Т-критерій – це інференційна статистика, яка використовується для 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.
Що таке t-тест? 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.
T-оцінка — це число, яке використовується для визначення t-критерію чи відрізняється середнє значення вибіркової сукупності від середнього значення більшої сукупності і наскільки значно. T-оцінка дійсна лише для нормально розподілених даних.
Велике t з малим значенням p означає, що нульова гіпотеза спростована, і ми б стверджували, що середні суттєво відрізняються у спосіб, визначений нульовою гіпотезою (і малий t із великим значенням p означає, що вони суттєво не відрізняються у спосіб, визначений нульовою гіпотезою).
Вищі значення t-показника вказують на те, що існує велика різниця між двома наборами зразків. Чим менше t-значення, тим більше подібності існує між двома наборами вибірок.