstaka skillnad per par. Ojämlika längder innebär att vissa mätningar saknar partner, så den parade skillnaden kan inte definieras.
Även känt som
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Kalkylator för parat t-test [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/sv/calculator/paired-t-test-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Kalkylator för parat t-test." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/sv/calculator/paired-t-test-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Kalkylator för parat t-test," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/sv/calculator/paired-t-test-calculator
@misc{wecalculate_paired_t_test_calculator, title = {Kalkylator för parat t-test}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/sv/calculator/paired-t-test-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Hjälpte denna kalkylator dig?
