Comment interpréter un test t sur deux de l'échantillon

Instructions

1. 
   
   
   
   

   Définir un "niveau de risque" pour les données. Ce niveau, également connu sous le niveau alpha, se réfère à la possibilité que les différences entre vos échantillons semblent être statistiquement significative, après avoir effectué un test t, même si elles ne sont pas statistiquement significative. En règle générale, le niveau d'alpha est réglé à 0,05.

2. Calculez combien de degrés de liberté que vous avez dans vos données. Les degrés de liberté sont constitués du nombre total d'éléments dans les deux échantillons, moins les deux. Par exemple, si vos deux échantillons contenaient 36 éléments, les degrés de liberté seraient 36 + 36-2 = 70.

3. 
   
   

   Reportez-vous à votre table de signification et utiliser la valeur alpha et la valeur pour les degrés d'importance pour trouver le t-valeur indiquée dans le tableau. Si votre t-valeur est supérieure à la valeur t répertorié dans le tableau, alors vous pouvez en conclure que les différences entre vos deux échantillons sont statistiquement significatives. Si votre t-valeur est inférieure à la valeur t répertorié dans le tableau, puis les différences entre vos échantillons ne sont pas statistiquement significative pour la valeur alpha que vous avez choisi.