Calculateur de Statistique t
Calculez la statistique t pour un test t univarié. Entrez la moyenne de l'échantillon, la moyenne de la population, l'écart type de l'échantillon et la taille de l'échantillon.
Publié par:
Équipe éditoriale d'isCalculator
Cette calculatrice vous a été utile ?
Comment utiliser cet outil ?
Cette calculatrice calcule la statistique t pour un test t univarié, comparant la moyenne d'un échantillon à une moyenne de population connue.
Comment utiliser
- Entrez la moyenne de l'échantillon (x̄) : La moyenne de vos données d'échantillon.
- Entrez la moyenne de la population (μ) : La moyenne de population connue ou hypothétique.
- Entrez l'écart type de l'échantillon (s) : L'écart type de votre échantillon (doit être supérieur à 0).
- Entrez la taille de l'échantillon (n) : Le nombre d'observations dans votre échantillon (doit être au moins 2).
- Cliquez sur Calculer la statistique t.
Comprendre le résultat
Le résultat affiche la statistique t, calculée comme suit :
t = (x̄ - μ) / (s / √n)
Une valeur absolue de t plus grande indique une différence plus importante entre la moyenne de l'échantillon et la moyenne de la population par rapport à la variabilité de l'échantillon. Utilisez cette valeur t avec une table de distribution t pour déterminer la signification statistique.
Remarques
- Toutes les entrées doivent être numériques. L'écart type doit être positif et la taille de l'échantillon doit être au moins 2.
- Aucune unité n'est requise—utilisez n'importe quelle mesure cohérente (par exemple, pouces, kilogrammes, dollars).
- Le résultat est arrondi à 4 décimales.
Résultats précédents
| Résultat | Entrées | Date |
|---|
Questions Fréquemment Posées
A t-statistic measures how far the sample mean is from the population mean in units of standard error. It is used in hypothesis testing.
Use it to compare the mean of a single sample to a known population mean when the population standard deviation is unknown.
A large absolute t-value suggests that the sample mean is significantly different from the population mean, but you need to compare it to a critical value from the t-distribution.
