Т-тест, також відомий як t-статистика або іноді t-розподіл, є популярним статистичним інструментом перевірити відмінності між середніми значеннями (середніми) двох груп або різницю між середнім значенням однієї групи та стандартним значенням.
Що таке Т-тест? Т-критерій – це використана статистика висновків визначити, чи є суттєва різниця між середніми значеннями двох груп і як вони пов’язані. Т-тести використовуються, коли набори даних відповідають нормальному розподілу та мають невідомі дисперсії, як набір даних, записаний після 100 підкидання монети.
Коли ви виконуєте t-тест, ви зазвичай намагаєтеся знайти докази значної різниці між середніми сукупностями (2-вибірка t) або між середнім сукупністю та гіпотетичним значенням (1-вибірка t). Т-значення вимірює розмір різниці відносно варіації у ваших вибіркових даних.
Використовується одновибірковий t-критерій коли ми хочемо знати, чи походить наша вибірка з певної сукупності, але ми не маємо доступної повної інформації про сукупність. Наприклад, ми можемо захотіти знати, чи певна вибірка студентів коледжу схожа на студентів коледжу загалом або відрізняється від них.
Т-тест — це метод, який визначає, чи дві популяції статистично відрізняються одна від одної, тоді як ANOVA визначає, чи три чи більше популяції статистично відрізняються одна від одної.
Наприклад, якщо ваш рівень значущості становить 0,05, відповідне значення t-статистики дорівнює 1,96, таким чином коли t-stat, який повідомляється у вихідних даних, перевищує 1,96, ви відхиляєте нульову гіпотезу, і ваш коефіцієнт є значущим на рівні значущості 5%..