So führen sie einen t-test bei zwei stichproben auf einem ti-84-rechner durch


Ein T-Test mit zwei Stichproben wird verwendet, um zu testen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind oder nicht.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie einen T-Test mit zwei Stichproben auf einem TI-84-Rechner durchführen.

Beispiel: T-Test bei zwei Stichproben auf einem TI-84-Rechner

Forscher möchten wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer Änderung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs eines bestimmten Autos führt. Um dies zu testen, führen sie ein Experiment durch, bei dem 12 Autos die neue Kraftstoffaufbereitung erhalten und 12 Autos nicht. Für die Kontrollgruppe beträgt der durchschnittliche MPG 21 MPG und die Standardabweichung 2,73 MPG. Für die Behandlungsgruppe beträgt der durchschnittliche mpg 22,75 mpg und die Standardabweichung 3,25 mpg.

Verwenden Sie diese Daten, um einen T-Test bei zwei Stichproben durchzuführen, um zu bestimmen, ob der durchschnittliche MPG zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.

Schritt 1: Wählen Sie 2-SampTTest.

Tippen Sie auf Statistik . Scrollen Sie nach unten zu TESTS. Scrollen Sie zu 2-SampTTest und drücken Sie ENTER .

Zwei Beispiel-T-Tests auf einem TI-84

Schritt 2: Geben Sie die erforderlichen Informationen ein.

Der Rechner fragt nach folgenden Informationen:

  • Eingabe: Wählen Sie, ob Sie mit Rohdaten (Data) oder zusammenfassenden Statistiken (Stats) arbeiten. In diesem Fall markieren wir Statistiken und drücken die EINGABETASTE .
  • x 1: die Stichprobenmittelwerte der ersten Gruppe. Wir geben 21 ein und drücken ENTER .
  • Sx1: Standardabweichung der Stichprobe der ersten Gruppe. Wir geben 2,73 ein und drücken die EINGABETASTE .
  • n1: Die Stichprobengröße der ersten Gruppe. Wir geben 12 ein und drücken die EINGABETASTE .
  • x 2: der Durchschnitt der Stichprobe der zweiten Gruppe. Wir geben 22,75 ein und drücken die EINGABETASTE .
  • Sx2: Standardabweichung der Stichprobe der zweiten Gruppe. Wir geben 3,25 ein und drücken die EINGABETASTE .
  • n2: die Stichprobengröße der zweiten Gruppe. Wir geben 12 ein und drücken die EINGABETASTE .
  • μ1 : Die zu verwendende Alternativhypothese. Da wir einen zweiseitigen Test durchführen, markieren wir μ2 und drücken ENTER . Dies weist darauf hin, dass unsere Alternativhypothese μ1≠μ2 ist. Die anderen beiden Optionen würden für Tests links (μ1<μ2) und rechts (μ1>μ2) verwendet.
  • Gepoolt: Wählen Sie aus, ob Sie die Lücken der beiden Gruppen zusammenfassen möchten oder nicht. In den meisten Fällen werden wir Nein wählen. Markieren Sie „Nein“ und drücken Sie ENTER .

Markieren Sie abschließend „Berechnen“ und drücken Sie die EINGABETASTE .

Zwei T-Test-Beispiele auf einem TI-84-Rechner

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Unser Rechner liefert automatisch die Ergebnisse der beiden T-Test-Beispiele:

Ausgabe von zwei Beispiel-T-Tests auf einem TI-84-Rechner

So interpretieren Sie die Ergebnisse:

  • μ 1 ≠μ 2 : Dies ist die Alternativhypothese des Tests.
  • t=-1,42825817 : Dies ist die T-Test-Statistik.
  • p=0,1676749174 : Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik entspricht.
  • df=21,36350678: Dies sind die Freiheitsgrade, die zur Berechnung der Teststatistik verwendet werden.
  • x1 = 21 . Dies ist der Stichprobendurchschnitt, den wir für die erste Gruppe eingegeben haben.
  • x 2 =22,75: Dies ist der Stichprobendurchschnitt, den wir für die zweite Gruppe eingegeben haben.
  • Sx1=2,73 . Dies ist die Stichprobenstandardabweichung, die wir für die erste Gruppe eingegeben haben.
  • Sx2=3,25 : Dies ist die Stichprobenstandardabweichung, die wir für die zweite Gruppe eingegeben haben.
  • n1=12: Dies ist die Stichprobengröße, die wir für die erste Gruppe eingegeben haben.
  • n2=12: Dies ist die Stichprobengröße, die wir für die zweite Gruppe eingegeben haben.

Da der p-Wert des Tests (0,1676749174) nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass wir nicht genügend Beweise dafür haben, dass der durchschnittliche MPG-Wert zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.

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