So finden sie alpha/2 t-werte

Wann immer Sie in der Statistik auf den Begriff t _α/2 stoßen, bezieht er sich einfach auf den kritischen Wert t der t-Verteilungstabelle, der α/2 entspricht.

In diesem Tutorial wird Folgendes erklärt:

• So ermitteln Sie t _α/2 mithilfe der az-Tabelle.
• So ermitteln Sie t _α/2 mit einem Taschenrechner.
• So verwenden Sie t _α/2 -Werte.

Lass uns gehen!

So ermitteln Sie t _α/2 mithilfe der Tabelle

Angenommen, wir möchten t _α/2 für einen Test mithilfe der folgenden Werte ermitteln:

• Alpha-Level: 0,10
• Testarten: Bilateral
• Freiheitsgrade: 20

Mithilfe einer t-Verteilungstabelle können wir feststellen, dass der kritische t-Wert 1,725 beträgt:

So ermitteln Sie t _α/2 mit einem Taschenrechner

Für einige Tests können wir auch den inversen t-Verteilungsrechner verwenden, um t _α/2 zu ermitteln.

Angenommen, wir möchten erneut t _α/2 für einen Test mithilfe der folgenden Werte ermitteln:

• Alpha-Level: 0,10
• Testarten: Bilateral
• Freiheitsgrade: 20

Wir können die folgenden Werte in den Rechner eingeben und feststellen, dass der kritische Wert t 1,7247 beträgt:

Dies entspricht dem kritischen Wert t, den wir in der t-Verteilungstabelle gefunden haben.

So verwenden Sie t _α/2 -Werte

In der Praxis werden kritische t-Werte beim Testen von Hypothesen verwendet, um festzustellen, ob die Ergebnisse eines Tests statistisch signifikant sind oder nicht.

Der grundlegende Prozess hierfür ist:

Schritt 1: Berechnen Sie die Teststatistik anhand der Rohdaten.

Schritt 2: Vergleichen Sie die Teststatistik mit dem kritischen Wert t (t _α/2 ).

Schritt 3: Die Nullhypothese des Tests ablehnen oder nicht ablehnen.

Wenn der absolute Wert der T-Test-Statistik größer als der kritische T-Wert ist, können wir die Nullhypothese des Tests ablehnen.

Andernfalls, wenn der absolute Wert der t-Test-Statistik kleiner als der kritische t-Wert ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.

Zusätzliche Ressourcen

So lesen Sie die Verteilungstabelle t
So finden Sie kritische Werte in Excel
So finden Sie kritische Werte in R